一类过程控制对象的神经网络建模及仿真

针对一类典型过程控制系统中存在的非线性和参数不确定问题，提出了神经网络的建模方法。辨识结构采用串并联形式，并分别使用改进BP算法和浮点式遗传算法进行了网络的训练。仿真结果表明遗传算法的全局搜索能力及高效率对神经网络的权值优化具有相当明显的效果，它不仅学习速度快而且稳定性好，可以作为一种良好的优化方法运用到神经网络建模和控制当中。     

BP神经网络在电子商务供应链中的应用

在电子商务供应链管理过程中,库存管理是企业管理的重要组成部分,库存的正确预测,对于企业在市场上的竞争具有重大的意义.目前,对创新性产品的库存预测的方法各有其局限性,预测的精度不够,预测的平均误差大.针对创新性产品,以零库存为期望值,设计和构建了一个BP神经元网络系统,并将其应用于供应链的库存管理,为企业提供库存预测方案.     

具变时延细胞神经网络模型的全局指数稳定性

通过构造新的Lyapunov泛函．巧妙引入可调实参数，并结合Hardy不等式以及推广的Halanay时延微分不等式，讨论了一类具有可变时延细胞神经网（DCNNs）的全局指数稳定性问题，所得结果改进、推广了文[7]、文[8]中相应的结论，并可应用于以前所不能处理的若干情形。特别地，还通过实例说明了相应准则的应用，扩大了神经网络设计的范围，这在理论上和应用中都有着重要意义。     

城市给水管网布置中优选方法的分析与应用

本文结合几种不同的优化算法提出了城市管网优化问题中的具体应用，最后通过一工程实例对最优布置进行了有效的识别，为城市给水管网设计提供了一定的参考。     

基于软测量的钢坯表面温度预报模型研究

本文以步进式加热炉中钢坯温度分布为应用背景，提出了利用径向基（RBF）神经网络来实现钢坯表面温度预报的软测量模型，并且对典型工况进行了仿真，结果表明，测量精度完全符合工业应用要求。     

科技的星空，繁星满天——2004年至2006年“部市合作”工作大盘点

从2004年7月到2006年11月,短短28个月,国家科技部与上海市政府携手开展的“部市合作”工作已进行了两年。两年的探索和取得的成绩表明：“部市合作”是一个很好的模式,不仅可以加快上海自主创新的步伐,提升上海创新能力,促进上海经济、社会快速发展,更把中央的战略需求和地方的优势充分结合起来,减少重复,集成资源,从而把我国的科技事业推向一个更高的山峰。     

基于神经网络的多目标综合评价

本文提出了基于神经网络的多目标综合评价方法。这种方法通过利用神经网络对于以往成功的评价样本的学习, 使得神经网络反映评价指标的偏好, 从而代替评价人进行评价。文章研究了神经网络学习的BP算法, 并分析了某大型水利工程水位方案评价问题。     

论现代企业集成管理系统的构建

基于现代科技进步对企业的影响、企业管理创新的国际化趋势以及中国企业制度创新的现实，在分析了中国企业管理实践与企业管理理论发展历史特征的基础上，提出了一个在开放的市场经济条件下企业管理系统的初步框架，并进一步指出学术界应扎扎实实地去做一些基础的理论研究工作，企业界应重视并开展“建脑工程“，使其成为企业发展的知识源。     

神经网络在储层横向预测中的应用

传统的冯·诺依曼程序存储式计算机擅长于数据处理，但在类似于面貌及声音识别这样一些简单的认知问题方面，与人类相差很大，这种差异推动神经网络的研究，本文讨论误差反向传播网络（ＢＰ）。给出了ＢＰ网络在储层横向预测测方面的应用。     

无刷直流电机的神经网络控制器的仿真研究

提出了一种无刷直流电机的神经网络非线性跟踪器的设计方法。在无刷直流电机的高性能速度跟踪中，若仅采用传统的PID调节，则难以克服系统本身参数扰动所带来的转速偏差问题。本文采用双神经元网络的控制方法，一个用于辨识，一个用于控制，并在Matlab与Simulink下进行了仿真。文中提出一种易于应用自适应权值修正的方法，可以加大采样频率。仿真结果表明，这种方法可以在不影响控制精度的条件下，大大减秒计算量，有利于在线实现。