神经网络和神经计算机的应用与发展

人工神经网络是向生物神经网络的结构和功能学习的巨量并行分布信息处理系统。本文分析了神经网络和神经计算机的基本原理、信息处理的基本特征和设计要求，介绍了这方面的较新发展情况。     

一种声纳模拟器并行多处理器系统的设计与应用

介绍了用于某型声纳模拟器的并行多处理器系统，该系统以TMS320C30为基本处理单元，具有较强的并行处理能力。文中给出了系统的硬件结构设计和软件开发方法，并给出了与其他多DSP系统的比较结果，证明了系统具有性价高，开发周期短等优点。     

用神经网络解多元非线性方程组

给出前人人工神经网络逼近性理论，得到用人工神经网络可逼近任意给定的连续函数，并通过计算机对一些非线性函数进行模拟，模拟结果表明这种方法的可行性。给出用人工神经网络解多元非线性方程组的原理。     

神经网络信息传输函数Sigmoid与tanh比较论证

人工神经网络中的信息传输函数采用Sigmoid函数，但这种函数存在缺陷，为克服其不足，在构建的神经网络计算机中央处理器利用率的系统中采用tanh函数取代Sigmoid函数．实践证实tanh函数的采用，提高了计算机中央处理器利用率的预测精确度．     

神经网计算机实现中重点考虑的几个问题

处理具有并行性人工神经网络算法的神经网络计算机结构实质上就是一个多处理机结构，但是在构造具体结构等方面还应根据神经网络的特点进行特殊考虑。本文论述了设计神经网络计算机时重点考虑的几个问题，如模式联想与自联想、紧耦合与松散耦合、容错等问题。     

神经计算机理论Ⅲ

分析了神经网络在并行计算机的实现方法，提出了神经计算实现的几个新概念，给出了一个计算方法。     

引进3280^MPS计算机系统所发挥的积极作用

我院由美国并行计算机公司引进的3280MPS计算机系统自1988年6月投入运行，至今已近2年的时间。中间经过了为期半年的硬件保修期。保修期后的1年多时间，主机系统一直运行正常。3280MPS配置了40台西文终端，15台中文终端，除本站用于系统开发5台终端，用于教学科研有50台终端。     

图分裂问题的数学模型及并行遗传算法

提出了图分裂问题的实用数学模型及求解模型的并行遗传算法，算法充分利用了遗传算法的内在并行性，使得计算速度大大增加，大量的计算机试验结果算法计算有十分有效。     

构造容错人工神经网络的方法

具有容错能力的人工神经网络结构，可心提高人工神经网络的可靠性。本文提出了基于ＢＰ算法的容错人工神经网络评价函数，分析了容错性，并给出了模拟结果。     

一组中值滤波器的并行迭代算法

在信号恢复尤其是图象恢复领域，需要大量快速运算算法，文内对一系列用中值迭代滤波器恢复高斯噪声信号的问题了进行了讨论，并提出了其滤波器分布式多数据流，多指令流计算机的并行算法，着重讨论了Ｐ递归滤波器的并行高效实现算法，还提出了在去噪，图象细节保护和去除边缘效应方面有较好性能以及并行计算实现方面有较高效率的混合式中值并行滤波器。     

并行时域有限差分法网格自动剖分技术

为了构建适合于时域有限差分法求解的离散几何模型,摆脱大量繁杂的手工操作,提出了一种高效的大规模并行时域有限差分法网格自动剖分技术.该并行剖分方法将三角面元计算机辅助设计模型文件作为输入数据,能够自动建立包含多种介质的任意三维实体网格模型,且其并行执行过程中无需过多的数据交换,并行效率可达99%.基于该离散模型自动生成技术,采用时域有限差分方法,计算了含微带板的简易计算机机箱耦合效应,其计算结果与商用电磁仿真软件的计算结果相吻合,表明该剖分方法的准确性.最后,通过250个处理器核,并行剖分了网格规模约6亿的某真实计算机机箱模型,其并行剖分时间仅为0.2 s,验证了该并行剖分方法的高效性,表明该网格剖分技术能有效地解决大规模并行时域有限差分法的离散几何建模问题.      

人工神经网络寄生极值判别方法

根据人工神经网络自联想存在寄生极小值问题，提出了两种判别方法，这两者判别方案分别是混合人工神经网络方案和硬件判别电路方案，为人工神经网络模糊联想存储器的实际应用找到了较合理的方法。     

基于并行链路的多分割副本复制

为限制重叠副本数据重复传播和未修改数据传播以及解决并行链路中多分割副本复制问题，基于并行链路中各个站点的副本复制状态，提出了2次传播单次复制策略、2次传播1次吞吐2次复制策略和并行传播2次吞吐3次复制策略．这3种策略的基本思想是将多分割副本分解后吞吐转播，最后再还原复制．     

遗传算法在并行多机调度问题中的应用

从车间生产调度的实际情况出发，针对最小化完工时间的并行多机调度问题，提出了一种优化遗传算法．充分考虑紧急任务的插入，通过提供一个记录设备当前负荷的数组，实现对任务的动态调度．仿真结果表明该遗传算法能够较好的解决并行多机生产调度问题．     

MIMD机器上流水化BP算法的实现

神经网络训练过程中的高昂计算代价是有待克服的一个主要困难，作者把前馈多层神经网络的相继各层盾做流水线的相继步骤，从而提出了一个在ＭＩＭＤ机器上实现的并行ＢＰ算法来提高误差反传递算法的效率，文章的最后，对ＢＰ算法的并行实现进行了分析，理论分析结果显示，多种神经网络结构都可有效地并行化。     

人工神经网络技术在汽车工程中的应用

介绍人工神经网络技术的基本原理，基本特征及其在汽车工程领域中的应用现状，说明了人工神经网络技术在汽车设计，制造，科研和使用等方面的实用性。     

EREW PRAM模型上指数级分割待处理数据集的并行多选算法

提出EREW PRAM模型上指数级分割待处理数据集的并行多选算法，通过分割待处理数据集合的方式来缩小待处理问题规模，待处理元素的规模在指数级上快速达到收敛状态，算法优于线性分割的并行多选算法，算法不会由于待处理数据集合的不均匀性而导致性能的恶化，在时间复杂度上是最优的．     

结构系统可靠性分析中的人工神经网络方法

将人工神经网络方法应用于结构系统可靠性的研究，就结构系统可靠性分析中人工神经网络模型的及网络训练的有关问题进行了探讨，给出了相应的算例。     

人工神经网络在监测刀具切削状态中的应用

基于人工神经网络提出一种刀具磨损模型，训练时该网络上多个传顺组成的输入矢量与由实测刀具磨损量组成的输出矢量联系起来，两矢量均作用于网络。实际运用时根据训练时已建立的“模型”，融合多个传顺的数据，给出了刀具磨损的估计值。     

BP网络的泛化能力改进方法及应用

在人工神经网络的使用中，BP神经网络是使用比较多的网络结构，简要介绍了BP网络的基本结构和BP算法，分析BP网络存在的缺陷，介绍了两种改进BP网络泛化能力的方法，并通过例子分析了两种方法的适用性。