基于互联网的远程状态监测与故障诊断系统研究

针对传统故障诊断受到地域限制、无法实现多专家协同诊断的问题，把互联网技术应用到设备状态监测和故障诊断领域之中，以便汇聚更多领域专家对故障设备进行会诊，讨论了基于互联网的远程监测与诊断的系统结构模式，分别提出了硬件和软件实现方式。     

基于自组织特征映射网络的综合评价模型

首先根据人脑思维的模糊性特点 ,以模糊集合论为基础 ,构造一种用于指导自组织特征映射网络学习过程的模糊熵准则 ,可以在较大范围内有效地解决自组织特征映射网络 (SOFM )的学习问题 .然后提出一种基于模糊自组织特征映射网络的综合评价模型 .该模型通过确定标准对象 ,数据的标准化处理 ,网络自适应学习和评价结果输出等环节 ,可以有效地解决一类综合评价问题 .最后通过一个实例进一步说明其灵活性与实用性 .参 6 .     

均匀α-氧化铁纳米粒子的制备及表征

纳米粒子的制备已成为当今的研究热点，而α－氧化铁纳米粒子由于其独特的性能与广泛的应用，引起了多方面的关注。分别采用均匀沉淀法和强迫水解法来制备氧化铁纳米粒子，用XRD谱图和TEM电镜进行表征，并探讨了这两种制备方法及反应温度、反应时间等对产率及晶体粒度的影响。     

并联管组离散模型分析及其关键系数的确定

流体在并联管组换热器中的流动状况将直接影响到换热器运行的效率和安全性，通过离散模型计算方法可得到流动工质在并联管组内的流动特性，在对离散模型的建立进行详细分析的基础上，采用人工神经网络中的BP算法来确定离散模型中的关键系数，即集箱中的静压变化系数和支管进出口的阻力系数，通过离散模型计算得出的结果与实验数据符合良好，说明与简化的连续模型相比，离散模型是一种更为符合并联管组流动特性的理论模型，同时也表明了用BP算法来确定离散模型关键系数的有效性。     

一类推广的BAM模型的全局渐近稳定性分析

在B KOSKO双向联想记忆模型（BMA模型）上，引入了变时滞，去掉了连接权矩阵对称的要求，利用构造Liaponov泛函，得到了此动力学系统全局渐近稳定的条件，所得结果，在人工神经网络理论和应用研究中具有实际意义。     

利用中心代理实现移动Ad-Hoc网络接入的方法

实现移动Ad-Hoc网络（MANET）和Internet互联是目前移动接入领域的一个研究热点，针对已有接入方法所存在的缺点，提出一种以移动节点间相互竞争出现的中心节点作为移动代理，利用移动IP协议实现MANET接入Internet的新方法，并探讨了中心代理节点的选取、MANNET整体移动接入，代价等问题。该方法具有开销小、接入灵活、不需对移动IP做大的改动等优点。     

两均匀康托集双李卜希兹等价的条件

确定两个集是否为双李卜希兹等价是一个复杂的问题 .本文讨论两均匀康托集双李卜希兹等价的必要条件 ,从而说明尽管维数是双李卜希兹不变量 ,但两集仅具有相同的维数远不足以保证它们等价 .     

人工神经网络用于水文资料的插补延长

水文资料的插补延长一直是水文计算中的一个难题。采用人工神经网络建立两个水文相似流域之间的耦合模型，用一个流域的资料来推求另一个流域的径流量。另外人工神经网络还用来捕捉降雨与径流间潜在的关系，从另一个途径解决水文资料的插补延长问题。大量的数值实验表明，人工神经网络可以成功地用于水文资料的外插或无资料地区的径流模拟预测。     

基于结构的神经网络模型

提出了一种基于结构的神经网络模型，并介绍了利用该模型进行系统建模与参数优化的方法，该神经网络模型本质上是结构化的，网络模型的结构与系统结构相对应，网络中神经元的个数是确定的，神经元之间的连接不是盲目的，而是根据子系统间的相互作用关系连接而成，网络的部分连接权值与系统结构参数相对应，具有明确的物理意义，所以，建模后可进一步进行结构参数的优化。     

BP网络激励函数的研究

研究BP算法中激励函数f对收敛速度的影响 ,并将其用于传感器静态误差的综合修正 ,实验证明取得了较好的效果 ,得出了陡峭函数收敛快的结论