南通特色海洋经济的可持续发展

依托南通具有独特优势的滩涂与辐射沙洲、港航这两大特色海洋资源,大力发展具有经济竞争优势的特色海洋产业,是南通以至于江苏海洋经济做大做强的必由之路。南通特色海洋经济的发展,应重点培育滩涂与辐射沙洲养殖产业群、港口物流产业群、临港工业和服务业产业群、滨海旅游产业群。南通特色海洋经济必须走可持续发展之路,为此,要确立可持续发展的基本战略,打好可持续发展的生态基础,强化可持续发展的技术支撑,完善可持续发展的激励机制。     

案例推理在在线物流资源决策中的应用研究

文中在在线分析过程(OLAP)与数据挖掘(data mining)技术的基础上．提出了基于案例推理(CBR)的决策模型去解决这类问题．模型采用模糊神经网络方法进行决策问题的特征提取和创建案例库，采用OLAP技术建立案例查询的星型模型，并通过创建的模糊神经网络模型去补偿匹配案例与决策问题之间的差异．文章的最后通过应用实例表明了该系统的有效性和可行性．     

车辆营运安全性研究

基于人-机-环境系统建立了车辆营运安全事故树，在计算车辆事故概率时，针对传统事故树对不隋确事件无法有效处理的问题分析，运用模糊概率的相关知识结合事故树来进行有效地处理，这无疑使车辆事故的概率计算更可靠和准确。最后将神经网络模型用来分配系统可靠性。     

基于神经网络的船舶操纵运动水动力预报

以散货船和油船为例，采用神经网络方法，利用matlab语言，完成船舶操纵运动的水动力预报，研究结果表明，只要选择适当的学习样本，网络结构和学习算法，神经网络的水动力预报精度在实际中可以接受。     

神经网络在车辆半主动控制中的应用

针对车辆半主动悬挂模型的非线性特性，研究了采用神经网络的自适应控制在车辆悬挂半主动控制中的应用，设计了采用前馈神经网络的辩识器和控制器，对控制器网络采用的学习规则进行了分析。仿真计算表明，采用神经网络自适应控制方法能有效改善车辆的平稳性，采用的神经网络辩识器和控制器的改进BP算法是有效的。     

自适应智能航行控制方法研究

根据船舶在航行过程中的非线性、不确定特点,设计基于模糊模糊CMAC神经网络的船舶自适应智能控制算法。阐述了模糊CMAC神经网络结构,并且将其运用到自适应智能航行控制系统中,最后通过实验验证不同海况下模糊CMAC神经网络对于船舶航向智能控制具有良好的自适应性和较强的抗干扰性。     

小波神经网络算法在船舶动力控制系统中的应用研究

随着航海技术的发展,人类对海洋的探索也越来越频繁,在不断研究的过程中,人们不仅对船舶的位置有升级的要求,对于其内部动力控制系统的研究范围也在不断的拓宽。本文主要研究船舶动力定位系统的构成原理,并结合神经网络算法对船舶动力定位关键技术进行数学建模。最后在Matlab仿真系统中建立船舶动力控制系统在海洋环境中的实际干扰模型,并从静态角度对小波神经算法的性能进行分析与仿真,仿真结果表明此算法的控制效果良好。     

船舶肋骨结构厚度近似模型优化

船身结构刚度对船舶航行安全性具有重要影响,为提高某船舶结构刚度,以某船身结构为研究对象,分别建立其三维模型以及有限元模型。通过神经网络算法与结构应力计算模型相结合,对船身钢板厚度进行优化设计。通过迭代计算,船身结构刚度稳定收敛,并且刚度值显著提高。本文采用的神经网络算法与应力计算模型相结合的方法能够有效提高结构刚度,可为工程实践提供参考。     

“一带一路”倡议与经济治理现代化

从经济的视角理解“一带一路”倡议,主要有以下三种观点。第一种观点认为中国倡导“一带一路”旨在形成一种与现有的以“华盛顿共识”为纲领、布雷顿森林机构为依托的国际经济秩序彼此平行甚至相互竞争的新经济秩序。第二种观点认为中国推动“一带一路”主要是为国内富余产能寻找出路,帮助国内经济结构转型和产业升级。第三种观点认为“一带一路”倡议主要是中国在新的历史条件下进一步发展开放型经济的举措。     

基于分级指数的公路工程造价神经网络预测模型

本文结合公路工程造价的费用构成特点,构建了总造价指数、一级指数、二级指数的分级造价模型,并结合BP神经网络的自动学习和适应的计算方法,构建了基于分级指数的公路工程造价趋势神经网络预测模型,为拟建项目的造价估测提供了一种科学的手段。