BP神经网络及其改进

针对标准BP算法存在的缺陷，从网络结构、算法及初始值选取等各个角度系统总结了BP神经网络的各种改进措施，对各种方法的原理及优缺点作了详尽分析。指出了BP神经网络今后改进的方向。     

高校健身健美专家系统的设计和实现

为研究高校健身健美专家系统的设计和实现方法，探索有效的专家系统建造模型，采用．net编程技术，结合模糊技术、神经网络和面向对象等新技术的出现进行系统分析，构建了知识库及两套推理机，使用了自学习机制，提高了专家系统的运行效率。     

非线性理论在PID控制器中的应用

近年来，非线性理论在PID控制器中的应用十分迅速和广泛，如将模糊理论、神经网络理论、混沌理论、遗传算法、博实论等一系列非线性理论应用在PID控制器中，形成了模糊、神经网络、基因即遗传、混沌等PID控制器，并广泛应用于复杂的工业过程控制中。本文主要就几种PID控制器研究的现状与存在问题进行了分析。     

基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

在非时齐马氏决策过程中的动态贝叶斯网络研究

提出了用动态贝叶斯网络（DBN）对非时齐马氏决策系统进行建模的改进方法，使动态贝叶斯网络能被更广泛地应用于各种复杂的真实系统中．该方法的基本思路是，将扩展后的隐藏变量引入DBN的演化过程来建立假设条件所要求的马尔可夫模型，给出从不完整的样本数据集以及存在隐藏变量时来学习DBN结构的算法，进而用贝叶斯概率统计方法对后来的时间片的充分统计因子进行估计，并通过当前已存在的和估计的充分统计因子对基于时间变化的转移概率进行学习，以解决假设条件要求的转移概率的时不变性．原理性分析和仿真实验结果也验证了改进方法的有效性．     

[Zn(C4H13N3)2][B5O6(OH)4]2的水热合成、晶体结构和振动光谱

通过水热法合成了无机-有机杂化硼酸盐[Zn(C4H13N3)2][B5O6(OH)4]2,并通过红外与拉曼光谱分析以及元素分析对化合物进行了表征.X射线单晶结构分析结果表明,晶体属于单斜晶系,P2(1)/c空间群,晶胞参数:a=0.856 96(14)nm,b=1.178 07(19)nm,c=1.454 2(2)nm,α=90°,β=91.260(2)°,γ=90°,Z=2,V=1.467 7(4)nm3,Dc=1.602 g/cm3.五硼酸根阴离子[B5O6(OH)4]-之间通过氢键相互连接形成三维的框架结构,沿着a轴和c轴的方向存在大的孔洞,模板剂[Zn(C4H13N3)2]2 阳离子镶嵌在这些孔洞中.     

基于特征的双螺杆磨浆机构参数化设计

给出了特征的定义、参数化技术的定义，以及基于特征的参数化设计的定义，并建立了双螺杆磨浆机构的参数化模型，最后运用Pro／TOOLKIT和VC＋＋实现了双螺杆磨浆机构的参数化设计。     

一类半导体方程组整体弱解的存在性

考虑一类半导体方程组的混合初边值问题。利用正则化算子和逼近过程，通过一系列先验估计，在迁移率既不为常数，又不满足速度饱和的条件下，证明了其整体弱解的存在性．     

网络环境下渐开线齿轮的三维参数化造型

论述了基于网络环境下进行渐开线圆柱齿轮三维参数化特征造型的设计思想,将轮齿与轮体分别按特征分类,实现了直齿、斜齿、螺旋齿齿轮三维造型的统一,解决了特殊齿形和齿向曲线实体造型的难点。为其他零件三维建模提供了一种有效实用的方法。     

非晶Fe77.5Si8.5B14合金晶化动力学的非等温方法研究

利用非等温差示扫描热分析法(DSC)研究了非晶Fe77.5Si8.5B14合金的晶化动力学.不同升温速率的DSC曲线表明非晶Fe77.5Si8.5B14合金的晶化过程为两步晶化.通过对不同升温速率的DSC曲线的分析,计算了两个析晶峰的晶化表观激活能E1(388.2 kJ·mol-1)和E2(339.0 kJ·mol-1),以及两个析晶峰的Avrami指数n1(1.7)和n2(3.3).根据动力学参数分析了非晶Fe77.5Si8.5B14合金的析晶机理晶化峰1的成核类型为均匀成核,晶粒生长为扩散控制的一维生长和二维生长;晶化峰2为整体析晶,晶粒生长以界面控制的二维生长和三维生长为主.最后结合表观激活能计算了两个析晶反应的频率因子ν1(4.05×1025)和ν2(1.14×1021).