将一种机器学习算法——支持向量机引入到软岩工程支护设计领域,并根据问题需要提出了一种支持向量机回归算法且编制了相应的计算程序.工程算例证明,这种算法在学习样本数量很少的情况下就可以得到很高的预测精度,且具有推广性能好的优点,避免了人工神经元由于存在过学习问题而带来的网络参数难以确定的弊病,为类似工程的支护设计提供了一种新的途径

延安大学：《病理学 Pathology》课程教学资源（习题库，附答案）第十五章 神经系统疾病

山东大学基础医学院：《生理学 Physiology》课程PPT教学课件_The Nervous System 神经系统（含感觉器官）脑电图觉醒与睡眠 Electroencephalogram（EEG）, Wakefulness and Sleep

鉴于炉热状态判断对电石冶炼的重要性,在对电石炉冶炼过程特点分析的基础上,提出炉热指数的基本概念.建立了基于两段式热平衡分析的炉热指数计算模型,在此基础上建立了基于BP神经网络的电石液温度预测模型.采用这两种模型可以更有效地对电石炉热状态进行判断.模型仿真研究表明,电石液温度与高温区热盈余线性相关,用炉热指数判断电石炉热状态是可行的.电石液温度预测模型的命中率达到86.7%

细胞神经网络（CNN）的局部活动性理论为研究由同质介体构成的复杂系统动力学行为的突现和转化提供了有力工具，本文介绍了CNN的局部活动性原理；建立了确定具有3个端口和4个态变量CNN的局部活动性的一组定理；为绘制相应CNN的分歧图和研究在免疫监视下的细胞组织生长等生命现象提供了解析工具．

提出了用神经网络插值代替拉氏插值计算裂纹形成时间(TTCI)值,用极大似然估计代替均秩估计法估计分布参数的方法.考虑到仅对一组TTCI值进行参数估计具有较大的随机性,文中对每种参考裂纹尺寸对应的TTCI值均进行极大似然估计,得出多组TTCI分布参数;然后利用不同参考裂纹尺寸对应的TTCI分布参数之间的关系确定结构细节的当量初始缺陷尺寸分布参数.对某零件的疲劳实验及其原始疲劳质量分析证明了该方法的可行性和合理性

在对混沌时间序列与随机序列的不同特征进行分析的基础上,提出一种可对二者予以区分的判定算法.并结合具有优异特性的小波函数,构造一种小波神经网络.最终给出基于小波网络的集成的混沌时间序列判定一预测算法

对于那些无法用数学方程式表述的复杂生产过程,提出一种基于模式识别原理的智能自动化新方法.该方法的基本点在于:从信息的角度出发,采用特征变量来描述过程工况,再用时间序列分析法建立预测模型,从而实现工艺最优化.还介绍了专门为此目的研制的红外线CCD热成像装置,并给出了建立预测模型的神经网络算法

应用神经网络建立连铸钢水温度预报模型，重点研究了转炉出钢到中间包浇铸区间的温度变化，确定钢水温降与其影响因素之间的非线性映射关系.本模型能较准确地预报连铸钢水温度

（1）叠加法改善信号质量的统计学依据 （2）诱发脑电、希氏束电位和运动电位的叠加方法 （3）用自相关法检测外周神经放电中的周期性信号