介绍了逆模型超前控制器,神经网络反馈单元及由5层神经网络组成的集成控制系统.集成控制系统包括一个由神经网络组成的系统模型和具有自调整功能的控制单元.该方法被用于优化设计的综合机构控制仿真,结果证明了它的先进性和可行性

建立了以纯金属原子半径、熔点、沸点和原子化焓预测表面张力的人工神经网络模型．训练后的神经网络能较好的拟会实验数据.对40种金属的表面张力进行回想和预测结果与实验值的偏差在可接受范围内，表明人工神经网络在纯金属表面张力预测方面有一定的前景．

针对目前上下文感知推荐系统主要研究方向为用户和系统,而没有结合实际交通网络位置特点进行研究的问题,本文提出了一种基于交通网络数据优化的地理信息推荐系统.该系统在协同过滤推荐模型基础上结合交通网络数据的地理信息对推荐算法进行改进.实验结果显示推荐质量获得明显提升

采用BP神经网络原理对1350mm铝箔轧机轧制数据重新处理，建立了基于人工神经网络的轧制力模型.结果表明，用人工神经网络轧制力模型的计算值与实测值相比较偏差<3%.该模型较真实地反映了轧制过程的特征

提出采用多层局部回归神经网络建立多变量非线性系统多步预测模型的方法,神经网络模型可提供多步预测控制所需要的系统输出预测值及输出向量对控制向量的雅可比矩阵.仿真试验表明这种动态神经网络的预测模型具有较高的精度

针对间断连接无线网络中节点能量有限、节点间相遇持续时间较短和网络资源无法得到充分利用的问题,提出一种带有自适应异步唤醒的数据转发策略,综合考虑节点能耗和休眠机制,并结合灰色模型预测节点间相遇持续时间,优化节点探测阶段和数据转发阶段的能耗,进而实现高效数据转发的目的.结果表明:所提出的数据转发策略能够有效利用节点剩余能量和通信机会.与现有的转发策略相比,该策略能够在低能耗下有效改善网络的探测成功率和通信时延

本文提出了N口线性网络的统一参数慨念和统一参数理论。应用这个理论研究了一般线性多回路反馈网绍的回归差矩阵与零回归差矩阵,导出它们与网络的统一参数矩阵之间的关系,业将Blackman方程推广到从一口集到另一口集的传递矩阵的情况,从而建立了线性多回路反馈网络的N口统一参数理论。这个理论一个典型应用是解决了一般复合反馈放火器的理论分析问题

通过对不同网络QoS机制进行分析比较和对DOCSIS1.1规范QoS标准的深入研究,提出了一种适用HFC网络接入网设备CM的QoS机制解决方案.给出了CM QoS体系的设计模型,对各模块进行了详细的功能介绍,从设计上保证了为不同的IP数据提供不同的服务质量.详细阐述了动态业务的发起过程和实现技术,讨论了HFC网络QoS的下一步研究方向

提出了一种独立分量分析和BP神经网络相结合的人耳识别新方法(ICABP法).首先采用快速独立分量分析方法提取人耳图像的独立基图像和投影向量,然后采用改进的三层BP神经网络进行分类识别.该方法将ICA的空间局部特征提取功能和BP神经网络的自适应功能有机地结合起来,增强了系统的鲁棒性.实验表明,ICABP法取得了很高的识别率

将灰色理论-神经网络方法应用于煤与瓦斯突出预测中,利用灰色系统理论的灰色关联法确定了控制矿井煤与瓦斯突出的主控因素,并对煤与瓦斯突出主控因素进行筛选.建立了煤与瓦斯突出危险性预测人工神经网络的数学模型和系统结构.在平顶山八矿突出区进行了煤与瓦斯突出危险性预测应用,预测效果表明:利用灰色系统理论-神经网络方法对预测矿井煤与瓦斯突出是可行的