利用神经网络预测与控制丝杠螺纹磨削过程

研究了基于神经网络的丝杠螺纹磨削过程的智能预测与控制问题.基于误差反向传播的机制,针对连续制造过程的预测与控制,提出多层神经网络的逐个样本学习算法.对逐个样本学习算法和目前广泛采用的B-P算法进行了比较和讨论,实验结果表明,逐个样本学习算法比B-P算法具有更好的收敛性.最后,介绍了多层神经网络模型在丝杠螺纹磨削过程的预测与控制中的应用.     

考虑剪切的变厚度圆板及环形板的弯曲问题

根据E.Reissner平板理论,考虑横向剪切变形的影响,推导出在集中载荷下变厚度圆板和均布载荷下变厚度圆环板的弯曲方程。应用摄动法,求出了四级解析解。计算简便,精确度高。     

计算机代数系统muMATH在量子力学中的应用

本文以两个实例说明在量子力学中如何应用小型的计算机代数系统mu MATH,并得到较理想的计算结果.说明尽管mu MATH系统的功能不太强,但它占内存小、容易普及,应引起物理学工作者的重视.     

自适应神经网络及其在刀具智能监控中的应用

讨论了神经网络的拓扑结构的学习和神经元激活函数等问题,提出了自构形神经网络的概念和算法,较好地解决了隐节点数目选取问题.将自适应神经网络用于刀具加工状态智能监控的信号融合之中,取得了满意的结果.     

GPS技术用于高等级公路勘测的若干问题

介绍了近年来全球定位系统技术用于线路控制测得的具体做法，结合在若干条高等公路上的应用实例，分析研究了应引起注意的若干问题。实证明，在高等级公路勘测中采用ＧＰＳ技术，将从根本上改进勘测技术，更好地为线路设计和施工放线服务。     

一类有效的变尺度分层BP学习算法

提出一类有效的改进ＢＰ算法，它采用分层的变尺度学习算法克服一般变尺度学习算法处理的矩阵线数过高、难于实用的问题；同时对势态项系数采用一种自适应的调整方法，避免因其选择不当影响学习收敛速度问题．计算实例表明算法的优越性．     

一致连续偏序集理论

给出了一致连续偏序集的概念及其性质和等价刻划。利用一致极小集的方法阐述了映射的连续性、保一致小于关系和保一致极小集之间的联系，并证明了完备格是一致连续格当且仅当每个元都存在一致极小集。     

奇异摄动非局部问题的高精度数值方法

在许多物理现象的模型问题中会出现如（其中０＜ε＜＜１）的奇异振动非局部问题，Ｂｉｃａｄｚｅ和Ｓａｍａｒｓｋｉｉ［１］指出条件Ａ．ｂ（ｘ）∈Ｃ２（ｘ），０＜β２）保证了问题（１）存在唯一解，并且给出了求数值解的方法，但是它的精度较低。本文把问题（１）分解成两个奇异摄动常微分方程边值问题，利用Ｌｉｏｕｖｉｌｌｅ－Ｇｒｅｅｎ变换我们得到了这两个微分方程的近似微分方程。进而在非均匀网格上建立了具有三阶精度的一致收敛差分格式．最后给出了数值例子，计算结果比理论分析更好。     

电流模式神经网络

把电流模式电路引进了神经网络理论，提出了一种用电流模式电路构成的神经网络阈值处理单元，并由此构成了电流模式Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络，此网络中信号都是以电流的形式出现的。     

一种新型限制接触刀具切槽的切削力研究

新型限制接触切槽刀具是一种对称性的变接触长度RC刀具。它具有比普通RC刀具更多的优点。本文对各种RC刀具切削时切削力进行了理论分析,导出了变接触长度RC刀具切削力表达式,与试验结果有较好的一致性。