连续滚动生产作业安排中初始状态非平凡的P//C_(max)问题

以实际中连续滚动生产为背景,研究了一类新的平行机作业安排问题,即初始状态非平凡的Ｐ∥Ｃ_ｍａｘ问题。基于经典的Ｂｉｎ－ｐａｃｋｉｎｇ（装箱）理论和技巧,提出改进的Ｍｕｌｔｉｆｉｔ算法及相应的ＩＦＦＤ装法,并分析算法在最坏情况下的性能指标上界为４／３．最后,提出连续生产中周期滚动式作业安排的实施算法,实现了设备不空闲而连续运行。     

基于人工神经网络降维映射的统计优化方法

提出将多维空间的样本数据降维映射到二维平面上,并在该平面上自动生成函数的等值分布曲线,从而,可直观出该函数的最优点或最优区域,通过本文提出的逆映射算法可将其还原到多维空间用原始变量表示．运算实例结果表明,基于神经网络降维映射的优化方法,直观、准确、可靠,对于有约束优化问题的求解特别有效．     

神经网络中误差反传算法的分析与改进

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因,提出了改进算法ＢＰＧ,以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索,并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．     

MRI表现在脑胶质瘤恶性度诊断中的作用

本文比较了１０７例脑胶质瘤的病理分级与磁共振影像表现,结果显示两者之间有密切的关系（Ｐ＜０００５）。高度恶性胶质瘤中,ＭＲＩ诊断正确率为８８１０％,而低度恶性胶质瘤中为６４６２％（Ｐ＜０００５）。各单项ＭＲＩ表现,如病灶强化程度、瘤周水肿程度、囊变、坏死等在高或低度恶性胶质瘤中出现率无明显差异（Ｐ值均大于００５）。表明ＭＲＩ表现可在很大程度上反映脑胶质瘤的恶性程度,但在低度恶性胶质瘤中,易出现“过诊断现象”。     

Java语言与人工神经网络应用

从控制工程的角度,概括介绍了作为国际互联网的最新核心技术之一的Ｊａｖａ语言的特点和发展,并具体结合人工神经网络的仿真与实现,以实际例子论述其在科学研究中将发挥的巨大效用和带来的新思想．     

有源结构声辐射自适应控制系统的一种新算法

提出了一种适用于有源结构声辐射自适应控制系统的新算法,它直接利用传感器拾取的干扰信号和误差信号实时地建立系统模型和误差通道模型,通过解Ｄｉｏｐｈａｎｔｉｎｅ方程得到自适应控制模型,仿真表明新算法较传统的Ｆｉｌｔｅ－ＸＬＭＳ等算法具有更好的收敛性。     

遗传算法对模糊控制的优化及其应用

为了使模糊控制器具有自学习能力,本文将遗传算法与模糊控制相结合,提出了使用遗传算法对模糊子集进行划分的优化方法,并根据模糊控制的特点,给出了改进的编码方法和交叉算子,加快了算法的收敛速度．应用该方法对锅炉过热汽温进行了仿真研究,结果表明本文提出的基于遗传算法的模糊控制优化方法是很有效的．     

一种神经网络实现GPS导航定位算法

目的 研究ＧＰＳ接收机状态解算的估计方法。方法 利用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络对ＧＰＳ接收机数据进行处理,结果 以统计自述平均误差和均方根误差作为衡量性能的指标,神经网络方法与迭代量小均方误差算法相比较定位误差减小,结论利用神经网络实现ＧＰＳ接收机状态解算是可行的,且与迭代最小均方误差算法比较,可提高定位精度。     

考虑热负荷的活塞形状优化设计

给出一种受热负荷作用的结构形状优化设计方法并编制相应的优化软件,     

BP神经网络用于函数逼近的最佳隐层结构

研究采用反向传播算法的人工神经网络用于函数逼近时的支结构。方法,以典型的ｎ输入、单输出的多层ＢＰ网为例,在几种不同的网络隐层结构下对典的连续函数进行逼近训练。,分析各网络输出的全局误差。