时滞神经网络稳定性、分岔与混沌的研究进展

时滞广泛存在于神经网络中，从非线性动力学的角度对时滞神经网络系统的研究进展作一综述，内容包括时滞神经网络系统的特点、研究方法、神经网络动力学的热点问题的研究进展以及亟待解决的问题等。由于时滞神经网络的演化趋势不仅依赖于系统的当前状态，还依赖于系统的过去某一时刻或若干时刻的状态，其运动方程要用泛函微分方程来描述，解的空间是无穷维的，因此，时滞神经网络的动态行为是非常复杂的。     

应用BP神经网络模型实现内圆磨床主要零件的快速反应设计

用数字化模型代替三维实体模型，将内圆磨床主要大件的BP神经网络模型放入数据库信息管理系统，应用较简单的使用方法实现了零件结构的再修改、灵敏度分析及优化．根据所提出的方法，通过从数据库信息管理系统中调用桥板的数据文件，对其进行结构参数修改、灵敏度分析及以第1阶扭转频率最高为目标的设计变量自动搜索寻优计算，结果表明将BP神经网络模型与数据库信息管理系统结合是实现零件快速反应设计的有效途径．     

遗传算法在气体分离装置调优中的应用

提出了一种基于遗传算法和随机复合形法相结合的混合遗传算法，并以某厂气体分馏装置的生产过程的优化问题进行了测试，得出了优化操作条件。     

考虑误差影响的力学参数反分析神经网络方法研究

通过求偏导技术将反分析的参数误差分别表示为模型误差与测量误差的函数，利用这些函数研究了模型误差与测量误差在力学参数反分析神经网络方法中的传递过程以及影响反分析结果的影响因素．研究结果说明：输入变量的选择严重影响力学参数反分析的精度，选取力学参数灵敏度大的测点位移作为神经网络的输入变量，可以减小模型误差与测量误差对反分析结果的影响．这对提高力学参数反分析的实用性与可信性有重要意义．     

一种基于属性抽取与整合的Petri网模型

将感觉神经检测机制融合于Petri网中，提出了一种新的基于属性抽取与整合的感觉神经检测Petri网模型，使得Petri网更加适合于对神经思维的描述，提高了系统的智能行为。     

桥墩塑性防撞装置的力学机理

通过一艘4万t级油船撞击箱式塑性吸能防撞装置的有限元数值模拟计算，演示并分析了防撞装置的作用过程．指出了防撞装置受力的3个阶段、防撞力的限制值和防撞装置各构件的吸能特征，解释了防撞装置对桥梁的防护机理．同时介绍了非线性有限元碰撞分析中船舶、防撞装置与桥墩的模型化方法和材料、质量参数等的正确意义，并对防撞装置的优化设计提出了建议。     

船舶初步设计阶段智能决策支持系统的应用

提出了用于辅助船舶设计者在获取船型要素信息量有限情况下，进行船型方案优选决策的支持系统理论体系框架和模型。将该系统应用于某实船船型方案优选决策，证明该方法是可行的、可靠的。此外，对未来智能决策支持系统在船舶初步设计中的应用前景进行了展望和预测。     

水流量标准装置中变频调速对装置稳定性的研究

通过采用交流变频控制进行流量调节的方法，对水流量标准装置中计算机控制变频器调速而产生的额外因素进行了试验研究，对手动阀门控制和自动变频调速两种调节流量的方法进行了比较，分析了由变频调速引起的水流量标准装置稳定性和不确定度变化的原因，并提出了改进措施。     

混沌神经网络在分离叠加模式和信息恢复中的应用

提出了一种改进的混沌神经网络模型，该模型具有两个特点：①能从叠加模型恢复出被记忆的正确信息；②能通过部份信息恢复被记亿的全部信息．设计了一系列的仿真实验证明了所提模型的有效性。     

交通噪声预测的神经网络模型

运用 Matlab语言编程 ,构造预测交通噪声的 LM算法 BP神经网络模型 ,把预测因子 (轻、重型车流量、平均车速、受声点距路肩距离、敏感点高差 )作为样本输入到网络模型 ,噪声等效声级作为样本输出 ,反复训练网络 ,通过增加隐含层节点数、改进算法 ,以降低误差 ,缩短训练时间。