BP神经网络在土工合成材料蠕变预测中的应用研究

过对目前广泛应用于加筋土工程的土工合成材料-CE131土工网、SDL25土工格栅进行不同应力水平作用下的长期荷载蠕变试验,获得大量的实验数据.在此基础上,运用最小二乘和BP神经网络对其蠕变量进行预测.最小二乘原理是在曲线族中寻找一曲线去拟合实验数据,从得到的误差平方和σ=0.00116来看,其拟合精度较高.BP神经网络具有自适应学习和记忆能力,尤其是三层BP神经网络模型,所得预测值与实际值误差最大为0.91%,较最小二乘3.4%的误差改善了许多,该法为蠕变预测找到了一条新的途径.     

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。     

对海战中的多用途作战系统

在作战模式(沿海战、非军事行动、联合作战、多任务、反恐怖)改变和技术开发(现存商用产品、通用集成电路、国际互联网、综合态势)、财政预算及人员编制压缩的共同作用下，现代海战发生了深远变化，并在海军作战系统的开发方面发生强制性突破。就海军作战系统领域作了简要描述，同时描述了适合改进的作战系统的可能轮廓。所提供的观点是海军下一代作战管理系统开发的基本出发点。     

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。     

用超声波检测隧道衬砌火灾损伤的试验研究

将超声波检测法应用于隧道火灾后的初砌损伤评定，通过试验研究了给出了砼超声波速与砼有关物理力学性能的关系，并对超声波检测常规方法在隧道衬砌火损后的应用给出了评价。     

高速轻型轮对的模态和动力响应分析

对高速轮对计算机模型进行了模态和动力响应计算分析，得到的分析结果有利于确定轻量化轮对的结构和形式。轻量化高速轮对动力特性分析，可用于转向架，车体及整个车辆中，有助于车辆平稳性和稳定性指标的分析。     

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。     

模糊逻辑控制在汽车上的应用

模糊控制应用于没有精确数学模型的对象，具有很大的优越性。随着控制技术的不断发展，它越来越广泛应用汽车上，本文分别介绍模糊控制在ＡＢＳ系统，半主动悬架，汽车空调自动变速器，无人驾驶的模型汽车上的使用情况，并介绍各个模糊控制系统的组成。最后简术了模糊神经网络控制技术的发展。     

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。     

模糊信息分析决策支持系统

介绍一种信息分析决策（ＩＡＤ）系统，它是将已有的科研成果ＦＨＷ决策系统和ＦＧＲ关联系统融合在一起，再加上其它一些功能扩展而成的一种为信息分析，决策（对策）服务的系统，具有自动给出情报最佳对策的功能。