复突触神经网络模型及其稳定性研究

传统的Hopfield网络在联想记忆、优化计算方面发挥了重要作用,但该网络存在一个弊端,即它只能处理线性或二次的最优化问题。因此,本文首先对Hopfield神经网络进行了扩展,将其称为复突触神经网络(或模型),扩展的网络不仅可以解决目标函数或约束中含有高阶的最优化问题,而且还可以处理目标函数含有对数、三角形式等较复杂函数的最优化问题;然后给出了该网络稳定的充分条件并给出了证明,同时对网络中的权矩阵是否对称也进行了讨论;最后结合典型的模糊c均值聚类问题验证了该模型的有效性。     

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。     

铁路行车事故分析中的语音压缩方法

在铁路运输中，安全行车是第一位的。一旦出现行事事故，对事故原因的分析往往十分棘手。采用黑匣子技术能够准确地记录列车运行中的各种信息，但巨大的语音存储量需求是黑匣子技术的一个难关。若采用传统的语音压缩技术，则理论和实现都很复杂，并且成本太高。采用神经网络不仅简单易行，还有提高信噪比的功能。     

神经网络在信号非线性变换中的应用

在温度测量中，热敏电阻或热电偶与温度的关系是非线性的。在微机化智能仪器中，常用软件来代替硬件进行线性校正，本文给出一种基于神经网络的信号非线性变换的方法，以实现线性校正，这种方法具有通用性，在介绍神经网络算法的基础上，给出了两个实例，其计算机模拟的结果是令人满意的。     

发挥铁路路网优势积极参与物流竞争

为应对入世后世界物流企业的加入和国内新兴的第三方物流企业蓬勃兴起的严峻形势,铁路运输企业必须依托路网优势,积极参与第三方物流竞争,为此提出在解决几个认识问题的基础上,必须采取内联外延、引进人才、研究市场、提高现代管理水平、建立完善运输网络等措施,构建铁路物流企业集团,才能把第三方物流企业做大做强.     

基于人工神经网络的海洋平台振动主动控制

将经典最优控制算法与人工神经网络相结合，采用BP神经网络模型，实现了受随机波浪力作用下的海洋平台的振动主动控制。由于神经网络的鲁棒性、容错性和很好的泛化能力，仿真结果表明控制是可行、有效的，并且克服了传统算法本身的时滞问题，为海洋平台的振动控制提供了一条新的思路。     

惠州港在珠江三角洲战略定位的思考

珠江三角洲各地港口建设往往只从本地区角度考虑,在一定程度导致各市港口性质相似、功能雷同,并为争夺货源进行恶性竞争。论文分析了惠州港的优势,再用层次分析法对集装箱港口竞争的关键要素进行定性和定量分析,得出珠江三角洲9个港口发展集装箱码头建设的权重。为惠州港的港口资源在珠三角洲港口群中的最优配置提供相关的研究资料。     

治本清原 整顿超载

国家发改委通报批评和处罚的直接功效在于可以促进重型汽车行业严格执行国家相关的标准、法规。更重要的则是要让重型汽车企业的竞争处于规范的平台，打消企业整治改革的顾虑。一些重型汽车企业对国家发改委的此次行动寄予厚望。希望这次“点名事件”的出现能让重型汽车企业竞争步入良性循环轨道。     

多元经济改革的思考

目前，铁路多经企业面临的困难比较大，主要表现为：组织结构复杂，发展不平衡，整体改造经济性差；主辅分离不彻底，改制的潜力难以预测；全员的市场意识、竞争意识不强等。解决这些实际问题，铁路多经改革是关键。笔者认为，多经的改革可以采取股份制改造或整合产业资源进行。