M-P人工神经网络用于核电站故障诊断系统

按照实际情况,将人工神经网络M-P模型应用于核电站机组故障诊断系统的部分诊断网络。根据核电站故障诊断信号和故障事件特点,提出在特定诊断网络中使用M-P模型的可能性和具体构建诊断网络的方法,对其优缺点进行了比较。使用M-P模型对核电站重要厂用水系统建立了简单诊断网络,进行了验证。该模型简单直接,可以避免若干使用其他人工神经网络模型时遇到的问题。该模型与其他模型结合使用于核电站故障诊断系统,尤其在处理逻辑判断性较强的诊断任务时,可以达到更好的效果。     

基于神经网络的冲击地压危险性预测预报

文章分析了影响冲击地压危险性的主要因素，首次利用神经网络模型模拟各个因素之间的复杂的非线性关系，消除了传统预测方法中的人为确定冲击危险指标的影响。检验结果表明：模型可靠，预测精度高。为冲击地压与人工智能等高新技术的进一步结合奠定了基础，进一步拓宽了神经网络技术的研究领域。     

分布式的网络性能管理专家系统模型

根据目前计算网络管理的需要，提出分布式和智能化的管理体系结构．建立了基于人工神经网络的网络性能管理专家系统的模型，并给出一个设计实例，在实例中重点介绍了数据传换和训练样本集的设计。     

煤矿瓦斯爆炸参数的突变与混沌研究

煤矿发生瓦斯爆炸的过程实质是井下气体状态发生突变的过程，本文首先采用突变理论建立了瓦斯爆炸数学模型，然后利用混沌理论和方法分析计算了有关瓦斯爆炸安全参数及条件，得到了瓦斯感应期，引爆参数等随井下条件的不同具有一定的混沌性质，理论上证明一些新的结论并验证了一些实验结果，为理论分析和实践提供了理论依据。     

冻粘土三轴流变特性的神经网络预测

针对冻粘土特殊的物理力学性质，通过详细的冻粘土三轴应力条件下长期蠕变实验，讨论了温度，轴压，围压三种因素对冻粘土蠕变特性的影响，并利用人工神经网络（ANN）方法对冻粘土三轴流变特性进行了预测，建立了BP网络模型，预测结果与实验值吻合，因而具有一定的理论和实用价值。     

模糊神经网络在石油压裂支撑剂研制中的应用

石油压裂支撑剂的研制是一项复杂有难度的技术，受到很多因素的影响。针对研制过程中各项指标具有较大模糊性的特点，应用模糊神经网络系统(FNNS)来获取各影响因素与支撑剂质量的关系模型和预测模型，从而找到原料配比、成球工艺参数、烧结温度与产品质量之间的最佳关系。     

混沌动力学模型在我国能源生产预测中的应用

根据能源系统的复杂性以及我国能源生产的实际情况，将混沌动力学原理与经济原理相结合，建立能源生产函数的哈维尔摩模型，并通过分析该模型的混沌动力学特性，证明利用该模型研究能源系统的生产情况是适合的，利用该模型对能源生产预测是可行的。通过与其他传统的预测方法相比较，进一步证明用混沌动力学模型进行预测优于其他预测方法，文中又运用该模型对我国能源生产总量作短期预测，分析未来能源生产发展趋势，为我国的能源局长战略提供可靠的科学依据。     

新型模糊神经网络控制器在GTAW焊中的应用

钨极气体保护电弧焊(GTAW)过程是一个复杂的、多参数耦合的高度的非线性系统，难以实现实时、有效的在线控制．模糊控制吸收人的经验思维的特点；神经网络则对信息的处理具有自组织、自学习的特点；遗传算法是一种全局优化搜索方法，具有简单通用、适合并行处理的特点．笔者将三者有机地结合起来，在模糊神经网络控制器的基础上利用改进的遗传算法，并分析其网络结构和离线学习的方法，协调利用三者的优势设计一种新型的模糊控制器，并使之用于脉冲GTAW焊仿真中，结果证明该新型模糊神经网络控制器比传统的模糊控制器具有一定的优越性．     

混合混沌序列及其同步方案

详细地阐述了以改进型logist-map混沌序列为基础，加以m序列的混合混沌序列的构成方法，解决了混沌序列在实际应用中的平衡问题，并讨论了对混合混沌序列实行实时发生的同步方案。Matlab的仿真结果表明：混合混沌序列保持了logist-map序列的良好特性，方案具有可行性。     

倒立摆系统及其智能控制研究

倒立摆系统是绝对不稳定非线性系统的一个典型范例，如何对其进行有效的控制是控制界的一大热点。这里以各种智能控制理论为基础，对应用于倒立摆系统控制的智能控制方法进行综述，分析了各种方法的特点和联系，最后还就这一领域的研究方向进行了展望。