用简单动态递归网构造固体散料流量模型

提出了用简单动态递归网来建立固体散料流量模型，针对动态递归网结构复杂，训练算法收敛速度慢的缺点，采用一种结构十分简单的递归网，对RPE算法进行了改进和补充，使之适用于简单递归网，用来对网络的权值和阈值进行调整，建模结果表明此方法收敛速度快，精度高。     

具有连续分布时滞的双向联想记忆神经网络的全局稳定性

研究了具有连续分布式时滞的双向联想记忆神经网络的平衡点的全局稳定性问题. 在对神经元的激励函数的两种较宽松的假设下, 应用Lyapunov泛函法及不等式分析技巧获得了全局渐近稳定性的两个新的充分条件. 该结果推广了有关文献中已有的结论, 数值仿真的例子证明了其有效性.     

基于神经网络的冲击地压危险性预测预报

文章分析了影响冲击地压危险性的主要因素，首次利用神经网络模型模拟各个因素之间的复杂的非线性关系，消除了传统预测方法中的人为确定冲击危险指标的影响。检验结果表明：模型可靠，预测精度高。为冲击地压与人工智能等高新技术的进一步结合奠定了基础，进一步拓宽了神经网络技术的研究领域。     

模糊神经网络在石油压裂支撑剂研制中的应用

石油压裂支撑剂的研制是一项复杂有难度的技术，受到很多因素的影响。针对研制过程中各项指标具有较大模糊性的特点，应用模糊神经网络系统(FNNS)来获取各影响因素与支撑剂质量的关系模型和预测模型，从而找到原料配比、成球工艺参数、烧结温度与产品质量之间的最佳关系。     

时滞系统与Pritchard-Salamon系统

首先构造了Hilhert空间V，在V上定义了线性算子A^V及V上的算子族S(t)，证明了S(t)是V上的C0-半群，A^V是S(t)在V上的生成，又构造了Hilbert空间w，使V上的C0半群限制在形上仍是C0-半群，最后构造了算子B和C，并证明了B和C是容许输入算子和容许输出算子。从而将Hilbert空间中的时滞系统转化为了一个Pritchard-Salamon系统(简称PS系统)。     

倒立摆系统及其智能控制研究

倒立摆系统是绝对不稳定非线性系统的一个典型范例，如何对其进行有效的控制是控制界的一大热点。这里以各种智能控制理论为基础，对应用于倒立摆系统控制的智能控制方法进行综述，分析了各种方法的特点和联系，最后还就这一领域的研究方向进行了展望。     

具变时滞细胞神经网络的指数稳定性与正周期解

利用Lyapunov函数研究具变时滞细胞神经网络的指数稳定性，获得新的判据，利用重合度理论得到了该神经网络正周期解存在的充分条件．     

基于边缘移动匹配法的RIDPCM

RIDPCM(循环插值差分脉冲编码调制)是利用插值来获得预测图像的一种图像压缩编码技术，如果插值所得的预测图像与原图像越接近，则二者之差的误差信号的动态范围就越小，就可以用更少的码字来对误差信号进行编码。文章提出将边缘移动匹配插值法用于RIDPCM，在相同的比特率条件下，提高解码端恢复的图像质量。     

应用聚类和模糊神经网络方法设计模糊规则库

基于聚类技术和模糊神经网络提出一种新的自动生成模糊系统规则库的设计方法.采用结构辨识和参数辨识相结合的方法,构造模糊系统完善的模糊规则库.用此设计方法对函数逼近问题进行仿真,结果表明该方法具有规则数目少、学习速度快、建模精度高等特点.     

高压脉冲电场杀菌技术在食品工业中的应用

高压脉冲电场杀菌技术用于食品杀菌具有能耗低 ,时间短、有效保存食品营养成分和天然色、香、味等特点 ,具有广阔的工业化应用前景 .对高压脉冲电场的灭菌机理 ,影响因素 ,能耗与经济效益 ,研究现状前景等问题做了探讨