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。     

多值非线性系统的自适应控制

提出了带有多值非线性环节的线性离散系统的自适应控制算法，仿真实验的结果表明：该算法简单易行具有明显的优点，跟踪误差比采用一般的自适应控制算法时要小得多，且能保证闭环系统大范围近收敛。     

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。     

现代船舶动力定位系统设计

围绕现代动力定位系统的设计问题,讨论系统的构建、数学建模、控制器设计和推力器的推力分配,重点给出了基于扩展Kalman滤波的动力定位LQG控制器设计算法。     

级联神经网络用于单扫描示波极谱信号的测定

将改进小波神经网络与BP神经网络相结合,提出一种新的混级联神经网络结构,用于单扫描示波极谱信号的同时测定.通过对网络结构的优化和网络参数的调整,加快了训练速度,提高了预测的准确度.用该法对邻、间硝基氯苯混合样进行了预测,结果满意.对级联神经网络法与单一BP神经网络法的预测结果进行了比较,表明级联神经网络优于单一BP神经网络.     

单塔双索面斜拉桥结构分析

宁波市建造了两座单塔双索面斜拉桥 ,人们对它的结构性质还不十分熟悉 ,尤其是斜拉桥结构的非线性分析 ,颇为烦人。本文主要阐述单塔双索面斜拉桥的结构特点 ,并对该结构进行简略的线性和非线性分析     

基于BP神经网络的分布式传感器网络的可靠性分析

针对分布式传感器中的故障点多，导致估计系统可靠性参数困难的特点，提出了一种基本原则于BP三层神经网络的Markov可靠性模型。仿真结果表明，神经网络收敛时的可用度与Markov模型计算值的相对误差的数量级为10-4，从而验证了神经网络模型的正确性，另一方面与用两层神经网络的可靠性计算相比，其收敛速度加快。     

基于信息融合技术的柴油机状态评估方法研究

如何有效地利用各种信息是对柴油机进行全面状态评柴油机多源信息的状态评估模型,首先运用油液分析、振动分析和热力性能参数并根据专家知识分别构建子神经网络对柴油机进行状态评估,各部分的评估结果运用D-S证据理论进行融合判断,得到融合决策评估结果.结果表明,该方法逻辑清晰,评估结果符合实际.