基于免疫算法的Hopfield神经网络多用户检测器

提出的基于免疫算法的Hopfield神经网络多用户检测器，将扰乱的Hopfield神经网络多用户检测器的输出作为免疫算法的初始种群，利用了免疫算法的全局收敛的特点，从而克服了Hopfield易收敛到局部能量最小点的缺点。理论分析和仿真结果表明：该检测器具有良好的抗多址干扰和抗远近效应的能力。     

基于径向矢量的不变性形状分类方法

介绍一种利用径向矢量提取形状特征的方法，着重于分析二维图形的不变性，提出一种带有方向因子的径向矢量描述，该矢量以图形边界弧长为自变量，完整地刻画了图形特点，克服了非凸图形识别中存在的多义性，以归一化的特征矢量的输入，采用三层神经网络为分类器，在字符及军事目标不变性识别中取得了令人满意的结果。     

基于神经网络的模拟电路故障诊断优化近似方法

本文提出了线性电阻电路故障诊断的一种神经网络优化方法。其基本思想是应用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络原理来处理Ｌ１范数问题，以此来进行诊断。对实例的计算证明此法是可行的。     

一种用于联想识别的全光型多值神经网络系统的设计

本文提出一种用于联想识别的全光型多值神经网络系统，该系统利用透镜阵列实现二维图像的傅里叶全息存贮，利用掺铈钛钡晶体的互泵浦位相共轭特性构成网络反馈与光能补充，利用该系统可实现二维图像的人工联想识别。     

单个函数平移和伸缩的叠加在L^p（R^d）中的逼近

本文主要讨论单个函数平移和伸缩的线性组合对Ｌ＾ｐ（Ｒ＾ｎ）中一紧集内函数的逼近，给出一个很强的逼近结果，这在神经网络应用研究中具有重要意义。     

用于光学神经网络硬件系统误差纠正的虚拟神经网络

提出了一种用于修正光学神经网络硬件系统误差的虚拟神经网络模型，光学实验结果表明该网络能够有效地消除硬件系统误差对实验结果的影响。     

神经网络雷达信号分类法

神经网络用来分析复杂的模拟雷达环境，它包含由许多不同的辐射器产生的带噪声的雷达脉冲。所用神经网络是一种能量最小化网络（BSB模型），它基于学习输入数据形成能量最小－－动态系统网络的吸引子。该系统首先确定有多少辐射器存在（去交织问题）。从单个模拟辐射器的脉冲引起网络内的不同的稳定吸引子。一旦单个辐射器被特征化，基于对它们的观测参量，有可能试图辨认它们。作为这种想法的试验，一种神经网络用来形成能够潜在地辨认辐射器小的数据库。     

非对称参数细胞神经网络中的混沌与分叉

研究了由３个细胞组成的细胞神经网络中的混沌与分叉现象。主要讨论了细胞神经网络中的一类特殊奇异吸引子，它由两个稳定平衡点和一个不稳定平衡点及其流形形成。通过取不同的初始值，可以在同一组参数焉获得３种不同的相轨线图，也可观察到一个稳定极限环的存在。     

人工智能,神经网络与光学

从发展智能计算机的战略出发，介绍了人工神经网络的研究背景和发展简史，扼要说明了神经元的基本运算功能以及人工神经网络的构造和类型。从可学习性，大规模并行性以及联想和容错能力等方面，通过已有研究成果的实例，分析了人工神经网络作为一种新型智能信息处理系统所具有的主要特点。并从硬件实现的角度，阐明了人工神经网络与光学或光子技术的密切关系。     

正则模糊神经网络对一类连续模糊值函数的普遍近似性

本文讨论了正则模糊神经网络于对定义于区间［０，Ｔ０］上连续可减模糊值函数的普遍近似性，在此基础上，证明了［０，Ｔ０］上取值为三角形模糊连续递增函数可用正则模糊神经网络逼近到任意精度。