Kohonen自组织神经网络在船舶防火安全分级上的应用

针对船舶防火安全分级中有许多不确定因素的特点，引入神经网络的理论，意在提供一种应用于对船舶分级安全性能评估的方法，并对长江９艘客轮进行了分级应用。     

织物组织结构分类新探

介绍了织物组织结构的常规分类方法,并提出了一种可对组织进行定量分析的新的分类方法——从浮长的角度分类,对常规分类方法进行了有益的补充.     

试论高职教育财会专业模拟实习体系

论述了财会专业实习的现状和困难及解决的办法。由于高职教育财会专业现场实习费用高、效果差、联系单位困难 ,提出了建立模拟实习体系 ,将高职教育财会实习从校外转入校内 ,建立科学的财会模拟实习模型 ,规划模拟实习的具体实施步骤 ,从而达到财会实习的目的     

用对数拓扑指数预测多环芳烃的致癌性

定义了对数拓扑指数ＬＴＩ（ｉ），并在双区理论基础上提出了多环芳烃（ＰＡＨｓ）的致癌性与其ＬＴＩ（ｉ）之间的定量关系方程。８０个ＰＡＨｓ的致癌性的计算值与实验结果的相符率达９８％。     

高校金融专业实验室筹建初探

分析了高校筹建金融实验室的现实意义，阐述了在筹建金融专业实验室的过程中调研的重要作用，并从4个模块入手，客观地分析和总结了目前高校金融实验室的建设和使用情况以及部分金融教学软件的使用情况。针对金融专业的高校建设实验室提出了3点合理性建议。     

我国大陆与台湾地区财经类院校培养目标和模式的比较

通过对我国大陆和台湾地区财经类院校人才培养目标和方案的对比，指出了大陆财经类院校在人才培养目标设计和人才培养方案制订中存在的问题，并提出了相应的对策。     

隐马尔可夫模型在被动声信号分类中的应用

为了提高被动声目标识别率，该文研究了隐马尔可夫模型在被动声信号分类中的应用问题，然后，又提出了２种混合分类器：特征矢量混合的ＨＭＭ分类器和ＨＭＭ／ＭＬＰＮＮ（多层感知机神经网络）混合模型分类器。结果表明，这２种混合分类器在性能上都优于单个特定的分类器，它们在被动声信号分类中具有良好的应用前景。     

煤巷围岩稳定性综合分类及锚杆支护形式合理选择

提出一种围岩稳定性综合分类法，用此法研究平顶山矿区煤巷稳定性变化规律，得到了综合评价围岩稳定性的统计判据，可根据巷道条件及实测信息评价巷道稳定程度，并绘制出多指标围岩分类图。文中相应阐述了煤巷锚杆支护形式选择原则。     

粗糙集的RBF表示与非监督模式分类

提出了一种粗糙集的ＲＢＦ网络表示形式，在集值测度意义下，将粗糙集的语义表达进行了有效的描述，并构造了其自适应自组织的遗传学习机制．其创新性主要表现在：（１）通过ＲＢＦ网络有效地构造了粗糙集在模式分类中的自适应表示形式；（２）在遗传算法中引入了元进化自调整机制；（３）以粗糙集意义下的非线性映射方式提高了模式分类的计算效率．图３，表１，参４．     

金融危机预警专家系统的建立

在对金融危机预警系统分析的基础上，首次建立了基于人工神经网络的金融危机预警专家系统，为金融危机的防范提供了有益的探索。