变时滞反应扩散Hopfield神经网络的全局指数稳定性

利用拓扑度理论和广义Halanay不等式研究了变时滞反应扩散Hopfield神经网络的平衡点的存在性及全局指数稳定性. 给出的判别指数稳定性的代数判据易于验证,具有广泛实用性,推广和改进了现有文献中的一些结果.     

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。     

基于质量指标的球团焙烧先进过程控制

以某烧结厂球团焙烧过程中燃烧控制系统为研究对象，针对生产过程中因果非线性及条件不确定等因素的影响，综合运用网络技术、软测量技术、模糊控制和专家系统等，提出一种焙烧过程的质量控制策略和先进过程控制(APC)方案，设计了基于神经网络的模糊化软测量(FNNSS)模型。采用软测量的方法实现生产综合条件指标即广义透气性的测定，对不同的透气性采取不同的控制策略，并进行了仿真研究。     

一种基于因素贡献率的自适应前馈网络算法

前馈网络具有很强的信息处理能力，但是实际应用中的样本量有限，训练出来的网络效果不太理想，本文提出一种自适应前馈网络算法，通过调节参数α向量，使网络结构按精确度和推广能力来综合考虑，若训练出来的网络满足先决条件，就认为网络规模是合适的，此算法不仅能删除隐层中的节点也能删掉输入层中若干总贡献率小的节点，从而避免了维数灾难，并给出一种调整剩余权重的算法，避免重新训练，文中讨论了网络结构的重要性，并用该方法进行仿真实验，结果证明了自适应前馈网络算法具有较强的建模能力。     

Co-半群的脉冲扰动与一类半线性脉冲发展方程

研究无限维Banach空间中一半群的脉冲扰动及一类非线性脉冲系统的温和解的存在性、唯一性、正则性和连续依赖性，最后给出例子加以说明。     

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。     

新型模糊神经网络控制器在GTAW焊中的应用

钨极气体保护电弧焊(GTAW)过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统，难以实现实时、有效的在线控制．模糊控制吸收人的经验思维的特点；神经网络则对信息的处理具有自组织、自学习的特点；遗传算法是一种全局优化搜索方法，具有简单通用、适合并行处理的特点．笔者将三者有机地结合起来，在模糊神经网络控制器的基础上利用改进的遗传算法，并分析其网络结构和离线学习的方法，协调利用三者的优势设计一种新型的模糊控制器，并使之用于脉冲GTAW焊仿真中，结果证明该新型模糊神经网络控制器比传统的模糊控制器具有一定的优越性．     

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。