一种遗传-梯度混合算法

本文提出一种函数全局优化的遗传-梯度混合算法。该算法由选择、交叉和诱导变异算子组成。通过对自适应滤波和前向神经网络权值训练两个典型问题的数字仿真，表明该算法是一种快速有效的全局优化算法。     

用Voronoi多胞体确定故障诊断分类器的训练集

提出了利用Ｖｏｒｏｎｏｉ多胞体来选择神经网络故障诊断分类器训练集的新方法。该方法由３部分组成，即首项为正的归一化处理（首正归一）、边界样本选择及置信判决。利用方法不仅可以大大减少训练样本数，提高训练速度，而且通过调节故障类别分割面位置和形状，为提高故障诊断准确率提供了可能的途径。     

神经网络余／十转换的数学原理

本文提出了孙子定理的微分方程求解法，讨论了系数为求余算子的非线性微分方程的稳定平衡点和最佳解的误差。本文构造的非线性微分方程可以唯一地收敛于孙子定理的解，其误差可任意小。该微分方程可用人工神经网络实时计算，实现余／十转换。计算机模拟结果证实了本文理论的正确性。     

叶栅全三维粘性反问题的数值解

本文发展了一种解叶栅全三维粘性反问题的新的数值方法.基于非正交曲线坐标与相应的非正交速度分量下完全守恒型的Navier－Stokes方程,全三维反问题规定叶片表面的无量纲压力分布反求叶型。计算中叶片表面的边界条件采用一种特殊的方式来处理，即一方面强加给定的压力分布条件,另方面叶面的几何位置在迭代过程中又是可移动的，其移动速度将与Navier—Stokes方程在当地的解联系起来，从而形成一种解定常问题的新的不定常过程.试算证明了本文方法的可行性。     

回归相关神经网络的分析与改进

本文分析了回归相关神经网络容量与动态范围之间的关系，指出在一定条件下，回归相关神经网络具有很高的存储容量。最后给出了几种改进网络性能的方案。     

离散Hopfield神经网络和联想记忆的开关电流技术实现

研究了离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络（ＤＨＮＮ）和联想记忆神经网络的开关电流技术实现，利用多权输入跨导，开关电流延迟器（ＳＩＤ）和可编程电流比较器（ＰＣＣ）实现了离散Ｈｏｐｉｅｌｄ神经网络，并提出了利用离散Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现自联想记忆时相应的开关电流电路，所提出了开关电流神经网络适宜于超大规模集成，能在低电压（如３．３Ｖ）下工作。     

一种3V CMOS音乐集成电路的设计原理

介绍了一种数字式全定制音乐集成电路设计原理。对伪音阶发生器、节拍发生器等子电路作了较详细的叙述。采用这种原理可设计出单芯片驱动压电陶瓷和发光二极管的音乐集成电路，该电路无须外接电阻、电容，可存储数首歌曲；另外，还可设计出一种数字音频程控频率合成器，时钟为ｆ０时，可控频率范围为ｆ０２～ｆ０２Ｎ。     

SOI全介质隔离与高频互补双极兼容工艺

ＳＯＩ材料的全介质隔离技术与高频互补双极工艺的结合是研制抗辐照能力强、频带宽、速度高的集成运算放大器的理想途径，从实验的角度提出了一种ＳＯＩ材料全介质隔离与高频互补双极工艺兼容的工艺途径。