基于神经网络的多变量自适应控制器

利用神经网络对非线性映射的逼近能力，通过采用一步超前预测控制性能指标及网络模型局部线性化的思想，给出了一个显式的控制律和相应的自适应控制算法，仿真结果表明了该控制算法的有效性。     

高等院校校办产业管理的讨论

高等学校校办产业应当实行规范化管理.校办产业组织形式和结构必须适应高等教育机制的改革及市场经济发展的需要.要管理好校办产业必须建立一个有权威的领导机构——校产董事会.对校办产业管理的硬件建设也应补充和完善.     

一种模糊神经网络自校正控制器设计与应用

本文提出了一种模糊神经网络智能控制方法，并介绍了采用多层神经网络表达模糊控制和知识规则，模糊推理和学习算法，实验仿真结果表明，这种控制方案可改善具有时变及大纯滞后系统的控制品质，其性质优于一般模糊控制。     

多块神经网络误差反传的新概念

连接型网络的误差反传学习通常只是改变网络的权系数，所学的知识仅存储子所用网络内部神经元的连接之中，而神经元的作用函数在学习过程中保持不变．人脑中的神经无处理信息的方式对变化的信息环境应该具有相应的自适应性，这样的观点用于连接型网络的学习便意味着，在学习过程中，不仅网络内部神经元的连接，表示神经无处理信息方式的作用函数也应该可以变化，参与学习．本文对具有上述功能的多块神经网络以矢量一矩阵的形式给出了一般性的描述，并介绍了相应的误差反传学习算法．多块神经网络及其学习算法的矢量一矩阵描述有助于网络的稳定性分析和学习算法的收敛性分析．     

生化过程的神经网络组合模型

用神经网络描述未知的反应动力学参数，结合反应器物料平衡方程，提出了生化过程的神经网络组合模型。并提出了特别适合微生物发酵过程的Ｍｏｎｏｄ饱和型和基质抑制型的神经元传递函数。在Ｈｅｂｂ学习的基础上，引入教师指导信号，提出了神经网络误差一次反向传播的快速学习算法。将此组合模型用于某流加发酵过程状态变量和动力学参数的在线估计，仿真研究获得了满意的结果。组合模型具有训练速度快、预测精度高等优点，为动力学结     

实双曲空间中具有常数平均曲率的超曲面

设M是实双曲空间H~(n+1)中的具有常数平均曲率的紧致超曲面,通过引进一个二阶对称张量Φ,本文给出了一个使得M是全脐的或是环面的条件.     

深层前馈网络的单调同伦学习算法

本文研究前馈神经网络的结构以及快速二阶学习算法，首先提出一种能和适应分布网络结构的深层前馈网络模型，并利用构造性方法证明了该网络的通有逼近性质，为改进网络学习效率及大范围收敛性，提出了网络权值学习的单调同伦方法，该方法具有与牛顿法相同的二阶收敛性，数值实例显示了该方法的高效性与大范围收敛性，深层前馈网络模型具有自适应分布网络结构，高度非线性逼近性以及可实现快速学习算法等特点。     

Stein流形上全纯函数的积分表示

本文得到了Stein 流形上拓广的Cauchy-Fantappie公式,并由此得到著名的Leray公式.     

城乡结合部小学高年级学生学习适应性的调查研究

通过对孝感城郊一小学高年级学生学习适应性的调查，运用科学的量表反映了城乡结合部小学高年级学生学习适应性不良的现状．由此分析了城乡结合部小学高年级学生学习适应性不良的几个显著原因，并提出了改善这种状况的四条建议。     

归纳逻辑程序设计综述

归纳逻辑程序设计是逻辑程序设计和机器学习的一个交叉研究领域。先概述了归纳逻辑程序设计的历史及发展现状;对归纳逻辑程序设计学习器进行了分类和形式化定义,并给出了学习器的质量标准;按划分的类型分别讨论了归纳逻辑程序设计学习器的主要求解算法;进一步指出了归纳逻辑程序设计未来的发展前景,提出了归纳逻辑程序设计领域需要深入研究的若干问题。