基于神经网络的岩土工程结构随机有限元分析

针对有限元蒙特卡罗法计算量大的弊端和岩土工程结构功能函数不能用显式表达的可靠性分析问题，提出并论证了基于神经网络的随机有限元（有限元蒙特卡罗）分析法。神经网络具有高度非线性的映射能力，可用来逼近结构响应量与随机变量的映射关系。通过典型岩土工程结构的应用实例分析，初步显示了基于神经网络的有限元蒙特卡罗法的应用效果和前景。     

Groundwater Level Predictions Using Artificial Neural Networks

IntroductionThe prediction of groundwater level fluctuation fordifferent natural conditions and usage rates is ofgreat importance for the use and management ofgroundwater resources.However,groundwaterlevel fluctuations are influenced by many factors,such as precipitation,infiltration,usage and thehydro- geological properties of the aquifer.Therefore,the groundwater level fluctuations arecomplicated and difficult to predict,especially indeep areas.Wells are commonly drilled tounderstand aquifer…     

微晶蜡非催化氧化反应的神经网络模型

对微晶蜡进行了非催化空气氧化，并利用人工神经网络将氧化微晶蜡的酸值、酯值及微晶蜡的氧化条件（反应温度、空气流量和反应时间）进行关联，建立了微晶蜡非催化氧化的酸值、酯值的神经网络模型，并用该模型预测了反应条件对微晶蜡氧化反应过程的影响。结果表明，该模型不但具有较高的计算精度，而且具有满意的预测能力。     

基于高性能网络的入侵检测系统架构

通过对现有入侵检测系统的分析，给出了一种基于现代高性能网络的入侵检测系统（HPIDS）架构，它具有两层的检测结构，能较好地适应网络体系结构的变化，方便地引入入侵检测研究领域的最新成果，并能有效地集成现有的入侵检测系统，同时，两层的检测结构也能提高检测效率。系统实现的关键技术包括过载响应策略和事件相关性分析。过载响应策略提供三种机制进行系统配置：服务确保机制，过载识别及分流机制和自动平衡机制，每种机制适用于不同的环境，事件相关性分析提高系统检测的准确性。     

纳米Fe_3O_4微晶电磁波吸收性能的神经网络研究

应用基于人工神经网络的计算机模拟的方法 ,研究了粒度在 10 nm和 10 0 nm之间的多种 Fe3O4纳米材料分别在 ( a) 1～ 10 0 0 MHz和 ( b) 10 0 0～ 10 0 0 0 MHz频率范围内的电磁波吸收效能 .结果表明 ,在频率范围 ( a)内 ,平均粒度小的 Fe3O4磁导率虚部 μ"(即磁损耗 )大于平均粒度大的 Fe3O4的 μ",且 Fe3O4对电磁波的吸收能力逐渐增强 ,这与实验结果吻合良好 ;根据频率范围 ( a)的所得结果 ,利用人工神经网络 ,预测了在频率范围 ( b)内可能出现的情况 .文中就其物理本质也作了简单的分析和探讨     

一种评价通信网可靠性的新方法

本文提出通信网可靠性的基于网络业务性能的三个测度:有效概率矢量,实际性能矢量和全网有效度。这些测度及其算法制成了一种评价通信网可靠性的新方法。     

利用神经网络预测与控制丝杠螺纹磨削过程

研究了基于神经网络的丝杠螺纹磨削过程的智能预测与控制问题.基于误差反向传播的机制,针对连续制造过程的预测与控制,提出多层神经网络的逐个样本学习算法.对逐个样本学习算法和目前广泛采用的B-P算法进行了比较和讨论,实验结果表明,逐个样本学习算法比B-P算法具有更好的收敛性.最后,介绍了多层神经网络模型在丝杠螺纹磨削过程的预测与控制中的应用.     

自适应神经网络及其在刀具智能监控中的应用

讨论了神经网络的拓扑结构的学习和神经元激活函数等问题,提出了自构形神经网络的概念和算法,较好地解决了隐节点数目选取问题.将自适应神经网络用于刀具加工状态智能监控的信号融合之中,取得了满意的结果.     

GPS技术用于高等级公路勘测的若干问题

介绍了近年来全球定位系统技术用于线路控制测得的具体做法，结合在若干条高等公路上的应用实例，分析研究了应引起注意的若干问题。实证明，在高等级公路勘测中采用ＧＰＳ技术，将从根本上改进勘测技术，更好地为线路设计和施工放线服务。     

一类有效的变尺度分层BP学习算法

提出一类有效的改进ＢＰ算法，它采用分层的变尺度学习算法克服一般变尺度学习算法处理的矩阵线数过高、难于实用的问题；同时对势态项系数采用一种自适应的调整方法，避免因其选择不当影响学习收敛速度问题．计算实例表明算法的优越性．