基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制

提出一种基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制算法．该算法用无局部极小的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识，利用多步预测误差对PID型控制器网络进行训练，从而实现PID参数的在线自适应寻优．通过对典型非线性系统的仿真研究，该控制系统具有较强的适应性和鲁棒性．     

HDTV视频同步与消隐时序控制信号的CPLD设计

ATSC HDTV视频输出采用了SMPTE的相应标准．将像素计数与行计数相结合，采用统计行分类编码的算法对SMPTE274M、SMPTE296M、SMPTE293M和SMPTE295M标准的同步与消隐时序控制信号进行了多平台的仿真分析，并在ALTERA公司的EPM7128上最终实现了本设计．     

EPON上行方向物理编码子层的FPGA实现

目前EPON的物理层(其中包含物理编码子层)在上行方向尚无ASIC芯片可以直接使用，该文提出了EPON物理编码子层在上行方向的设计思想，并用FPGA实现，功能仿真的结果验证了该设计逻辑功能的正确性。     

RNA抑制技术在神经干细胞研究中的应用

神经干细胞是在神经系统中发现的一种可以再生的细胞，不仅具有自我复制能力，还可以分化为神经元、星状胶质细胞和少突胶质细胞，对研究神经退行性疾病和神经系统的发育过程产生很大的影响，因而在国际上形成了一个研究热点，但其增殖、分化乃至迁移的机制仍有待解决，RNA抑制技术是目前流行的基因沉默法，利用导入小片段核酸进入细胞，对特定基因表达的翻译阶段进行抑制，从而观察基因对细胞的影响，该文在已获得分化相关基因的基础上，利用RNA干扰(RNAi)和反义RNA(antisense RNA)法检测几个基因对神经干细胞的影响。     

基于小波模糊神经网络的陀螺仪故障诊断技术

为了提高陀螺仪故障检测灵敏度，分析了陀螺漂移特性，指出随机漂移是影响陀螺仪精度的主要漂移误差，也是影响性能可靠性的主要因素．针对此，提出了一种小波模糊神经网络故障诊断模型．此模型运用串联方式将小波分析、模糊逻辑和神经网络融合在一起，充分发挥它们各自的优点，并对陀螺仪实测数据仿真．仿真结果表明，采用小波分析提取陀螺的常值漂移，简单有效；运用神经网络对陀螺的误差和故障建模，使故障诊断具有自适应、自学习的能力，并互增强了故障诊断的容错能力；将模糊逻辑用于判决中，使判决结果更加可靠．     

水泥厂设备管理多层分布系统及优化设计的实现

作者研究了水泥厂设备管理多层分布系统结构的设计及其良好扩展性的实现，重点针对一般MIS系统忽视效益的弊病，建立了一种设备优化管理的平台，该平台可使企业提高管理效益．     

Hopfield型时滞神经网络模型的K-稳定性

研究具有时滞的Hopfield型神经网络模型｛Cidui(t)/dt=-ui(t)/Ri n↑∑↑j=1～↑Tijfi(uj(t-τ）） Ii，ui（s）=ψi(s),s∈[-τ，0],i=1,2,…，n平衡点的K－全局渐近稳定性与K－全局指数稳定性，通过使用不等式分析技巧和微分方程性质，得到了这类模型K－稳定性的易于验证的时滞相关充分条件，并举例验证其有效性。     

动态模糊神经网络研究

针对静态网络无法处理暂态问题，对具有递归环节的动态模糊神经网络进行了研究。通过在网络第二层中加入内部反馈连接，使其具有动态映射能力，从而对动态系统有更好的响应。网络使用遗传算法与反向传播BP(BackPropagation)算法相结合来训练，避免陷入局部最优解。采用时序预测和动态非线性系统进行了仿真研究，结果表明，动态模糊神经网络较之普通模糊神经网络在收敛速度、预测精度和网络规模等方面都有较大的改善，并具有更好的动态系统处理能力。     

基于NLPNN的电网可靠性评估模型

电力系统的根本任务是尽可能经济而可靠地将电力供给各种用户，安全、经济、可靠是对电力系统的根本要求。运用NLPNN模型，进行了电力系统故障状态的行为分析研究，提出了该问题的稳定性和收敛性定理，证明了求解负荷优化削减问题的可行性和收敛性。同时还提出了用NLPNN来对电力系统进行可靠性分析的新思路，且在电网可靠系计算分析模型方面取得了很大进展，为可靠性的计算提供了新的技术手段和理论基础。     

基于神经网络的学位与研究生教育评估

随着学位与研究生教育评估的发展，加强评估是保证其质量的重要措施。面对日益复杂的评估对象，有必要引入非线性的评估手段，这对于弱化评估过程中的人为因素，保证评估结果的准确性有重要意义。神经网络是近年来发展迅速，固其具有自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形映射等特性而成为良好的非线性建模工具。在提出了基于神经网络的学位与研究生教育评估模型的基础上，阐述了这种评估方法的实际应用价值。