具有间隙的二元机翼自激振动的数值分析

利用Runge-Kutta法分析了具有不对称间隙的二元机翼自激振动的动力学响应，研究了当U^*/Ul^*从零逐渐增大到1时系统的周期运动和混沌运动，发现在不对称分段线性系统中存在复杂的运动形式，其中包括从P-1到P-2的倍周期分叉，P-4到P-2，P-2到P-1的倒分岔，同时存在混沌运动形式，而且不同的初值条件所对应的运动形式也有所不同．给出了全局分岔图、局部分岔图、混沌运动的功率谱密度图及3种周期运动的时间历程曲线和相平面图，对于实际的飞行结构设计具有重要的指导意义。     

基于神经网络智能天线的一种波达方向估计方法

该文提出利用径向基函数神经网络来估计无线通信中智能天线的信号到达方向．为了减少输入，利用信号相关阵的对称性质，仅考虑相关阵中的上三角或下三角的部分元素作为网络的输入量，计算量较小．计算机模拟结果表明，该方案是有效的．     

焊接过程的RBF神经网络建模

介绍了RBF神经网络的性能和算法结构 ,建立了RBF神经网络在船舶焊接过程中用于焊接变形预测分析的模型 ,并探讨了其应用和发展趋势     

信息加密的混沌流密码受参数变化影响的实验研究

近年来利用混沌特性在互联网中进行信息加密得到了较多的应用研究.混沌参数的不同取值直接影响混沌映射所产生流密码的复杂性.以广泛采用的Logistic映射、Henon映射及其复合映射作为实验对象, 分析不同参数取值时混沌映射所产生的流密码的随机特性、自相关特性、互相关特性、平衡性及游程的变化,为工程实际应用提供参数选择的参考.     

基于神经网络的人脸检测算法研究

针对复杂场景图像中的人脸，提出了一种基于BP神经网络的人脸检测算法，由网络训练和人脸定位两部分组成．可以有效地运用于多人脸、不同尺寸、不同姿态、不同面部表情、不同肤色、不同光照条件和复杂背景的情况。实验结果表明该算法快速有效。     

神经网络在电磁场数值问题中的应用

针对目前电磁场数值处理中计算繁杂慢速和耗费资源过多的问题,本文提出了一种基于神经网络小波理论进行计算的新方法。文中着重介绍了利用小波变换神经网络的基本理论,结合电磁场数值计算的基本方法,推导变换进而得到一个通用公式和处理方法。在该方法中,神经网络学习内容少和数据处理简单,因此该方法具有计算速度快,占用资源少的优点,并有用硬件实现的前景。     

螺旋霉素发酵过程动态建模的神经网络方法

对文题所述方法,根据实验数据进行仿真研究,获得了满意的结果。为高度复杂的非线性生化过程的模型化提供了一条新的途径。     

特征结构提取的高阶Hopfield神经网络实现

本文首先建立了特征结构提取问题的罚函数表示，通过对罚函数求极小可以求得原始协方差矩阵的主特征向量及其对应的特征值。为了求得其他特征结构，特构造了一个协方差矩阵序列。如果将罚函数展开并进行整理，高阶Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络可被引入到特征结构提取中。这种方法比较直观，它将网络稳定时的输出与所求协方差矩阵的主特征向量的各个分量相对应，而网络稳定时的能量则对应于协方差矩阵的迹与所求特征值之差，计算机仿真结果验证了这种方法的正确性。     

Petri网系统的可达性分析

对Petri网系统的可达性问题做了综合性的阐述和分析, 提出了利用能量优化方法来解决可达性问题的方法, 并在此基础上结合计算代数方法和神经计算模型对可达性问题做了进一步的研究. 主要工作包括 1.给出了Petri网到线性空间的映射规则及其可达性的等价性定理; 2.建立了能量优化模型, 将可达性判断化为优化问题; 3.用神经网络来求解能量优化模型; 4. 最后综合了计算代数方法和能量优化模型的优点给出一个基于计算代数和神经计算的方法. 作者提出了一种利用基于硬件的大规模并行的神经计算来代替基于软件的串行的数字计算的可达性判断的解决方案.     

基于混沌控制的自适应Turbo码译码改进算法

针对Turbo码在译码过程中迭代次数不确定的缺点,提出了一种新的改进算法。即在对附加信息(译码器的先验信息)进行混沌控制的基础上,以附加信息间的距离度量作为迭代终止的判定。仿真试验表明,该改进算法能在保证译码的准确性基础上,避免大量无谓的计算,提高译码速度,尤其在信噪比较大的情况下,效果更为明显。