Turbo码译码深度δ对其译码性能的影响

介绍了两种新的译码算法：AL－1和AL－2，通过计算机仿真结果，讨论了该算法的译码深度对Turbo码性能的影响。     

发酵过程混合神经网络模型及其仿真

提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型，该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成，由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络，两个网络能够合并为同一表达式，并具有线性形式，可采用线性最小二乘法求解网络权值，与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比，该模型训练方式简单，并可方便地使用在线辨识算法。     

六自由度飞行模拟器体感模拟算法及仿真实现

针对国内首台直九飞机六自由度模拟器，研究了与之相应的体感模拟算法，并应用MATLAB及VC 建立了模型。在此模型的基础上，对一组实际飞行数据进行了仿真计算和分析。结果表明，该算法为充分发挥六自由度模拟器模拟能力提供了一种有效的方法。     

递归程序探讨

递归程序是高等院校众多计算机教材中非常重要的教学内容，笔者通过数年的教学实践，对递归程序的算法本质、适用的应用领域及其向非递归程序的转化进行了较深入的探讨，希望大家对递归有个更深刻的认识。     

基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器

提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的     

基于神经网络的企业信用等级评估

企业信用等级评估是金融领域重要的问题，论文采用人工神经网络模型研究企业信用等级的评估问题，按照企业样本在信用等级的分布状况来抽样，然后，根据企业样本性质的不同，将其分为制造业和非制造业两大类，利用偏相关分析方法建立了企业信用评级的指标体系，此外，还介绍了几种企业信用评级常用的评估模型，并将神经网络评估模型的性能和其他的信用评估模型作了比较，实验结果表明神经网络模型具有更好的预测准确性。     

数据加密的密码体制与DES算法

本文论述了保密通信中数据加密的密码体制，并对各种体制地行了比较，指出其优劣，重点论述了数据加密标准ＤＥＳ的算法和特点．     

人工神经元网络及其在系统仿真中的应用

本文简要地介绍了人工神经元网络的基本概念、主要特征及其发展历史,评述了几种有代表性的神经元网络模型。在此基础上,探讨了人工神经元网络在系统仿真中可能的应用方向。     

水阻极板自动控制算法探讨

在分析了常规ＰＩＤ控制算法后，结合水阻极板控制的特点，提出应采用“带死区和滞环的饱和非线性调节器”实现极板控制和定位，并对控制系统稳定性进行了分析．