船舶初步设计阶段智能决策支持系统的应用

提出了用于辅助船舶设计者在获取船型要素信息量有限情况下，进行船型方案优选决策的支持系统理论体系框架和模型。将该系统应用于某实船船型方案优选决策，证明该方法是可行的、可靠的。此外，对未来智能决策支持系统在船舶初步设计中的应用前景进行了展望和预测。     

基于云理论神经网络决策树的生成算法

提出了一种基于五层云神经网络的决策树生成方法.运用五层云神经网络学习变量间的云映射关系,从中生成云决策树.给出了神经网络的学习算法和云决策树的推理方法,这种方法不但具有神经网络的学习能力,而且结合云理论处理知识的不确定性的能力.该方法利用了五层云神经网络学习后的云映射强度,并能实现云决策树的剪枝优化,提高了算法的正确率.     

基于小波分析的X线医学图像噪声综合抑制方法

提出了一种基于小波分析理论的医学X线图像噪声的综合抑制方法．将X线图像的试验处理结果与邻域平均、中值滤波去噪处理方法进行对比分析，结果表明该方法不仅能消除噪声提高图像质量，而且有效地保留了影像中丰富的细微影纹和边缘信息．     

混沌神经网络在分离叠加模式和信息恢复中的应用

提出了一种改进的混沌神经网络模型，该模型具有两个特点：①能从叠加模型恢复出被记忆的正确信息；②能通过部份信息恢复被记亿的全部信息．设计了一系列的仿真实验证明了所提模型的有效性。     

交通噪声预测的神经网络模型

运用 Matlab语言编程 ,构造预测交通噪声的 LM算法 BP神经网络模型 ,把预测因子 (轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差 )作为样本输入到网络模型 ,噪声等效声级作为样本输出 ,反复训练网络 ,通过增加隐含层节点数、改进算法 ,以降低误差 ,缩短训练时间。     

基于神经网络技术提高红外气体分析器的选择性

应用前馈神经网络算法消除非目标参量对主传感器的干扰,从而提高了红外气体分析器的选择性.以检测甲烷为例,在干扰气体乙烯的体积分数变化了7600×10-6时,经神经网络融合处理后,分析器的选择性系数从3.17提高到422,主传感器输出的引用误差从58%降为0.65%,实现了对甲烷的准确识别.实验结果表明,该方法具有实际应用前景.     

基于小波分析的HDTV信源编码技术

分析研究了基于MPEG-2标准的高清晰度数字电视信源编码技术,阐述了小波分析中多分辨分析的基本思想和理论,并将基于多分辨思想的Mallat算法较好地应用于HDTV的图像压缩编码系统中.     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

用简单动态递归网构造固体散料流量模型

提出了用简单动态递归网来建立固体散料流量模型，针对动态递归网结构复杂，训练算法收敛速度慢的缺点，采用一种结构十分简单的递归网，对RPE算法进行了改进和补充，使之适用于简单递归网，用来对网络的权值和阈值进行调整，建模结果表明此方法收敛速度快，精度高。     

数字图像中照度不均匀校正技术研究

为了消除数字图像中的照度不均匀性，对现有数字图像的照度不均匀校正技术进行了归类和讨论．分析了这些方法在计算误差上的内在原因，并在此基础上提出了基于小波变换的数字图像照度不均匀校正技术．该技术兼顾了数字图像的频域和空域，使得采用本方法校正后的图像具有品质优，计算误差小和时间消耗较少等特点．