基于混合神经网络模型求解优化问题

本文利用混合神经网络模型求解优化问题，首先构造能量函数，能量函数包含优化问题的约束函数和代价函数。该模型包含两个子网络：一个约束网，一个目标网。约束网包含优化问题的约束条件，并计算每个神经元的梯度值、使得能量函数单调收敛并满足优化问题的所有约束条件。     

引导进化模拟退火算法在船舶性能优化设计中应用

引导进化模拟退火等法是一种采用全局优化策略的人工神经网络的平行技术，综合了遗传算法、模拟退火、模拟进化的思想，并在解空间实施区域引导。本文用该算法进行船舶性能优化计算，速度快捷，其全局优化策略，可避免陷入局部最小值。     

自适应神经网络在结构近似分析方法中的应用

本文讨论了神经网络的拓扑结构问题，在监督学习推广的δ规则基础上，利用自构形神经网络的概念和算法，解决了隐节点数目的选取问题，同时利用一个三层神经网络来描述任一弹性结构的应力，位移等量和结构设计变量之间的映射关系。计算了五个内壁表面带有半椭圆裂纹的自增强厚壁筒表面裂纹应力强度因子，数值结果表明本文的方法是有效的。     

自治式水下机器人的控制研究

自治式水下机器人执行使命时，沿规划路径运动的导航，特别是围绕被搜索到的目标物作圆周运动的导航，是一种在线性的控制问题，传统方法解决这一问题很困难，神经网络为非 近问题的实施提供了快速、准确的工具。利用神经网络构造的非线顺为自治式水下机器人的导航和定痊提供了一种新的途径。网络经训练后能适应混有噪声的非线性环境，本文综合利用前馈和反馈控制器的优点，把ＧＥＳＡ算法应用于自动增强的函数链网络，首先对自治工     

GESA算法在船舶性能优化设计中的应用

ＧＥＳＡ算法是一种全局采用全局优化策略的人工神经网络的并行技术，它以一种新颖的方式综合了遗传算法，模拟淬火、模拟进化的思想；它的另一个特点是在解空间实施区域引导 。本文用ＧＥＳＡ算法进行船舶性能优化计算，这种方法速度快速，由于是全局优化策略，避免了陷入局部最小值，利用该方法，可向设计部门提供咨询服务。     

引导进化模拟退火算法在船舶能优化设计中应用

引导进化模拟退火算法是一种采用全局优化策略的人工神经网络的平行技术，综合了遗传算法，模拟退火，模拟进化的思想，并在解空间实施区域引导，本文用该算法进行船舶性能优化计算，速度快捷，其全局化策略，可避免陷入局部最小值。     

自适应神经网络控制器用于自治式水下机器人导航

用二维的运动学模型模拟研究自治式水下机器人的导航控制系统；控制系统由函数链网络的前馈控制器和函数链网络的ＰＩＤ控制器组成。模拟结果表明，此控制系统具有良好的鲁棒性，有较强的适应环境变化的能力和抗干扰能力。