一种指数型动态神经网络的定性分析

研究了由Ｔ．Ｄ．Ｃｈｉｕｃｈ和Ｒ．Ｍ．Ｇｏｏｄｍａｎ在１９８８年提出的指数型动态神经网络，给出了给定标准模式为该网络稳定点的一个简明的充分条件，并得到了这类稳定点的一步收敛半径。指出在概率意义下系统不存在伪稳态。     

多层前馈神经网络的动态规划算法

利用动态规划来训练多层前馈网络，即逐层修改网络的权值。其算法采用有关文献提出的矩阵的广义逆的正交反向传播算法，经有限次迭代即可得到每一层的最优权值。     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

应用遗传算法求解计算机通信网的最佳路由─—一种新的遍历匹配选择法

求解计算机通信网的时延和路由选择是一个多约束条件的非线性优化问题，采用遗传算法求解是目前比较有效的方法。本文以遗传算法的基本思想为基础，提出了一种新的遍历匹配选择法，通过实例计算，采用这一选择方式的遗传算法能快速求出问题的全局近似最优解，且具有较高的计算精度。     

采样间隔非均匀情况下的线性增长模型及其贝叶斯预测

本文直接按采样间隔非均匀的情况研究了一次和二次线性增长模型，并分别就观测误差方差Ｖ＿ｔ＿ｉ已知和未知常数两种情况给出了它们的先验分布、预测分布和后验分布的修正递推算法。     

非线性信道判决反馈递归神经网络自适应均衡器

针对存在严重符号间串扰及轻度非线性畸变的数字信道，提出了一种判决反馈递归神经网络为均衡器，它将传统的线性信道判决反馈结构巧妙地融入递归神经中，在自适应训练时用期待２信号代替判决反馈信号。     

基于神经网络的自适应控制器的研究

本文研究了神经网络控制未知动态系统的可行性，提出了几种自适应控制结构，并研究了在不同条件下各种结构的性能变化，给出了不同条件下的仿真结果及一些结果分析。图１３，参４．     

神经网络解耦控制系统的分析

本文基于神经网络的理论研究提出了一种新的神经网络解耦控制方法，该方法以被控对象的一组实测数据作为样本，训练出用神经网络描述的逆动力学模型，并将它作为解耦控制器投入到控制系统中．对某二元精馏塔控制的仿真结果表明该方法是切实可行的．     

用开关电容实现Hopfield网络的一种新方法

提出了利用开关电容网络实现连续的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的一种新方法，它便于单片集成，实现的网络结构具有对寄生参数不灵敏的优点     

用于BP网络的样本添加法

提出了一种改善ＢＰ网络学习能力的样尊添加法，它是根据人类学习知识时存在遗忘现象而设计的。首先阐明其工作原理与学习算法；接着将它用于ＢＰ网络之中，以处理三倍冗 表决问题。