复杂系统的遗传-模糊建模方法

针对复杂系统的模糊建模问题，提出了一种遗传．模糊建模新方法。首先，利用竞争学习算法对输入空间进行自适应聚类，基于聚类结果提取模糊模型的规则前件隶属函数参数，采用局部最小二乘法求得规则后件参数，从而初步建立起系统的T-S模糊模型。然后，对规则前、后件参数进行编码，借助于实值编码遗传算法优化模糊系统。最后，数字仿真结果验证了算法的可行性和有效性。     

现代意义下作战模型的研究

本文阐述了现代战争的特点，构造了现代意义下的作战模型，通过求解与分析，指明信息在现代战争中的重要作用和对未来战争的指导意义。     

解答高中物理问题的认识过程

从认识论的角度讨论了解答高中物理问题的认识过程，用实例说明了一中物理被师应如何根据学生的认识规律进行教学。     

基于神经网络的建筑行业投标报价研究

在建筑行业的投标报价过程中，如何在众多的信息中选出对最终报价影响较大的几项因素以及如何确定这些因素与最终报价之间的关系是一个棘手的问题．论文针对这两大难题提出了基于神经网络技术的解决方法．首先根据贡献变量分析理论确定出影响报价结果的9个报价因素，从而建立起基于神经网络的报价模型，然后在所确定模型的基础上改进传统的BP算法，进一步提高网络的泛化能力．从实际应用的结果可以看出，经过变量选择后所确定的报价因素是合理的，改进学习算法后的网络的泛化能力也有了很大的提高．     

基于可拓论的工业水分过程系统综合建模

介绍了工业水分过程系统建模的研究方法。该文采用数学机理模型、经验模型、神经网络模型在物元模型的基础上综合方法，建立了大时延、大流量、大范围非线性时变的烟丝水分过程的模型。该模型以数学机理模型的解作为初始点，经验模型作为全局调节器，菱形思维神经网络模型作为局部调节器，从而使该模型更接近于实际工业过程。此方法物理机理明晰、能获得工业过程的全局优化结果、能解决系统中一些结构不良问题等。仿真结果表明：较之三种模型的有效性，对于解决复杂工业过程控制系统问题，可知工程方法是一条可探索途径。     

对三个民族尝味能力测定结果的统计分析

利用离散多元分析方法对三个民族尝味能力的测定结果进行了统计分析,结果表明:三个民族间的PTC尝味阈值差异高度显著,味盲率间差异高度显著;男女尝味阈值差异高度显著,男女味盲率差异高度显著.     

电子超市易用性评估及链接结构优化模型

用无权有向图来描述网站结构，提出以网站是否方便顾问访问相关商品网页为标准的网站评估方法，建立了一种网站结构优化的数学模型，并采用禁忌搜索算法（TS）对问题进行求解，通过一个随机网站结构的例子，说明更新算法比布尔矩阵乘法以及重复调用广度优先算法进行TS领域搜索具有更高的效率，实例研究表明所述方法可以帮助网站设计者通过减少量的链接得到更加方便顾客使用的网站结构。     

基于随机Petri网的客户/服务器模型及其分析

提出了一种基于随机Petri网的客户 服务器模型 ,模拟了客户 服务器系统的基本工作原理 ,在此基础上 ,利用随机Petri网的时间特性对该模型进行了定量分析 .     

含有纯滞后对象的控制方法

评述纯滞后对象控制的两种典型方法─—大林算法和纯滞后补偿法的原理、优缺点、设计要求及存在问题，并讨论了两者的联系。     

一种基于模糊神经网络的自适应模糊辨识方法

基于改进的T-S模型，提出一种自适应模糊神经网络模型(AFNN)。首先，基于模糊竞争学习算法确定系统的模糊空间和模糊规则数，并得出每个样本对每条规则的适用程度。其次，利用卡尔曼滤波算法在线辨识AFNN的后件参数。AFNN具有结构简洁，逼近能力强，能够显著提高辨识精度，并且辨识的模糊模型简单有效。最后，将该AFNN用于非线性系统的模糊辨识，仿真结果验证了该方法的有效性。