人工神经网络在汽轮发电机局部放电模式识别中的应用

阐述了局部放电测量对大型汽轮发电机定子绝缘状况诊断的重要性。针对大型汽轮发电机定子绝缘中３种主要放电形式，进行了大量模拟试验，获得了３种放电的相位Φ、放电量ｑ及放电次数ｎ的三维特征谱图。采用多层前馈神经网络来分析局部放电三维特征谱图的统计数据，以实现电机中局部放电的模式识别，取得了很好的效果。     

神经网络技术在测井相分析及水淹层判别中的应用

以测井相分析和常规测井资料定性识别水淹层的理论为基础，运用神经网络技术，对勘探阶段的探井进行了沉积相识别，并对油田开发阶段的水淹层进行了级别划分．对长庆、大港等油田的４口探井进行了测井相分析，并对２０多口开发井的单井进行了评价．结果表明，神经网络技术可以有效地应用于油田勘探开发测井中．     

煤与瓦斯突出的神经网络预测分析

煤与瓦斯突出是一个复杂的过程 ,做好预测预报工作显得尤为重要。本文通过建立煤与瓦斯突出的人工神经网络预测模型、原始样本的学习 ,可预测待报样本的突出情况 ,并进行了实例分析。经过检验 ,该预测模型的预测精度较高。图 1 ,表 2 ,参 3。     

德国Lenze公司47系列直流调速控制器的研究

本文对德国Lenze公司47系列直流调速控制器进行了系统的分析研究，其触发电路较具特色，值得学习与借鉴。     

余数制神经网络

提出了一种新的神经元模型，其数据和权值用余数制表示，称之为余数制神经元。它的处理能力等效于一些多层感知机模型。同时提出用中国余数定理重构信号，等效于神经元之间的非线性连接，将此模型用于分类，其单层网络可用于解高阶和边界模糊问题。     

求解绝对极小拟合问题的神经网络方法

提出了一个解绝对极小拟合问题的神经网络，并证明它的全局收敛性，该网络的优点是没有选择惩罚参数的困难，稳态解对应最优解，及网络电路中不含变量间的模拟乘法器。     

小型脉冲MHD发电装置的研究

该文提出一种可供多次实验使用的小型脉冲磁流体发电装置。设计了双磁回路，通道内感应应强度提高到０．７８Ｔ，用火箭发动机的射流作为工作源，进行了发电原理实验，并设计了实验用火箭发动机。该文对用于电磁炮，电热炮的大型ＭＨＤ发电装置具有一定参考价值。     

基于神经网络的快速分组交换的输入访问控制

提出了基于神经网络实现用于ＢＩＳＤＮ的快速分组交换的输入访问方案。引入输入访问控制是为了提高交换机的吞吐率。由于它属于组合优化问题，可采用连续型Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现。给出了能量函数、网络参数、连接矩阵及计算机模拟结果。     

SOFM和HMM在矢量量化码本优化中的应用

在语音压缩编码中，矢量量化占有很大比重和计算量。码本的好坏与方法的选择有很大关系。将基于神经网络的ＳＯＦＭ（自组织特征映射算法）和ＨＭＭ（隐含马尔可夫过程）应用于矢量量化，从而产生更为优良的码本。     

一种基于相关信号非线性处理的光学联想识别系统及其计算机模拟实验研究

本文提出一种基于相关信号非线性处理的光学联想识别系统，描述了它的工作原理．利用计算机模拟验证其实验的可行性．最后对模拟的结果进行了讨论和分析，指出了通过边缘增强非线性处理的图像可使系统在识别能力方面得到优化．