数字逻辑的稳健神经网络实现

多层二进前向神经网络或布尔神经网络作为典型的人工神经网络模型，研究和应用的十分广泛，这里在分析数字逻辑基本运算和神经元关系后，提出了一种改进的利用三层前向感知器神经网络实现任意数字逻辑函数的新算法，该算法由稳健的感知器构造神经网络，并引入汉明距离化简、卡诺图化简和最小项抑制来降低网络的复杂性，由此算法构造的神经网络不但具有稳健性能，而且消除了对数字输入变量所作的变换，使其更加简单、规范，容错能力更强，可广泛应用于对数字电路设计、编码密码的研究。     

数字重建孔隙结构内流体流动特性的计算研究

数字岩芯技术可重建储层介质的复杂孔隙结构,是从微观尺度上研究多孔介质内渗流过程及渗流机理的重要手段。本文基于真实岩芯的CT扫描图像,通过降噪、阈值分割、二值化处理获得岩芯CT图像的三维数字矩阵,并根据矩阵信息对真实岩芯孔隙结构进行重建,并输出为后续处理软件易读取的通用文件格式。利用Fluent软件对重建岩芯结构中的单相流动现象进行了数值模拟,对流体在复杂通道结构内的流动特性进行了详细分析,并对岩芯试样的宏观渗流率特性进行了预测。计算结果表明,本文采用的方法可高效重建孔隙结构,并对真实岩芯的宏观渗透率特性做出合理预测。