二维位势自适应边界元中的一种误差估计方法

在前期线弹性研究工作的基础上，针对二维位势问题，提出一种新的误差指示来探测位势边界元分析的误差分布。这种误差估计是超奇位势导数边界积分方程的一种残余的度量。数值算例表明本文提出的误差指示成功地跟踪描述了真实误差，进而有效地引导了一个h型网格优化过程。     

基于BP神经网络的船舶管系CAPP研究

介绍了一种新的舰船管系柔性编码方法和加工工艺推理方法．即利用成组技术原理，编制舰船管系特征码和加工码，并利用BP神经网络进行加工工艺推理，在总结BP神经网络推理方法的基础上，给出了利用BP神经网络开发船舶管系CAPP的方法，并论述这种方法的优点．这种推理方法极大地提高了船舶管系CAPP系统的柔性，开发了一种应用于不同厂家的CAPP系统。     

基于大规模CPLD实现的8路时分复用系统的设计

介绍了一种基于大规模CPLD实现的8路时分复用光纤传输系统的原理，并详细说明了利用编／解码芯片和大规模CPLD实现时分多路传输系统的方法，为了实现多路数字信号传输，系统采用了TDM和WDM技术，信道中两路光载波信号分别为850nm和1310nm．通过试验，验证了方案的可行性和先进性。     

应用级联神经网络预测供热锅炉次日小时热负荷的初步研究

通过对供热锅炉房热负荷的分析，建立了基于两个BP网络的级联神经网络(CNN)。相关性分析表明，可将时间序列负荷数据作纵横向分离，横向相关系列负荷可作为CNN前一BP子网络的输入数据，纵向相关系列负荷可作为CNN后一BP子网络的输入数据。前一BP子网络用于小时负荷的初始预测，其预测结果加入后一BP子网络的输入系列，实现对负荷的精确预测。按照此模型，建立了某一印染厂锅炉房次日小时蒸汽负荷的CNN预测模型。程序运行结果表明该模型在预测时足够准确可靠。     

Difference schemes on non-uniform mesh and their application

High order accurate schemes are needed to simulate the multi-scale complex flow fields to get fine structures in simulation of the complex flows with large gradient of fluid parameters near the wall, and schemes on non-uniform mesh are desirable for many CFD (computational fluid dynamics) workers. The construction methods of difference approximations and several difference approximations on non-uniform mesh are presented. The accuracy of the methods and the influence of stretch ratio of the neighbor mesh increment on accuracy are discussed. Some comments on these methods are given, and comparison of the accuracy of the results obtained by schemes based on both non-uniform mesh and coordinate transformation is made, and some numerical examples with non-uniform mesh are presented.     

网络--探索复杂性的新途径

简单系统由于非线性关系可以呈现复杂行为，而复杂系统可以遵循简单规则自组形成、近年来，作为探索复杂系统结构和功能的复杂网络引起了国际科学界的高度重视，已成为数理科学、生命科学、社会科学、技术科学和管理科学的研究热点之一．论文首先介绍了在复杂网络研究方面已经取得的某些进展，从典型模型．重要概念，网络分类一直到网络结构涌现，其中也包括了作者所做的工作；然后对某些值得注意的问题做了简短的评述．     

复杂网络中的社团结构分析算法研究综述

许多实际网络中都存在着社团结构.为了寻找大规模复杂网络中的社团结构,人们提出了很多算法.本文综述了近几年来比较有代表性的一些算法.首先介绍了计算机科学中最有名的谱平分法和Kernighan-Lin算法,然后介绍了社会学中具有代表性的分裂算法和凝聚算法,并着重分析了最新提出来的一种寻找网络中彼此重叠的社团结构的派系过滤算法.最后指出了进一步的研究方向.     

可拓神经网络在可拓专家系统中的研究与应用

将可拓学理论、人工神经网络和专家系统技术有效地组合与集成,建立了基于可拓分析与神经网络的空中目标识别专家系统,并将其应用于防空作战指挥信息系统空中目标识别。着重阐述了基于物元的知识表示方法以及空中目标识别专家系统的设计思路、总体结构和工作原理。     

基于泛函网络的多维函数逼近理论及学习算法

提出一种多维函数逼近的泛函网络逼近方法,设计了一类用于函数逼近的可分离泛函网络,给出了基于泛函网络的函数逼近学习算法。而泛函网络的参数通过解方程组得到,它们能逼近给定函数到预定的精度。仿真结果表明,这种逼近方法简单可行,具有较快的收敛速度和良好的逼近性能。     

LEO/MEO卫星通信系统ISL网络路由及切换性能研究

为了研究高度不同的卫星通信网络的路由和切换性能,采用Walkerdelta型星座构成两种非静止轨道卫星通信系统,分析和比较了LEO和MEO卫星通信网络构成特点和星间链路的俯仰角、方位角和星间链路长度变化。采用不同的路由策略以满足不同服务质量的要求,分析该策略下的卫星网络性能。设计了一种混合路由策略,综合考虑时延、时延抖动、切换和通信中断4项指标,进而比较不同高度的两种卫星网络应用不同路由策略时的性能。结果表明,混合路由策略上述服务质量的综合指标最优,该策略能够为各种用户提供不同的服务质量,提高卫星通信系统有效性和可靠性。