脸部网格模型中非特征点的自动调整

模型调整是虚拟人脸合成，基于模型的人脸图象压缩编码的重要步骤。本文提出了一种新的基于径向基函数RBF（Radial Basis Functions)内插的模型非特征点调整方法，基于径向基函数采用逆多二次式，由于RBF内插具有良好的全局连续性，而调整逆多二次式的衰减参数又可保证内插局部性，因此，可得到较好的模型调整效果。     

神经网络容错控制在全数字直流调速系统中的应用

本文提出并讨论了全数字直流调速系统电机电枢回路总电阻发生跳变故障时的一种容错控制方法，由神经网络构成的故障检测器在系统每次起动时自检一次，如发生电枢回路总电阻的跳变故障则投入相应的容错控制器，以保证故障系统的动态性能跟正常系统的动态性能尽可能一致。仿真结果表明了该方法的有效性。     

用神经风格技术辨识海上船舶的稳性参数

本文用神经网络技术对航行在海上的船舶的稳性参数进行识别。从随机横摇响应中计算随机减量。该议程类似于描述自由横摇运动的微分方程。自由横摇运动方程中的非线性特性与线性阻尼项归并成一个横摇角Φ和横摇角速度Φ的非线性函数Ｆ，然后利用带单隐含层的前馈网络来辨识这个总的函数。应用回归技术，函数Ｆ可用来识别扶正力矩参数。作为一个例子，将该技术应用于一个系列６０，ＣＢ＝０．６０船模试验。用神经网络技术预报的曲线与     

神经网计算机实现中重点考虑的几个问题

处理具有并行性人工神经网络算法的神经网络计算机结构实质上就是一个多处理机结构，但是在构造具体结构等方面还应根据神经网络的特点进行特殊考虑。本文论述了设计神经网络计算机时重点考虑的几个问题，如模式联想与自联想、紧耦合与松散耦合、容错等问题。     

人工神经网络专家系统及其在海军中的应用研究

本文了人工神经网络的结构特点，分析了人工神经网络与专家系统各自的优缺点，论述了人工神经网络专家系统在海军中应用的重要性及前景。     

隐节点竞争BP模型

通过分析ＢＰ网络在局部极小状态下的微观特性，给出一种在隐藏层引入竞争机制的网络模型－隐节点竞争ＢＰ模型，试验表明该模型不仅有效地克服了局部极小问题，而且加快了学习快速，另外，还对本文提出的Ｏ竞争和已有的δ竞争进行了比较，并验证了Ｏ竞争的有效性。     

智能型电子防滑器控制系统的研究

近几年来，我国列车速度大幅度提高，对制动距离的要求更加严格，要求防滑器在制动过程中充分利用累轨间的粘着以尽量缩短制动距离，保证行车安全。因此，理相怕防滑器必须能够实时跟随轮机间的最佳粘着。防滑器的控制一般以经验判剧来判断各轴运动状况，并进行制动缸坟力的调节。由于控制对象的复杂，尤其是影响轮轴间粘着系数的随机因素太多，难以用传统的控制理论建立控制模型，文中利用模糊神经网络控制理论进行了防滑器智能控制模型的研究，并开发了相应的仿真软件。根据仿真表明，文中建立的控制模型的确能够随着轮轨间粘着的变化而自动调整制动力。     

反传神经网络在油石比估计中的应用

利用反传神经网络算法,将沥青混凝土级配等参数作为输入参数,并通过变换不同混合料结构类型的训练样本,可以估计沥青混凝土最佳沥青含量。通过实验验证了这种方法的可行性,并提出了改进的思路。     

基于神经网络的车辆轴承故障诊断技术

简要介绍了车辆轴承轨边声学诊断技术和神经网络诊断方法,重点讨论了BP网络在车辆滚动轴承故障诊断中的应用,用大量的现场实测数据作为训练样本,对所建立的BP网络进行训练,将训练好的网络应用于轴承状态分类,具有很高的准确性,说明神经网络方法是车辆轴承故障诊断的一种有效解决方案。