一种基于机器码存储的改进遗传算法的应用研究

提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法，适于优化大型多变量问题。开发的C 基本位操作算子，使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势，是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法，并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。     

单桩荷载与沉降关系曲线的神经网络预测方法

本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络，第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况，桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元，来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降；第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元，进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15％以内，且稳定性较好，表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。     

基于神经网络的我国货运市场分析

采用BP神经网络方法建立了我国货运市场的预测模型，并从宏观经济发展角度出发．系统地探讨了我国货运市场发展变化的内外在因素并提出了相关政策建议。     

比例先行数字PID控制器的仿真

主要描述了通过比例先行的PID控制器,使用采样控制系统对惯性热工对象进行控制这一过程的仿真,并对仿真结果进行了简单的分析.     

模糊神经网络在摆式列车作动系统故障诊断中的应用

针对摆式列车倾摆作动系统故障所具有的模糊性，提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法，将模糊理论与神经网络融合在一起，实现了对故障的模糊诊断，给出了模糊神经网络的结构，该网络由两部分组成，前一部分为模糊量化部分，后一部分为神经网络部分，根据输入特征量的实际情况，确定了各模糊子集上的隶属度函数，提出了一种阈值向量故障判别方法，使故障判别更具灵活性和合理性，根据相关文献构造了倾摆作动系统的构造判别表，形成故障诊断理论样本。以摆式列车倾摆作作动系统对象，就倾摆作动系统中几种典型的故障模式，有用模糊神经网络方法作了识别，仿真结果表明，该方法是行之有效的，为在摆式列车实车倾摆作系统故障诊断中的应用提供了理论依据。     

高速公路交通阻塞量预测新探

本文描述了日本阪神高速公路上交通阻塞的变化规律，提出了预测其交通阻塞的神经网络模型，并用实例数据进行了验证和预测分析。与用线性回归分析模型的分析结果比较，该模型适应性强，精度也较高。     

船用陀螺随机漂移建模方法的研究

论述了几种主要的陀螺仪漂移建模方法，介绍了各种方法的特点及建模公式，为我们建立准确的陀螺随机漂移模型提供了参考。     

基于神经网络专家系统的货船配载系统的设计与实现

人工神经网络和专家系统都有各自的长处和短处，而二者结合可以取长补短，考虑到人与混全智能系统中的重要作用，提出了把ＡＮＮ，ＥＳ和人的因素集成起来的思想。在分析某公司水运码头货物配载的基础上，探讨了神经网络专家系统在货船配载系统中的应用。     

基于神经——模糊控制的船舶操纵系统研究

本文针对船舶操纵这种非线性、时变参数控制对象，提出了一种采用神经—模糊控制的方案，给出了神经—模糊控制器的基本设计方法。仿真结果表明，这种控制器与一般自适应模糊控制器相比，船舶操纵系统的性能有明显提高。     

IFA在知识可增殖神经网络中的应用

独立分量分析(ICA)将混合信号看作是相互独立的源信号的线性组合,近年来引起了神经计算和信号处理领域专家的重视.本文提出一种新的基于独立特征分析的知识可增殖人工神经网络模型,从而进一步完善了ICA的功能、增强了嵌入的独立学习人工神经网络功能的完备性.并且针对知识可增殖人工神经网络的要求提出相应的扩展EM算法,增加了运算速度.