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。     

神经网络的动力学行为与信息处理

从一个神圣神经元模型出发，研究了由１０００个神经元组成的网络中神经元动作电位发放的动力学特性。由神经元动作电位发放的动态时间一空间图形和时间间隔序列，我们发现在周期性外刺激下网络动力学行为表现出复杂的时空结构。     

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。     

一种改进的Hopfield神经网络算法用于单元布局

利用改进的Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络模型，提出了用于求解ＶＬＳＩ系统单元布局的优化 算法。该算法具有简单的能量函数表达式，较快的收敛速度，可避免无效解。利用此算法对于６ 种较复杂的布局实例进行运算，在布局优化结果和运算速度方面都比同类研究有较大改进。     

类似CMAC的模糊神经网络及其在控制中的应用

提出的一种模糊神经元网络是模糊逻辑的一种网络结构的实现。该网络由特征网络 和功能网络两部分组成。特征网络用来产生模糊规则的前件，相应于每条规则的适用度。功能 网络用来实现模糊规则的后件。最后的输出则为各模糊规则后件的加权和。该网络具有小脑模 型关节控制器（ＣＭＡＣ）的一些性质，具有神经元网络和模糊逻辑两者的优点。它既可以容易地 表示模糊和定性的知识，又具有较好的学习能力。文章同时给出了网络在控制中应用的两种实 现结构以及用作非线性映射的一个算例。     

神经网络在心电图诊断技术上的应用

综述了近年来神经网络技术在心电图诊断中的应用成果，提出了应用神经网络进行心电图分类的主要技术问题，并指出神经网络和专家系统相结合，是医疗诊断技术的发展方向．     

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。     

自适应神经网络智能控制研究

本文提出用神经网络实现自适应智能控制，具有算法及结构简单的特点，在实际控制中有一定适用性     

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．     

容错神经网络及其设计方法研究

分析了神经网络容错性的特点及研究现状，提出了容错神经网络的基本概念；研究了容错神经网络的学习算法；最后给软件仿真结果。