一种基于空间域和频谱域特征的图象分割方法

提出了一种基于空间域和频谱域特征的神经网络的医学图像分割方法．本方法不需要教师监督,能自动生成最优的网络输出节点,即分类数．对ＣＴ,ＭＲＩ和超声图像的分割表明本方法有效方便．     

一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。     

FMS故障诊断专家系统的研究与开发

为保证柔性制造系统的可靠运行,对其发生的故障进行快速诊断,研究开发ＦＭＳ故障诊断专家系统。方法根据ＦＭＳ故障的特点综合运用模糊数学、专家系统、神经网络、数据库和机器学习等理论,解决专家系统中许多关键技术,     

爆破地震峰值的神经网络预报模型

对爆破地震值进行预报,方法,采用神经网络模型,对秦山核电站某爆破工程监测得到的２０组震动峰值数据进行学习,然后对另１０组数据进行预报。结果,实测值与预报所在分类区域完全一致。     

臭氧化法制取苯甲醛和茴香醛的研究

根据臭氧氧化不饱和燃烃化合物分解生成醛酮的特点,对臭氧氧化肉桂油和八角茴香油进行研究。实验结果表明,肉桂油臭氧化后得到得率的具有天然特征的苯甲醛,八角茴香油臭氧化后生成高价值的茴香醛 。     

基于实例的工艺知识获取模型

介绍了耦合神经网络的工艺设计实例推理系统的实现方法论,提出了一种基于神经网络的工艺设计实例推理索引模型．与现存大多数实例推理系统不同,该方法用神经网络实现实例的动态分类和索引．实例层次分类的三层结构和基于特征的聚类模板概念,为实现基于符号处理的实例推理求解模式向基于神经计算的模式识别求解模式映射提供了条件．提出了基于实例的工艺知识获取模型,采用新实例的入库操作实现工艺知识的隐式获取,从而使知识获取得以简化．神经网络的自适应、自学习能力将减少系统的日常维护工作．基于实例的系统可望解决知识获取的难题．     

一种应用神经网络的实时语音增强方法

提出了一种用神经网络模型和信号子空间特征分解相结合进行语音增强的方法,该方法利用了神经网络并行处理、高速计算的能力和语音信号的短时平稳的特性．它既克服了传统的谱相减法中残留“音乐噪声”的缺陷,又可以实时、有效地增强语音,能够满足一些语音处理与识别系统的需要．     

（H,G）—变换和拟正则半群

研究一般的（Ｈ,Ｇ）型变换通过适当合成变换后生成拟正则半群;并建立了Ｇ－变换和（Ｈ,Ｇ）型变换两者之间的拟共形共轭关系．对于给定的一个拟正则半群,构造了一个不变共形结构ＧΓ,使得该半群中的每个元素在这个不变共形结构下保持Ｇ－变换不变．     

FoxBASE与AutoCAD的直接数据传输

介绍一种利用ＡｕｔｏＬｉｓｐ语言实现ＦｏｘＢＡＳＥ与ＡｕｔｏＣＡＤ之间数据的直接传输方法,实现参数化绘图。     

扩展Hubbard模型的玻色化

在连续化极限情况下把量子一维格点扩展Ｈｕｂｂａｒｄ模型变换为连续的费米场．应用玻色化方法和ｓｉｎｅ－Ｇｏｒｄｏｎ模型的相图讨论了量子一维扩展Ｈｕｂｂａｒｄ模型的临界现象．当模型的相互作用发生变化时,扩展Ｈｕｂｂａｒｄ模型会历经四个不同的相,并在相区分界线处存在不同类型的相变．和以前扩展Ｈｕｂｂａｒｄ模型相图比较,发现用玻色化方法得到的相图给出模型描述更详尽．