梯度网络平稳点集合的Hopfield稳定性与吸引域

给出梯度神经网络模型的电路实现 ,证明了网络平稳点集合的全局 Hopfield稳定性。对各个平稳点吸引域的几何估计得到了相关结果 ,这为网络初始输入的数量与方向判定提供了基本的量度参数准则。     

Research on Tracing Evaluation System in Virtual Enterprise Based on Neural Network

The tracing evaluation index system was designed to be used in virtual enterprise and established neural network trace evaluation model. As a result, it was more simple and nicer than the traditional method, so it had wider application foreground.     

基于神经网络智能天线的一种波达方向估计方法

该文提出利用径向基函数神经网络来估计无线通信中智能天线的信号到达方向．为了减少输入，利用信号相关阵的对称性质，仅考虑相关阵中的上三角或下三角的部分元素作为网络的输入量，计算量较小．计算机模拟结果表明，该方案是有效的．     

基于BP网络的反馈控制器设计

针对常规反馈控制器参数在对象时变情况下难以获得最优的问题，利用BP神经网络构成系统反馈控制器，通过自适应学习速率在线调整网络权值以逼近对象的逆动态模型，并利用Lyapunov方法给出了该算法的收敛的条件。将算法应用于循环水温度控制系统表明：该控制器对模型参数不依赖，能有效地适应控制对象参数的变化，系统具有较强的鲁棒性。     

城市物流中多目标配送模型

提出了VRP问题的多目标数学模型，基于此数学模型，概括了一种新的遗传算法来解决带有时间窗的车辆优化配送问题提出的部分自适应遗传算法采用PFIH来产生初始解，克服了遗传算法参数设置主观的弊病，运用了自我进化的思想来改进遗传算法中涉及的参数设定最终，通过试验得出了比较满意的结果，证明了该算法的可用性。     

焊接过程的RBF神经网络建模

介绍了RBF神经网络的性能和算法结构 ,建立了RBF神经网络在船舶焊接过程中用于焊接变形预测分析的模型 ,并探讨了其应用和发展趋势     

基于学习的证券市场专家预测意见合成研究

针对证券市场的专家预测意见的特点，研究了将学习、证据理论与协同学理论引入证券市场专家预测意见合成的理论与方法．讨论了将专家的历史预测数据用基本可信数表示作为学习样本，对初选专家进行聚类分析选择有协同效应的专家．该方法用神经网络优化基本可信数的修正系数，再用Dempster合成规则进行预测意见的合成．实验结果表明该方法应用于解决实际问题时具有较好的效果．     

通道不一致性、互耦对最优阵列处理器的影响

本文研究了通道幅相不一致性、互耦这两种误差对最优阵列处理器性能的影响。理论分析结果表明,对于只利用干扰加噪声协方差矩阵求逆的自适应方法(简称NAMI法),当干噪比(JNR)较大时,这两种误差不会导致零点位置的漂移,但零点深度有所变化;对于信号加干扰和噪声协方差矩阵求逆自适应方法(简称SPNMI法),当信噪此(SNR)较小或较大时,零点位置变化不大,但性能损失比NAMI法严重得多。如果能加以补偿,则SPNMI法与NAMI法有相同的结果。我们用矩量法计算得到的互耦矩阵对此进行了仿真模拟,实验结果证明了理论分析的正确性。     

广义正定矩阵的分析与应用

分析了广义正定矩阵,导出了矩阵广义正定的若干新判定准则,并以应用实例研究了其在神经网络中的应用.