自适应神经网络用于船舶动力定位系统

船舶动力定位（DP）采用一种控制系统驱动装在船上的侧推器和尾部推进器或者几个全回转的推进器，使船定位在海平面的要求位置上。船受到风、浪及流等海洋环境力的作用时会漂移离开原位置，传统的控制方法是采用PID（比例、积分、微分）反馈控制。顾和李（1994）提出了一种新的基于人工神经网络的控制方法，它具有许多优越性：①一个可随意调节的目标函数以适合不同的需求──定位精度高或节约定位能量后前馈控制并能自适应于不同的环境力变化包括非线性的波浪漂力；本文在目标函数中引入了与速度相关的项，从而提高控制质量。这一方法也可用于自动驾驶船舶沿设定的轨迹航行。计算机模拟结果表明本方法能达到很好的控制效果。     

水深对船舶运动和波浪载荷的影响

本文利用简单Green函数法计算二维水动力，特切片法用于有限深水中船舶运动和波载的计算。对实船试算了迎浪航行时几种不同航速和水深的组合，计算结果（垂荡和纵摇响应、舯弯矩和钟前1／4船长处剪力）表明水深的显著影响。水深变浅，垂荡和纵摇响应峰值变小，弯矩和剪力变大，航速越大水深的影响越显著。     

关于最优机器保养和更换问题的解法

指出目前最优机器保养和更换问题解法中一个推理与事实之间的不符合，提出了几个判断最优决策变量的表达形式的有用准则，并给出必要的合理证明，还列举了数值例子以说明其应用情况。     

我国城市机动车停车需求预测方法及其应用

本文天空并提出了我国城市机动车停车需求预测模型以及停车需求地区特征函数ｆ（ｘｉ）和交通影响函数ｆ（γＱ）的计算方法。作为应用实例，文中预测了苏州古城区停车需求，并给出了具体预测结果。     

关于动态投入产出模型的状态方程

对于模型的线性方程组为相容的情况，且具有奇异的资本系数矩阵的动态投入产出模型推导得到状态方，是而讨论了系统的能控性，能观性和稳定性，此外还考虑了其线性方程组为不相容的模型的情况。     

一种具有自学习功能模糊控制器的设计与实现

为了克服常规模糊控制器的缺陷，作者设计并实现了一种具有自学习能力的模糊控制器，并应用于蓄电池的化成充电控制这中。同常规模糊控制器相比，它可以更好地控制系统的动态性能。