一种格值的模糊动态描述逻辑

为了使描述逻辑能处理更一般化的模糊动态信息,将模糊动态描述逻辑FDDL的真值空间扩充到完备格上。     

重复传播神经网络模型及其学习算法的探讨

人工神经元网络在模式识别、图像处理、自动控制等方面有广泛的应用.本文以重复传播神经网络为切入点,探讨神经网络模型的建立及其学习算法的特点.     

一类分式函数的积分公式

本文提供了一类分式函数可积的条件，并给出积分的具体表达式，使得三角函数、指数函数、双曲函数等的有理式的积分有统一的积分公式，从而大大简化这类分式函数积分的计算过程。     

基于BP算法的神经网络用于教学质量评估

本文利用BP算法的前馈神经网络方法建立教学质量评估模型,通过MATLAB神经网络工具箱学习训练网络,经测试数据验证,结果比较准确,能克服各种人为因素,具有广泛的适用性.     

基于BP算法的神经网络用于教学质量评估

本文利用BP算法的前馈神经网络方法建立教学质量评估模型,通过MATLAB神经网络工具箱学习训练网络,经测试数据验证,结果比较准确,能克服各种人为因素,具有广泛的适用性。     

基于神经网络模糊逻辑的感应电机直接转矩控制

针对感应电机直接转矩控制中存在较大转矩脉动的特点,提出基于神经网络与模糊逻辑的感应电机直接转矩控制策略,用训练好的神经网络建立定子磁链观测器,将模糊控制算法引入逆变器状态开关选择器,通过对转矩误差、定子磁链误差和磁链位置角的模糊分级来实现逆变器开关的分级控制。仿真及实验结果表明,与常规DTC相比,该控制方法转矩、转速、磁链响应速度快、响应脉动小,具有良好的稳态跟踪性能和优异的动态响应。     

在原型验证系统中构建度量区间时序逻辑公式的时间自动机

Based on analysis of the syntax structure and semantics model of the metric interval temporal logic (MITL) formulas, it is shown how to transform a formula written in the real-time temporal logic MITL formula into a fair timed automaton(TA) that recognizes its satisfying models with prototype verification system (PVS) in this paper. Both the tabular construction’s principles and the PVS implementation details are given for the different type of MITL formula according to the corresponding semantics interpretations. After this transformation procedure, specifications expressed with MITL formula can be verified formally in the timed automata framework developed previously.     

一类仅带端点导数的复化求积公式的外推算法

利用Richardson外推法,对一类仅带端点导数的复化求积公式进行改进,通过数值算例表明,改进后的求积公式的收敛速度要比传统的求积公式快.     

三值逻辑神经元模型及推理

提出了具有三值逻辑表达能力的神经元模型，即三值逻辑与神经元和三值逻辑或神经元．由这种逻辑神经元连接而成的神经元链能够实现三值逻辑推理系统，可以对三值产生式进行表示和推理。     

神经网络的信息系统

模糊显示逻辑ＦＥＬ是神经网络的形式描述，在逻辑推理方面代表了神经网络的能力，信息系统则是处理信息的片断，可以用于构造语义域，本文把网络的结点作为信息片断，构造ＦＥＬ的信息系统     

对一离散Hopfield神经网络稳定性定理的补充

对一离散型Hopfield神经网络的稳定性定理进行讨论,对其结论作了补充修改,并以具体例子说明了定理修改的必要性.     

基于神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于径向基神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法，在该算法中，先用RBF神经网络辨识对象模型，同时预测对象的未来输出，然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模的问题，仿真结果验证了这一新型算法的可行性。     

基于随机小波神经网络的一类随机过程的逼近

在小波神经网络基础上提出了随机小波神经网络，给出了随机小波神经网络逼近一类随机过程的收敛性的证明。并在此基础上对随机小波神经网络的拓扑结构，学习机理进行了研究，提出了一系列成果。从本质上 ，随机小波神经网络是小波神经网络的推广。     

神经网络在系统优化设计中的应用

本文首先简介了系统优化问题，然后以Hopfield神经网络在对铺设公路至若干油田的路线进行优化设计中的应用为典型事例，初步探讨了在复杂系统的优化方案设计中运用人工神经网络的可行性，并从中得出拥有并行分布计算优势的神经网络在解决系统组合优化问题时具有优越性这一结论。     

一类时滞递归神经网络的鲁棒稳定性

运用M-矩阵的性质、拓扑度理论、Liapunov泛函方法与不等式技巧,研究了一类时滞神经网络的全局鲁棒稳定性,给出了全局鲁棒稳定性的新的代数判据.     

一类具有时滞和脉冲的中立型神经网络的全局p-指数同步

研究了一类具有时滞和脉冲的中立型神经网络指数同步问题.通过利用一个奇异时滞微分不等式和M-锥理论,获得了保证其误差系统全局p-指数同步的充分条件,同时也给出了同步指数收敛速率的估计.     

Introducing Artificial Neural Networks through a Spreadsheet Model

Business students taking data mining classes are often introduced to artificial neural networks (ANN) through point and click navigation exercises in application software. Even if correct outcomes are obtained, students frequently do not obtain a thorough understanding of ANN processes. This spreadsheet model was created to illuminate the roles of the following ANN parameters: weights, learning rates, threshold functions, and transformation functions. The spreadsheet ANN model project is given early in the semester, just after ANN is introduced. Students can see effects of ANN parameters as they make changes to spreadsheet model inputs, greatly enhancing discussion of ANN processes. After working with the spreadsheet model, students have expressed an appreciation for decisions based on patterns of historic data, and they like the ability to peek “behind the curtain” at processes of predictive software packages.