多层反馈BP网联想记忆分析

多层反馈ＢＰ网络是一种非线性动力学系统。为了对多层反馈ＢＰ网络进行形式分析，作者采用了电路类比的方式得到了它的数学模型。根据反馈ＢＰ网络的数学模型证明了反馈ＢＰ网络联想记忆过程的稳定性及有关性质，为反馈ＢＰ网络的应用奠定了理论基础。     

Banach空间的一致极光滑性与平均一致凸性

给出了 Banach 空间的很极光滑性、一致极光滑性和平均一致凸 Banach 空间之间的关系.     

边缘效应对索网结构动力特性的影响分析与试验研究

根据索网结构和边缘支承结构共同工作且相互影响的特点，以空间直线铰接和刚接两种杆件单元模型为基础，运用子空间迭代法，讨论了不同刚度的边缘构件对索网结构动力特性的影响，分析了各结构因素对索网自振频率边缘效应的影响规律，并与模型试验结果进行了对比。     

无源RC电流滤波器综合与设计

本文从二端口网络的导纳矩阵出发，把实现电流转换函数的问题转化成实现策动点导纳函数Ｙ１１的问题，适当选择Ｙ１１零点和极点，可以设计出ＲＣ梯形结构的无源电流滤波器，这种电流模式滤波器与电压模式滤波器在电路结构上具有一致性。     

基于神经网络计算的子波变换实现

本文首先阐明了子波变换理论利用可变时域和频域分辨特性表达信号、获取信号特征的原理，提出了利用神经网络计算方法计算子波变换系数的新方法，并讨论了与人视觉系统密切相关的子波变换神经元的特性，提供了计算机仿真子波变换信号的结果。理论分析和实验结果表明，子波变换不仅具有对信号多分辨表达的特性，而且可以有效地压缩被处理信号。     

生化过程的神经网络组合模型

用神经网络描述未知的反应动力学参数，结合反应器物料平衡方程，提出了生化过程的神经网络组合模型。并提出了特别适合微生物发酵过程的Ｍｏｎｏｄ饱和型和基质抑制型的神经元传递函数。在Ｈｅｂｂ学习的基础上，引入教师指导信号，提出了神经网络误差一次反向传播的快速学习算法。将此组合模型用于某流加发酵过程状态变量和动力学参数的在线估计，仿真研究获得了满意的结果。组合模型具有训练速度快、预测精度高等优点，为动力学结     

基于人工神经网络和专家系统结合运用的电网故障诊断技术的研究

人工神经网络（ＡＮＮ）和专家系统（ＥＳ）的结合是智能系统研究的发展方向。本文对ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电力系统故障诊断问题进行了研究，提出一种新的电力系统故障诊断方法。该方法综合了ＥＳ和ＡＮＮ各自的优点，充分利用ＥＳ的推理能力和ＡＮＮ的学习能力，由ＥＳ根据故障报警信息搜索电网数据库，提出故障假设，再由ＡＮＮ对故障假设进行诊断。该方法教授给ＡＮＮ的知识是电网通用的故障判断知识，具有较强的能用性。研究表明ＡＮＮ和ＥＳ结合用于电网故障诊断是非常有效的。     

无界滞后中立型泛函微分方程的稳定性

本文应用Liapunov泛函方法,研究了一类无界滞后中立型泛函微分方程的稳定性,给出了零解一致渐近稳定性,一致L~P—稳定性的判别准则.     

第Ⅳ代DEC网

本校引进的第Ⅳ代DEC网是目前国内功能最完整的一种计算机网络。本文介绍了DEC网为满足各种应用需要可实现的不同配置,并按网络层次介绍了各层工作的机理;着重讨论实现路径选择、流量控制、差错恢复、逻辑链路建立等算法。最后通过分析任务间通信、远程文件访问两种典型功能的实现以说明网络通信软件与VAX/VMS操作系统的接口。     

时滞依赖的变延时细胞神经网络的指数稳定性

细胞神经网络(CNNS)由于有许多重要的应用价值，所以它的稳定性分析一直是神经网络领域里的一个重要课题．近年来，神经动力系统的定性分析吸引了众多学的关注．在神经网络的电子器件实现中，出现了许多问题，诸如：转换延时，积分器，连接延时等．在这种情况下，在系统模型中一定要引进一个延时参数．要制造高质量的微电子神经网络，研究带有延时的神经动力行为是特别重要的．献[1～11]研究了时滞神经网络的全局稳定性；献[5，9，12，13]给出了有关延时细胞神经网络(DCNNs)全局稳定的充分条件，但是在这些章中，细胞的输出函数要求是一个分段线性函数并且延时是一个常量；献[10，13]虽然不再要求细胞的输出函数为分段线性函数，但是仍要求它的延时项是一个常数．在Lyapunov稳定性理论及矩阵不等式的基础上，给出了一个保证变延时细胞神经网络平衡点存在唯一并且全局指数稳定的充分条件．这个条件对参数变延时做了一个限制．给出了一个具体的数值例子及其仿其结果来说明我们结果的可行性．