细胞神经网络的数学理论(Ⅰ)

重新系统地研究了细胞神经网络的数学理论,涉及该网络的耗散性、平衡位置的数目及表示、平衡态的全局稳定性等。     

一种基于误差变化率的自适应反射传播算法

本文针对ＢＰ算法存在收敛速度慢的缺点，提出一种基于网络动态训练误差变化率自动校正学习步长和冲量因子的自适应反向传播算法。导或问题的仿真结果表明，该方法具有较快的收敛速度。     

用辉光放电发射光谱对镀锌铁板钝化防护层的逐层分析

本文应用辉光放电发射光谱分析技术，以纯金属作标样，对几种用不同工艺处理的镀锌铁板钝化防护层进行逐层定量分析。得到了镀锌板中锌、铁的含量随浓度变化的曲线，取得了满意的分析结果，为铁板镀锌钝化防护层的工艺研究提供了可靠的依据。     

综合自适应模糊类聚(IAFC)算法在彩色压缩中的应用

本文把改进的神经网络综合自适应模糊类聚（IAFC）学习算法应用于真彩色图象的彩色压缩．实验表明，在VGA上可得到较逼真的画面．在此基础上，本文还提出了对彩色各分量进行预处理的另一种实现方案，这种方案在显示效果和学习时间上都有较大的改进。     

偏最小二乘回归的贝叶斯正则化神经网络集成模型在证券分析预测中的应用

神经网络集成技术能有效地提高神经网络的预测精度和泛化能力,已经成为机器学习和神经计算领域的一个研究热点.利用Bagging技术和不同的神经网络算法生成集成个体,并用偏最小二乘回归方法从中提取集成因子,再利用贝叶斯正则化神经网络对其集成,以此建立上证指数预测模型.通过上证指数开、收盘价进行实例分析,计算结果表明该方法预测精度高、稳定性好.     

基于BP神经网络的企业未来获利能力智能综合评价

分析了相关分析——多指标综合评价法在确定企业未来获利能力方面的优点和不足 ;并在其基础上提出了基于 BP神经网络的多指标综合评价法 ;仿真试验证明了基于 BP神经网络的多指标综合评价法的有效性     

电路板故障诊断中神经网络信息融合技术的应用

将信息融合技术应用到导弹电子设备的电路板故障诊断之中．提出了一种基于红外热成像实验的温度故障隶属度函数构造形式以及改进的BP神经网络算法。进行了BP神经网络信息融合故障诊断的实验研究．从结果看信息融合能较好地解决电路板元件故障诊断的不确定性问题。