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。     

基于神经网络的冲击地压危险性预测预报

文章分析了影响冲击地压危险性的主要因素，首次利用神经网络模型模拟各个因素之间的复杂的非线性关系，消除了传统预测方法中的人为确定冲击危险指标的影响。检验结果表明：模型可靠，预测精度高。为冲击地压与人工智能等高新技术的进一步结合奠定了基础，进一步拓宽了神经网络技术的研究领域。     

倒立摆系统及其智能控制研究

倒立摆系统是绝对不稳定非线性系统的一个典型范例，如何对其进行有效的控制是控制界的一大热点。这里以各种智能控制理论为基础，对应用于倒立摆系统控制的智能控制方法进行综述，分析了各种方法的特点和联系，最后还就这一领域的研究方向进行了展望。     

基于BP神经网络的建筑工程造价快速估算方法

在对建筑工程造价影响因素分析的基础上给出了样本的定性定量描述方法,建立了建筑工程造价资料快速估算的BP神经网络模型,用已建典型工程资料对BP神经网络进行训练,实现了工程造价资料的快速估算,实例证明该方法是可行的,估算结果是可靠的。     

大跨平屋盖结构风压分布特性的神经网络模型

影响大跨平屋盖结构风荷载分布特性的因素很复杂，且具有不确定性，仅靠风洞试验难以完整的描述其风荷载分布的整体特性，针对这种情况，本文中提出用改进的BP神经网络和模糊神经网络两种方法来建立反映大跨平屋盖结构风压分布特性的模型，并用试验数据进行了验证．结果表明，这两种模型都能很好的逼近和预测大跨平屋盖结构风压分布的特性，相比之下，改进的BP神经网络稳定性较好，但逼近速度慢，精度也不高；而模糊神经网络由于结合了模糊系统和神经网络的优点，其稳定性好，逼近速度快，且精度高，这表明模糊神经网络方法是预测大跨平屋盖结构风压分布特性的有效途径，在结构风工程中具有广阔的应用前景。     

用于单相异步电动机变频器的研究

从理论上论述了单相电容电动机变频调速的可行性，在对称运转的条件下导出了单相电容电动机的电压频率关系式，并给出了相应的电压型逆变器的原理图．应用矢量法分析了该变频器的输出波形，并据此提出了一种新型的脉宽调制（ＰＷＭ）波产生方法．实验结果表明：在指定的频率范围内，单相电机速度可调，运行状态良好．     

基于模糊神经网络的盾构造型器

本文介绍基于模糊神经网络的盾构选型器的原理，构成与特点，试验表明，该选型器具有很强的选型能力与自学习能力，同时系统操作维护方便有很好的实用价值。     

基于人工神经网络的专家系统的建立

文章提出了一个基于人工神经网络的专家系统及其分层结构、知识获取和推理的方法，并将其用于生烃条件评价中。     

现场总线网络通信模型中的逻辑链路层

针对现场总线网络的实时应用特征，构造以ＬＡＮ为基础的ＦＣＳ网络通信模型，目的是研究ＬＬＣ子层中ＦＢＣＯＳ，ＦＢＣＬＳ，优先分配，ＲＴＶＣ和预约等时间约束，解决传统ＬＡＮ所无法解决的实时连接问题，保证其实时应用的可靠完成．结合上述目标构造了实时意义下面向链接、无链接、优先分配、虚电路和预约等老概念新方法，对其时间限定范围从简单最佳效果送取需求到一般限定性需求进行了模拟研究．结果不但实现了时限需求消息集的规划算法，而且保证了该需求被实时应用所满足     

校园计算机网络建设与图书馆自动化

本文介绍了校园计算机网络的建设规划，重点叙述了校园网建设的总体目标和策略、网络结构以及网络体系结构和协议，具体讨论了校园网建设中图书馆自动化的发展策略。