用AAO模板及脉冲激光溅射制备量子点阵

 利用多孔阳极氧化铝(anodic aluminum oxide,AAO)作为模板,采用准分子脉冲激光溅射方法(pulsed laser deposition,PLD)成功制备了光荧光材料La_0.95Eu_0.05BaB₉O₁₆的量子点阵,用扫描电镜表征了AAO模板和制备的量子点阵,测量了靶材和量子点阵的光荧光谱.讨论了用此方法制备的量子点阵的结构和发光特性.证明此方法可为未来制备其它材料的量子点阵开辟了一条途径.     

软计算技术在倒立摆系统中的应用

基于软计算技术的混合控制方法汇集了模糊逻辑与神经网络各自的优点,集学习、联想、自适应于一体,并将基于自适应遗传算法的模糊神经网络控制用于单级倒立摆系统中. 结果表明,新型的智能混合控制器比传统的模糊控制器具有响应速度快、鲁棒性强等优点.     

基于BP神经网络的船舶管系CAPP研究

介绍了一种新的舰船管系柔性编码方法和加工工艺推理方法．即利用成组技术原理，编制舰船管系特征码和加工码，并利用BP神经网络进行加工工艺推理，在总结BP神经网络推理方法的基础上，给出了利用BP神经网络开发船舶管系CAPP的方法，并论述这种方法的优点．这种推理方法极大地提高了船舶管系CAPP系统的柔性，开发了一种应用于不同厂家的CAPP系统。     

BP神经网络在路径规划中的应用

神经网络由于其具有对数据大规模并行处理及对知识有较强的融合能力的优点，因此将它应用于机器人路径规划中，但是BP网络极容易陷入局部极小值，应用加权策略解决了此问题．仿真结果表明，BP神经网络应用于移动机器人路径规划具有正确性、高效性、实用性和智能性等优势．     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法 ,在该算法中 ,先用BP神经网络辨识对象模型 ,同时预测对象的未来输出 ,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题 ,仿真结果验证了这一新型算法的可行性     

应用级联神经网络预测供热锅炉次日小时热负荷的初步研究

通过对供热锅炉房热负荷的分析，建立了基于两个BP网络的级联神经网络(CNN)。相关性分析表明，可将时间序列负荷数据作纵横向分离，横向相关系列负荷可作为CNN前一BP子网络的输入数据，纵向相关系列负荷可作为CNN后一BP子网络的输入数据。前一BP子网络用于小时负荷的初始预测，其预测结果加入后一BP子网络的输入系列，实现对负荷的精确预测。按照此模型，建立了某一印染厂锅炉房次日小时蒸汽负荷的CNN预测模型。程序运行结果表明该模型在预测时足够准确可靠。     

以多巴胺为配体示差脉冲伏安法间接测定生物体液中的铝

建立了用神经递质多巴胺作电活性配体示差脉冲伏安法间接测定生物体液中的铝的方法 .多巴胺在玻碳电极上的氧化峰电流随铝浓度的增加而线性下降 .在最佳测定条件 (pH 7.0 ,2 .4× 1 0 -4 mol/L多巴胺 ,0 .0 8mol/LNH4Ac缓冲溶液 )下 ,铝的检测下限、相对标准偏差 (4× 1 0 -6mol/LAl(III) ,n =8)、线性范围分别为 1 .7× 1 0 -7mol/L、3 .4%、4 .0× 1 0 -7～ 42×1 0 -7mol/LAl(III) .对许多生物体液中可能存在的物质进行了干扰试验 .采用标准加入法将所建立的方法应用于实际样品如人全血、脑病患者的脑脊液、糖尿病患者的尿、肺癌患者的腹水、合成肾透析液及合成脑脊液等样品中铝测定 ,结果表明回收率在 95 %～1 0 8%之间 ,所测得的样品中铝含量与文献值和ICP法值吻合 .通过紫外光谱、拉曼光谱及 1 3 C核磁共振谱探讨了测定方法的原理 .加入铝后多巴胺氧化峰电流的下降原因是铝与多巴胺的邻羟基配位 ,从而使电活性的多巴胺浓度下降     

重置变结构神经网络及其在风险投资项目评估中的应用

基于神经网络的结构直接影响到网络性能的优劣,进而影响其推广使用,尝试将重置算法应用于经典BP神经网络的结构优化,研究了重置算法中最佳重置时间的性质,提出一种重置变结构经典BP神经网络。通过实例,将重置变结构经典BP神经网络应用于风险投资的项目风险评估中,并与经典BP神经网络的实验结果进行对比。结果表明,重置算法的引入有效地解决了神经网络结构的优化问题。     

基于神经网络的故障模糊诊断研究

文章用模糊算子代替标准的传递函数，利用征兆、规则、故障间的逻辑关系进行故障诊断，构造了四层模糊结构，给出了诊断的知识流程、机理分析和诊断步骤，并推导出一种能加快网络收敛速度的故障诊断及改进算法．在对某J8-wp13发动机滑油典型故障样本和非故障样本的仿真中，诊断结果良好．     

综合集成过程中研讨信息记录模式的识别方法研究

运用人工神经网络理论和方法,建立研讨信息记录模式识别模型,并经"基于WEB的开放式群体决策研讨平台GASS"研究项目的实际应用,表明该方法具有较强的学习、联想和容错功能,能够根据具体的研讨活动状况定量评价信息记录模式,改进了以往仅评主观选择研讨信息记录模式的方式,从而在综合集成体系中提供更加有效的决策支持.