Omninet微机局部网络性能的仿真分析

在着重介绍了Ｏｍｎｉｎｅｔ 网络通信协议ＣＳＭＡ／ＣＡ 的仿真分析与结果的基础 上，建立了信息包为定长、变长以及考虑应答包情况下的仿真模型。讨论了用户工作 站数目、信息包长度以及应答包对系统性能的影响。通过对ＣＳＭＡ／ＣＡ协议与非持 续ＣＳＭＡ协议进行比较分析发现，ＣＳＭＡ／ＣＡ协议的性能优于非持续ＣＳＭＡ协议。     

支持分布式数据库的局域网——NGNET

本文从局域网支持分布式数据库和简化分布式数据库设计出发,对NGNET的结构、功能以及设计进行了分析,着重介绍了NGNET传送器的软、硬件设计以及可靠性广播对分布式数据库设计的支持。     

反应式步进电机控制电路设计

使用ＳＤＫ８６单板机的８２５５Ａ接口、驱动电源外接档和光电开关，对步进电机的控制。实现电机启、停、变换和换向等功能，同时也实现系统中电扫描和机械扫描的同步。     

人工神经网络应用于光谱分析：校正与辨识

将人工神经网络（ＡＮＮ）用于光谱分析校正与定量分辨中，采用三层节点模型和反向传播学习算法对模拟与实测数据处理结果表明，人工神经网络对光谱分析校正与定量辨识是可行的。从页为光谱辨识与多元校正提供了一条新途径。     

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。     

基于神经网络的自适应故障模式分类方法

在深入研究ＡＲＴ－２神经网络结构的基础上，提出了一种基于神经网络的自适应故障模式分类方法，并应用在轴承故障诊断中，结果表明：该方法对轴承故障模式具有自学习，快速稳定的识别能力。     

铁水含硅量预报神经网络模型

针对我国高炉的检测水平，采用人工神经网络的方法建立了一种用于铁水含硅量预报的神经网络模型，该模型具有良好的适应性和自学习功能。     

前向神经元网络的子波表示

基于函数逼近，对前向神经元网络中非线函数与子波变换中母函数的关系进行了分析，推出了前向神经元网络的子波表示，指出两种方法应用于Ｌ＾２（Ｒ）空间函数逼近时是一致性，最后给出了两个前向神经元网络的子波表示，函数逼近实例验证了本结论的正确性。     

关于局部极值解问题的深入研究

本文通过深入研究与大量的神经网络应用，探讨出一系列解决局部极值解问题的方法，实验结果表明，这些方法是有效的，有一定的理论和应用价值。     

一种训练神经网络的新型遗传算法

针对神经网络中具有大量的相似解，提出了一种规范化方法，大大地减少了神经网络中解的数目，然后，给出了多种不同的算子，通过对简单网络问题的实验，比较了它们的优劣，得出了一个新型的遗传算法ＮＧＡ。实验表明，ＮＧＡ比用传统的ＧＡ训练神经网络效果要优。