基于神经网络的液压柱塞泵松靴故障诊断

应用人工神经网络技术,对轴向柱塞泵壳体振动信号的功率谱进行了再处理,有效地诊断出了泵的松靴故障,为液压泵的故障诊断提供了新的途径。     

利用神经网络预测混凝土的抗压强度

应用人工神经中的神经元网络理论,预测混凝土的抗压强度值,探讨出一条预测混凝土抗压强度的理论方法,其结果具有较高的精确度。     

神经网络多参数诊断法

讨论了机械故障诊断中采用多参数诊断法的必要性,阐述了神经网络理论用于多参数诊断的理论依据,归纳了神经网络多参数诊断法的实施步骤,并以滚动轴承故障诊断为例,对该方法进行了实验验证,证明了该方法的实用性。     

计算机支持的协同工作与多媒体会议系统

计算机支持的协同工作（ＣＳＣＷ）新近发展起来的一个跨学科的新兴研究领域,多媒体会议系统是ＣＳＣＷ中一个非常重要的研究项目,本介绍ＣＳＣＷ的基本知识的发展状况,同时介绍了一个多媒体会议系统的模型和应用。     

混合型神经网络专家系统

本文在分析传统人工智能与神经网络信息处理的各自特点的基础之上,指明二者相互结合的必然性,并给出了混合型神经网络专家系统的框架。     

利用虚盘技术改进 NCP 生成过程

ＮＣＰ（ＮｅｔｗｏｒｋＣｏｎｔｒｏｌＰｒｏｇｒａｍ）是通讯控制器上运行的网络管理软件,当网络资源发生变化或网络参数修改时,ＮＣＰ都要重新生成,其生成时间直接影响到网络使用效率．本文陈述了ＮＣＰ的生成过程并通过引入虚盘技术,改进了ＮＣＰ生成过程,有效地缩短了其生成时间．     

WAVELET PACKET AND FUZZY NEURAL NETWORK FOR TOOL CONDITION MONITORING *

在自动化制造中,线监控刀具状况以保护刀具与加工工件显得越来越重要．近年来,许多研究者在此领域进行了广泛的研究,然而由于加工过程的不确定性,现有的刀具监控系统的可靠性还有待提高．本文提出了一种基于小波包分析与模糊神经网络的自适应刀具监控系统,该系统利用小波包分析方法将加工过程振动信号分解为不同的频率段,并在此基础上,建立了自适应特征提取方法,为模糊神经网络提供最优的特征输入,然后模糊神经网络据此进行决策,分析刀具磨损状况．实验结果表明：该系统模糊神经网络能有效通过学习人类模糊知识和在线学习样本来提高刀具监控精度．     

一级反应网络法求单底物酶促反应的米氏常数

以可溶性淀粉为底物,研究了糖化酶（ＥＣ３．２．１．３）的动力学规律。淀粉水解反应具有单底物酶促反应的特征,且当［ｓ］Ｋｍ时,服从拟一级反应规律。根据一级反应网络理论,采用单纯形加速法拟合酶促淀粉水解反应的过程曲线求各速率常数和米氏常数。     

一种适合于网络专家系统的通用理论(英文)

描述运用于工业自动化的一种自适应自学习方法。基于此方法,Ａｐｔｒｏｎｉｘ公司开发出一套通用软件工具－ＳＴＩＭＴＭ,并应用于不同工业领域。ＳＴＩＭ可用于构造各类专家系统。基于因素空间理论,ＳＴＩＭ具有一系列独特之处,比如自动化、自学习,以及自翻译。如果与因特网,嵌入式控制器以及可编程逻辑控制器等结合使用,ＳＴＩＭ则成为一个十分有效的工具,可应用于远程连通与控制、模式识别、机器故障诊断,以及自动化加工过程中的传感器数据融合     

CIMS网络安全体系结构研究

该文提出了一种ＣＩＭＳ网络安全体系结构及设置“安全子层”的设计思想,介绍了基于该安全体系结构的５个层次的安全保障,用户安全,应用安全,端－端安全,子网安全和链路安全。限于安全防护的开销,实用的ＣＩＭＳ网络系统根据安全需求,可选择其中某些层次的若干安全服务选项,已经在实验网络上实现了有关的安全机制,提供了相应的安全服务。