应用BP神经网络模型实现内圆磨床主要零件的快速反应设计

用数字化模型代替三维实体模型，将内圆磨床主要大件的BP神经网络模型放入数据库信息管理系统，应用较简单的使用方法实现了零件结构的再修改、灵敏度分析及优化．根据所提出的方法，通过从数据库信息管理系统中调用桥板的数据文件，对其进行结构参数修改、灵敏度分析及以第1阶扭转频率最高为目标的设计变量自动搜索寻优计算，结果表明将BP神经网络模型与数据库信息管理系统结合是实现零件快速反应设计的有效途径．     

多码DS／CDMA传输自适应系统的序列优化

为了优化多码DS／CDMA系统性能，提出了一种自适应序列优化及功率控制方法，通过优化系统扩频码设计，使系统能有效地克服多径多址干扰，降低系统传输功率。此方法中，为提高接收端用户的信号干扰噪声比(SINR)，提出了一种快速收敛的优化序列设计算法，通过优化发送扩频序列和接收解扩序列，降低了多址干扰，提高了多径分集增益；通过调整发射功率，使接收端达到设定服务质量要求，是一种有效的多码DS／CDMA传输自适应方法。     

一种基于属性抽取与整合的Petri网模型

将感觉神经检测机制融合于Petri网中，提出了一种新的基于属性抽取与整合的感觉神经检测Petri网模型，使得Petri网更加适合于对神经思维的描述，提高了系统的智能行为。     

基于神经网络模型的舰面流场仿真算法

飞行甲板表面流场是影响直升机飞行安全的重要因素，在直升机实时飞行仿真中，流场速度分布特性直接影响直升机飞行动力学仿真的精确度。文章以纳维-斯托克斯方程为基础，利用BP神经网络算法，研究了实时确定流场速度分布的方法，该方法可用于甲板流场实时仿真，提高直升机飞行仿真的精度。     

模型参数不确定的不完全驱动船舶航迹控制自适应反演设计(英文)

针对不完全驱动船舶航迹控制系统模型中存在的参数不确定性 ,基于重定义输出变量思想 ,利用自适应反演积分技术 ,提出了一种具有全局渐近稳定跟踪性能的非线性自适应控制律 ,该控制律能够使得处于不完全驱动状态下的偏航船舶在所有模型参数未知情况下 ,对一条直线参考轨迹进行全局渐近稳定的航迹跟踪。同时 ,通过严格的理论证明 ,该控制律还可以使得文中的重定义输出变量及其组成变量具有相同的收敛性。最后 ,以本校远洋实习船“育龙”号为例 ,利用Matlab软件进行了计算机仿真研究 ,对所提出的控制器进行了验证 ,所得结果比较理想     

船舶减摇鳍智能控制器(英文)

提出基于自适应网络模糊推理系统 (ANFIS)的神经 模糊控制器作为船舶减摇鳍系统的控制装置。仿真结果表明 ,ANFIS控制器在恶劣海况下也能够改善船舶的横摇减摇性能。该智能控制器有希望作为常规PID控制器的改进选择     

基于进化神经网络方法的矿石消费时序分析

利用神经网络建立模型,并应用遗传算法识别最佳网络结构(模型的阶数p值和隐含层节点数),进而提出了一种用于时序分析的进化神经网络新方法.最后,将其应用于我国铁矿石消费指数的预测,取得理想的结果.     

混沌神经网络住宅性能综合评价模型的研究

住宅性能综合评价是住宅商品化和市场化的重要基础性工作．利用人工神经网络模拟人脑学习和记忆功能的特点，建立了住宅性能综合评价模型．针对神经网络BP算法收敛速度慢容易陷入局部极小值问题，将混沌理论引入神经网络算法中，利用混沌运动的遍历特性加快了训练速度，使其收敛于全局最优解．算例表明，混沌神经网络模型可以准确地评价住宅的综合性能，有良好的应用前景．     

循环流化床燃烧过程自适应双环选择控制系统

本文根据循环流化床燃烧过程的动态特性和现场运行经验，提出了1种符合实际应用的自适应双环选择控制系统。该系统在床层温度不越限的情况下，以控制主蒸汽压力稳定为主要目标。当床层温度发生越限时，系统自动变换控制策略并调整床层温度恢复到正常，这种控制方式有效地减弱了主蒸汽压力与床层温度之间的耦合关系。该系统结构简单、实用，具有工程应用价值，现场运行收到较好的控制效果。     

感应测井信号处理及应用研究

综合论述了感应测井信号处理方面的成果 .重点涉及感应测井信号处理理论、信号处理中几何因子选择、滤波器最优化设计、实际非线性测量信号处理的实现 .总结了常用几何因子的应用局限性 ;提出了利用相关技术、软约束技术等方法解决最优化滤波器设计中的问题 ;采用真分辨率合成与分辨率匹配技术相结合的信号处理思想 ,极大地减小了井眼附近的影响 ;实现了非线性信号自适应处理算法 .研究成果分别在双感应测井、高分辨率感应测井、阵列感应成像测井和高分辨率阵列感应测井中得到了应用