基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测

提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。     

解释学习在机器人过程控制中的应用

机器人过程控制是智能机器人系统的一个特别重要而又十分复杂的研究课题。本文将解释学习应用于机器人过程控制，为之开发了一种新的方法。仿真结果表明，该方法可行、有效。同时，还尝试了将Ｐｒｏｌｏｇ语言作为机器人过程控制的运行机制的形式化表达工具的可能性。     

神经网络自适应滤波器在故障诊断中的应用

分析了用自适应滤波器进行故障诊断的方法．针对该方法在计算上要花费大量时间、难于完成实时诊断任务的缺点，提出了用神经网络自适应滤波器来完成故障诊断的方法．神经网络有极快的运行速度，能很好地完成实时诊断任务．     

高校文科数学教育的课程价值及其实现

数学教育是数学文化的教育．文科数学教育的价值取向必须体现育人为本的课程设计观和服从于文科专业培养目标的宗旨．在文科数学教育的实践中，要从文科专业的学科性质、课程体系、培养目标上明确文科数学教育的课程定位、教师职责和改革目标，使文科数学教育切入到文科专业人才培养模式的改革之中。     

浅谈数学教学中的能力培养

素质教育的目标在于全面提高每个受教育者的素质,它的中心内容就是培养学生的能力.所以,数学教学中应注重学生思维能力、应用能力、自学能力的培养.     

研究性学习在物理实验中的作用

分析了研究性学习在物理实验中的作用,提出实验中应培养学生的创新能力和科学思想.     

希尔伯特变换器优化设计研究

提出了一种基于神经网络算法的希尔伯特变换器优化设计方法，证明了神经网络算法的收敛性，提出了希尔伯特变换器的优化设计实例。仿真结果表明了该网络模型是高效的神经网络模型。     

基于RBF网络的增量学习

提出了一种基于径向网络的增量学习算法 ,在对新样本进行学习时 ,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变 .模拟实验证明了本算法的正确性和有效性 .     

对非英语专业大专生学习方式的调查

对广州部分非英语专业大专生英语学习方式的一次抽样调查和分析表明，非英语专业的大专生最喜欢的学习方式是动手学习方式，最不喜欢的是小组学习方式；女生比男生更明显偏爱动手学习方式；高分组的学生在动手和小组学习方式上的平均分明显高于低分组学生。因此，教师在根据学生不同的学习方式采取灵活多样授课方式的同时，应对学生的学习方式加以有效指导，使学生注意改善并扩展自己的学习方式，从而提高学习效果，取得事丰功倍的学习效果。