计算机绘制等值图的新方法

提出了一种用计算机绘制等值图的新方法。该方法用递归算法，快速、准确地搜索非均匀矩形网格上的等值点，并连接成光滑曲线，减少了对折线等值线再进行光滑处理的程序。用该方法编写的计算机程序已经应用于储层参数分析和油藏数值模拟的前处理及后处理中，为地质资料分析及油田开发方案设计提供了可靠的依据。     

智能系统研究进展及其在石油工程中的应用

对智能系统的几个主要研究方向──专家系统、智能数据库、专家数据库系统和基于网络的多知识源系统的研究现状进行了综合论述，指出了智能系统在石油工程应用中已取得的新进展，明确提出了进一步的发展方向．主要包括：由单一问题的专家系统形成专家系统群；发展集问题求解、信息处理、科学运算为一体的异质软件集成系统；广泛应用面向对象技术；各类标准化的智能软件开发平台逐步走向实用化、商品化．     

贵州工业大学校园网与Cernet和lnternet

贵工大校园网（Ｇｕｔｅｎｔ）是贵州省第一家连入中国教育科研网（Ｃｅｒｎｅｔ）和国际互联网（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）的大型网络，现已全校开通。校园网的总体建设目标是：逐步充实贵工大重点基础科研设施，先进衫的网络通信技术，把全校的教学、科研和行政机构连接起来，推动这些单位的信息资源建设，与国内外其它计算机互联实现资源共享，打破地域的限制，与国内外高校的发展保持同步。本文具体描述了校园网的物理结构和使用功能。     

神经网络反传模型的理论与应用研究体会

神经网络及神经计算的新理论，模型，方法及应用受重视，并用于解决某些诸如模式识别，组合优化，语言理解等复杂问题，得到系列可喜的理论成查与实际应用。我们业已将神经网络反传模型应用于多元校正，有机合成，模式识别，构效关系及分子设计等方面。     

双结构互补网络的研究

近几年研究发现,互联网运作的数学模型,由原先正态分布的随机模型转变为幂次分布的无尺度模型。无尺度现象导致“带宽瓶颈”、“数字鸿沟”等问题。如何才能从爆炸式增长的互联网信息资源中筛选主流资源?由此提出双结构联网思想:在保留TCP／IP主体结构的基础上,增添一种专门用于传播主流资源的次级结构。采用互联结构与播存结构并存,可以让主流资源通过卫星广播直达全国城乡,克服数字鸿沟,实现“适当的人在适当的时候享用适当的信息”的目标。     

IPv4/IPv6过渡策略及IPv6试验网设计与实现

首先阐述了IPv4所暴露出的问题,其次介绍IPv4到IPv6的过渡策略,最后详细介绍了基于Windows IPv6试验网的设计与实现     

双向Elman神经网络在卫星电池阵功率预测中的应用研究

针对神经网络预测电池阵功率存在的模型阶数难以确定及预测精度低下的问题，提出一种基于改进的Elman神经网络的双向预测模型。该模型利用关联层动态神经元的反馈连接，将未来预测网络和过去预测网络的信息进行融合。使网络对时间序列特征信息的记忆得到加强，从而提高预测精度。用该文提出的双向预测模型对电池阵功率进行预测，输入层仅需一个节点，不需事先对模型进行定阶。仿真预测表明，预测精度比单向模型明显提高，且网络具有较好的泛化能力。     

基于Bayes网络的项目风险评估方法研究

本文研究了项目风险评估的建模方法 ,通过与其它传统的项目风险评估方法比较 ,针对项目风险评估的信息不完备、具有一定不确定性的特点 ,选择Bayes网络建立项目风险评估模型。本文内容适合于在不确定环境下 ,信息不完备时的项目风险评估     

基于灰聚类和小波网络的企业投资决策绩效集成评价

基于公司的战略和利益相关者的考虑，本文设计了财务层面绩效指标、技术创新层面指标、顾客层面绩效指标、业务流程层面绩效指标、发展潜力层面绩效指标和社会和环保层面绩效指标六个层面的企业投资决策绩效评价指标体系。建立了标杆瞄准和主成分分析相结合的指标筛选的方法，设计了基于灰色聚类和小波网络模型的企业投资决策集成评价模型，并对焦化行业进行了实证分析。     

基于模糊神经网络的自适应滤波方法仿真研究

提出了一种模糊自适应卡尔曼滤波算法。该算法基于模糊规则，根据新息相关性，自适应调整测量噪声方差R，有效的解决了噪声的统计特性与实际不符时，滤波器发散的现象。同时，利用Elman网络作为误差估计器，补偿模糊自适应卡尔曼滤波器的估计误差。仿真结果表明，两种方法结合，可以有效地防止滤波器发散，缩小实际的滤波误差，提高滤波精度，实现滤波器参数的在线改进。