灰色统计方法在油田注水中的应用

利用灰色系统理论中的灰色统计方法,针对文南油田W33断块一些注水井的数据,确定了相应的灰类;通过对白化函数及灰数的计算,得到了该区块灰色决策矩阵,从而得到了该区块灰类的量化特征。所得结果可为油田决策者采取进一步的措施提供一定的理论根据。     

基于粒子群算法和模糊神经网络的车牌图像匹配

本文将粒子群算法和模糊神经网络结合用于智能交通中的车牌图像匹配。利用粒子群算法全局寻优的快速性和模糊神经网络精确性，优化神经网络权重学习和训练神经网络。实验结果表明：本文设计算法具有精确性、收敛性和匹配快等特点。     

基于递归神经网络的多变量系统预测控制

针对线性PID控制器系数难以整定的问题，构造了一种用神经网络实现的非线性PID控制器．多个具有相同结构的非线性PID控制器并联，对多变量系统实现解耦控制器．结合预测控制的思想，提出两种控制方案．第一种是在递归多步预测的基础上，在广义最小方差目标函数下实现控制，第二种利用多步预测目标函数在线修正解耦控制器的权值．仿真实验表明这两种方法的有效性．     

基于△u模式和RBF网络的局部放电模式识别

局部放电（PD）模式识别是诊断高压电气设备内绝缘缺陷的重要方法之一．采用了一种△u模式参量作为局部放电的图谱特征，并采用不变矩作为放电特征；同时，采用了径向基函数神经网络（RBFNN）对局部放电△u模式参量构成的图谱特征进行识别．结果表明采用正交最小二乘法（OLS）训练的RBFNN对△u模式中的不变矩特征参量进行识别，RBFNN收敛速度快且稳定性强，识别率达到85．7％以上，能够很好地识别由5种人工绝缘缺陷模型产生的局部放电信号，在实际应用中具有良好的应用前景．     

基于模糊划分的神经网络集成

基于模糊聚类思想,提出了一种神经网络集成方法.由训练数据的模糊聚类结果,把训练数据划分成相交子集,基于各子集生成集成的个体神经网络.由于各子集所包含的数据和数据的类别各不相同,因而个体神经网络性能和结构存在差异.子集个数确定集成中个体神经网络个数.另外,基于隶属度函数计算公式,提出了个体神经网络输出结论结合方法.理论分析和实验结果表明,此方法对模式分类能取得较好的效果.     

智能预报模式与水文中长期智能预报方法

建立了以模糊优选、BP神经网络及遗传算法有机结合的智能预报模式与方法。在应用该方法进行中长期水文智能预报时，首先选取训练样本的数量，根据预报因子与预报对象的相关关系得到相对隶属度矩阵;再将其作为BP神经网络输入值以训练连接权重；最后将得到的连接权重值用于预报检验。计算结果表明，智能预报模式与方法的运行速度、精度及稳定性都达到了实际应用的要求。     

一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器

提出了一种基于Lagrange神经网络的盲多用户检测器，该检测器以最小平均输出能量为准则，把盲检测问题转化为优化问题，利用神经网络进行有效求解。理论分析和仿真结果表明，该检测器在性能上优于传统的检测器，且计算量少，收敛速度快，便于实时处理。     

多变量模糊控制系统的前馈解耦

为实现多变量模糊控制系统的动态解耦，基于前馈解耦思想和神经网络理论，提出了一种多变量模糊控制系统解耦的新方法——模糊前馈解耦法,模糊控制器和解耦部分独立设计，解耦由两层神经网络实现，节点少，其活化函数采用分段线性函数．利用简化的学习算法，根据系统输出误差，在线调整网络权值，从而实现动态解耦而无需辨识被控对象的模型，该方法结构简单且计算量小，适于实时多变量过程控制，仿真证明了该方法的有效性。     

光纤方向耦合器的神经网络仿真与设计

为了能简单、高效地设计光纤方向耦合器,将人工神经网络方法引入方向耦合器设计中.以两光纤耦合长度作为输入,耦合比作为输出,建立光纤方向耦合器的径向基函数神经网络模型.用此模型进行了光纤方向耦合器仿真和设计,结果证明,该方法具有速度快、精确高、可靠性好、节约器件的设计成本和缩短设计周期等优点,是光纤方向耦合器的一种全新设计方法.该方法可推广到其他光无源器件的设计.