利用神经网络预测混凝土的抗压强度

应用人工神经中的神经元网络理论,预测混凝土的抗压强度值,探讨出一条预测混凝土抗压强度的理论方法,其结果具有较高的精确度。     

复流形上带权因子的Koppelman—Leray—Norguet公式及其应用

得到复流形上具有逐块Ｃ（１）边界的有界域Ｄ上的（ｐ,ｑ）－形式的带权因子的Ｋｏｐｐｅｌｍａｎ－Ｌｅｒａｙ－Ｎｏｒｇｕｅｔ公式,在适当的假定下得到Ｄ上－方程带权因子的连续解。作为应用,给出Ｓｔｅｉｎ流形上实非退化强拟凸多面体上（ｐ,ｑ）形式的带权因子积分表示式及其－方程的带权因子的连续解．     

神经网络多参数诊断法

讨论了机械故障诊断中采用多参数诊断法的必要性,阐述了神经网络理论用于多参数诊断的理论依据,归纳了神经网络多参数诊断法的实施步骤,并以滚动轴承故障诊断为例,对该方法进行了实验验证,证明了该方法的实用性。     

基于神经网络的股市预测

本文研究了基于神经网络的股票预测方法．针对目前存在的问题,提出了联合Davidon最小二乘算法及遗传算法来综合训练网络结构和权值的新方法．经对上证指数的模拟预测表明,通过合理地选取参数,可获得满意的预测效果．     

关于狭义拟仿紧空间的两个问题

利用狭义似仿紧空间的等价刻划,给出一个非狭义拟仿紧的正规弱θ－加细空间,此外还证明了强完备映射的逆保持狭义拟仿紧性。这两个结果分别回答和部份回答了蒋继光提出的两个问题。     

节点自删除神经网络及其在磨粒识别中的应用

在前向多层神经网络的基础上,提出了一种新的节点自删除神经网络模型。该神经网络根据隐层节点输出的相似性能够自动地进行网络节点的删除。对网络中冗余节点的删除,使网络尺寸得到优化,这一定程度上也解决了前向多层神经网络的推广性和学习问题。在Ｐａｒｔｙ－４问题的实例中,通过对惯性ＢＰ算法网络和该节点自删除网络的比较,充分说明了该节点自删除神经网络在各方面的优越性。铁谱磨粒识别一直是一个困难的课题,应用自删除神经网络模型在该实例中,也取得了较好的识别效果。     

一类非线性拟抛物方程的初边值问题

考虑一类非线性拟抛物方程ｕｔ－ｕｘｘｔ＋ｆ（ｕ）－ｇ（ｕｘ）ｘ＝ｈ（ｘ,ｔ）的初边值问题．证明了整体强解的存在唯一性,并讨论了对应非负初值解的非负性、正则性、渐近性及爆破问题．     

用脉冲控制法抑制非线性系统中的混沌

本文讨论了利用脉冲控制法对高维离散神经元系统和非自治的细胞神经网络进行控制,并通过数值仿真实验证实用很小的外部激励就能控制住混沌。该混沌控制方法对于非线性混沌系统的控制具有简单、实用的特点,且广泛适用于多种动力学系统。     

混合型神经网络专家系统

本文在分析传统人工智能与神经网络信息处理的各自特点的基础之上,指明二者相互结合的必然性,并给出了混合型神经网络专家系统的框架。     

拟正态分布均值矩阵的容许线性估计(Ⅰ

考虑了以下问题：设ｎ×ｍ随机矩阵Ｙ有分布Ｎ（Θｎ×ｍ,Ｖｍ×ｍΣｎ×ｎ）,即Ｙ服从均值向量为Θ协方差矩阵为Ｖｍ×ｍΣｎ×ｎ的多元正态分布,其中Θ为未知矩阵．讨论了当Ｖｍ×ｍΣｎ×ｎ已知时,均值矩阵Θ在３种比较标准下的容许线性估计．并称以上分布为拟正态分布．