车辆控制系统集成开发系统

本文介绍了一种新型的集成开发系统，该系统将模拟计算、实时硬件仿真和实车试验巧妙地放置在同一台微机内，利用微机软、硬件功能、实现了从模拟到样机全过程的高效开发，采用ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ语言实现了模块化编程，程序在不同的模拟试验条件下具有可重用性，最后给出了一个车辆防抱死系统模拟试验的实便，验证了该系统的实用性与高效性。     

"软CIMS"论--从PDM到CIMS

论述了ＣＡＰＰ是信息集成的“关节点”，同时提出了符合国情的“软ＣＩＭＳ”概念，并对“软ＣＩＭＳ”的核心技术进行了初步探讨。文中突出按ＣＩＭＳ哲理逐步实现符合实际的计算机集成控制系统（ＣＭＩＳ）的思想。     

基于神经网络混沌时间信号的预测

针对混沌时间信号具有短期预测的特点，文章提出用神经网络构成的网络模型对混沌信号进行预测。实验结果表明：这种方法预测的结果误差小于传统参数模型的预测误差，在同等条件下，指数越小，预测效果越好     

交通监控图像处理的Hopfield神经网络方法

提出一种基于Ｓ函数的全并行自反馈Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络的运动模糊图像恢复方法。实验结果表明：该方法在模型不精确时也可以有效地恢复原图像，因而可用于交通监控中的闯红灯抓拍摄像系统。     

基于神经网络的油田注水动态预测

将神经网络应用于油田注水开采系统的动态指标预测。应用某油田１９８１－１９９３年１３年开发系统典型因素历史数据，对建立起的ＢＰ网络模型进行训练。训练后的网络既能准确地拟合历史数据，又能较精确地预测油田动态指标。     

BP网络的模糊在线自校正算法

针对普通ＢＰ算法学习周期长的不足，根据网络误差表面形状，文章在学习算法中引入模糊理论，动态地在线调整网络的学习步长η及动量因子α。仿真结果表明，模糊理论的引入改善了学习算法的性能。     

高阶CMAC神经网络及其在水下机器人运动控制中的应用

对高阶ＣＭＡＣ神经网络的结构和工作原理进行了研究,提出了中间层作用函数地址的计算方法,给出了计算高阶基函数的不同方法,利用高阶ＭＣＡＣ神经网络对水下机器人模糊深度控制器进行了学习,仿真结果显示了不同高阶基函数ＭＣＡＣ网络的不同建模能力,证明了中间层作用函数地址的计算方法正确。     

公交线路客流模糊神经网络预测模型

提出一种基于模糊神经网络理论的公交线路客流预测模型。实验比较发现,该模型具有较强的自适应性,其预测结果优于常规时间序列模型ＡＲ、ＡＲＭＡ得到的预测结果。该模型适用于公交企业运营调度管理的需要。     

多传感器多目标的数据互联算法的神经网络实现

本文针对具有重要军事背景的多传感器多目标的数据互联问题，即广义３－Ｄ分析问题，应用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络，设计了此问题的对应能量函数，在ＰＣ３８６机上用Ｃ语言实现了广义３－Ｄ分配问题的求解程序，运行结果表明，本文所提出的方法是有效的，其能量函数的设计是合理的。