BP网络应用于黄河水质的预测研究

利用黄河兰州段水质指标浓度时间序列作为学习样本，选取了DO、COD、氨氮、重金属离子等l0项指标作为输出参数，运用人工神经网络BP模型中的Levenberg—Marguardt优化算法对学习样本优化建模，将优化好的网络的预测结果与实测结果进行了比较，表明BP网络可以很好地用于黄河水质指标值及水质类别的预测。     

考虑误差影响的力学参数反分析神经网络方法研究

通过求偏导技术将反分析的参数误差分别表示为模型误差与测量误差的函数，利用这些函数研究了模型误差与测量误差在力学参数反分析神经网络方法中的传递过程以及影响反分析结果的影响因素．研究结果说明：输入变量的选择严重影响力学参数反分析的精度，选取力学参数灵敏度大的测点位移作为神经网络的输入变量，可以减小模型误差与测量误差对反分析结果的影响．这对提高力学参数反分析的实用性与可信性有重要意义．     

一种基于属性抽取与整合的Petri网模型

将感觉神经检测机制融合于Petri网中，提出了一种新的基于属性抽取与整合的感觉神经检测Petri网模型，使得Petri网更加适合于对神经思维的描述，提高了系统的智能行为。     

基于神经网络模型的舰面流场仿真算法

飞行甲板表面流场是影响直升机飞行安全的重要因素，在直升机实时飞行仿真中，流场速度分布特性直接影响直升机飞行动力学仿真的精确度。文章以纳维-斯托克斯方程为基础，利用BP神经网络算法，研究了实时确定流场速度分布的方法，该方法可用于甲板流场实时仿真，提高直升机飞行仿真的精度。     

BP自适应网络在数值预报产品的释用

提出了动态指标库的概念，即不同时次采取不同的指标库，同时次在网络自适应时采取不断更新指标库的阈值，采取先建立消空指标库对样本进行消空，提高了降水样本在整体样本中的概率，然后利用BP(Back Propagation)网络作了大连短期的12h和24h降水有、无的预报，设计了网络的自适应算法，并在降水有、无预报中加以应用。结果表明，此方法比没有做消空样本和网络自适应的降水TS评分有所提高，在数值产品解释应用中更具有实际意义。     

基于进化神经网络方法的矿石消费时序分析

利用神经网络建立模型,并应用遗传算法识别最佳网络结构(模型的阶数p值和隐含层节点数),进而提出了一种用于时序分析的进化神经网络新方法.最后,将其应用于我国铁矿石消费指数的预测,取得理想的结果.     

混沌神经网络住宅性能综合评价模型的研究

住宅性能综合评价是住宅商品化和市场化的重要基础性工作．利用人工神经网络模拟人脑学习和记忆功能的特点，建立了住宅性能综合评价模型．针对神经网络BP算法收敛速度慢容易陷入局部极小值问题，将混沌理论引入神经网络算法中，利用混沌运动的遍历特性加快了训练速度，使其收敛于全局最优解．算例表明，混沌神经网络模型可以准确地评价住宅的综合性能，有良好的应用前景．     

船舶初步设计阶段智能决策支持系统的应用

提出了用于辅助船舶设计者在获取船型要素信息量有限情况下，进行船型方案优选决策的支持系统理论体系框架和模型。将该系统应用于某实船船型方案优选决策，证明该方法是可行的、可靠的。此外，对未来智能决策支持系统在船舶初步设计中的应用前景进行了展望和预测。     

基于云理论神经网络决策树的生成算法

提出了一种基于五层云神经网络的决策树生成方法.运用五层云神经网络学习变量间的云映射关系,从中生成云决策树.给出了神经网络的学习算法和云决策树的推理方法,这种方法不但具有神经网络的学习能力,而且结合云理论处理知识的不确定性的能力.该方法利用了五层云神经网络学习后的云映射强度,并能实现云决策树的剪枝优化,提高了算法的正确率.     

混沌神经网络在分离叠加模式和信息恢复中的应用

提出了一种改进的混沌神经网络模型，该模型具有两个特点：①能从叠加模型恢复出被记忆的正确信息；②能通过部份信息恢复被记亿的全部信息．设计了一系列的仿真实验证明了所提模型的有效性。