一类神经网络模型的解及其渐近性态

通过对简单一维微分方程的求解,得出了一类人工神经网络模型的解解析表达式。它是由对称阵的特征值与特征向量表达。根据此解析表达式推出了该神经网络模型在特殊情况下的解析表达式。在特殊情况下,特征值与特征向量的神经网络计算已有很多论文论及。最后利用解析表达式分析了该神经网络解的渐近稳定性态。     

（3＋1）维Boussinesq方程的N孤子解

利用Hirota双线性方法得到了（3＋1）维Boussinesq方程的单孤子解、双孤子解及N孤子解的解析表达式.     

（3＋1）维Kadomtsev-Petviashvili方程的N孤子解

利用Hirota双线性导数和形式摄动方法得到了（3＋1）维Kadomtsev-Petviashvili方程的单孤子解、双孤子解及N孤子解的解析表达式.     

非比例阻尼系统的一种简单解法

提出了求解多自由度非比例阻尼系统自由振动的一种解析方法,得到了非比例阻尼系统的实解析表达式.把原来的二阶微分方程组化为等价的一阶微分方程组.利用一阶系统的特征根和系统矩阵,求出一阶系统的状态转移矩阵,可得到一阶系统的解,继而得到原非比例阻尼系统自由振动的解析解.     

一类神经网络系统的渐近行为

研究了一类微分方程系统解的渐近行为和零解的稳定性问题;讨论了利用特征值的符号及运用解对初值的连续依赖性和一些变换算法,该算法优点是不需求出解的解析表达式,就能判断方程解的渐近行为和零解的稳定性态,其推理过程较清晰严密并有一定的参考价值。     

演化网络的Mandelbrot律

本文研究了满足线性择优模式的生长网络,解析得到了度分布的递推表达式,在此基础上证明了在一定条件下其近似解析解符合Mandelbrot分布p(k)∝(k+c)-γ分布,并得到了幂律指数γ和漂移量c的具体表达式。文章指出了传统解析中差分近似中存在着对漂移量c的估计偏差,通过数值对比实验,验证了本文所提出的方法的准确性。     

波导和谐振腔中空间电荷极限电流的研究

研究了强流相对论电子束在任意截面波导空间电荷极限电流的二维解析计算;具体给出了平板波导、矩形波导和圆波导结构中空间电荷极限电流的解析表达式;并用格林函数法求得矩形谐振腔及圆柱谐振腔中空间电荷极限电流的解析解.上述矩形波导和矩形腔中 I_(SCL)的分析未见文献发表,而圆柱波导的结果同已有的数值分析良好吻合.     

球面各向同性冲击载荷作用下弹性球体求解的Green函数法

通过建立球面各向同性冲击载荷作用下弹性球体的Green函数,得到了问题的位移分布的解析解和相应的动应力分布表达式.此解法不仅避免了将动力学的一般解分解为拟静态解和自由振动解叠加的过程,而且解的形式适用于各种初始条件,便于数值计算和应力分布规律的分析.通过一个实例的计算,表明了求解方法的正确性,并据此结果具体分析了弹性球体的动应力分布规律.     

一种分级超结构换热器网络综合优化方法及其应用

对分级超结构换热器网络模型的温度计算提出了一种通用的精确解方法,同时得到了显式解析解,并以这一解析解为基础,设计了以遗传算法和模拟退火算法为主,结合最速下降法的混合遗传算法,此外还在算法中引进精英策略和结构变异策略.应用实例的计算结果显示了这一混合遗传算法对于换热器网络的参数和结构都具有良好的搜索能力.     

一阶线性椭圆型方程组的非线性边值问题

首先建立的所谓广义解析的理论及Л.Г.Михалов建立起来的广义解析函数的第二类表达式,引进近似于И.Н.Векуа关于全纯函数的高阶导数的表达式,利用 Green 公式,导出广义解析函数的高阶导数的表达式.然后利用此表达式,把广义解析函数的非线性R-H-P 问题化为非线性 Fredholm 型积分方程,最后建立泛函空间.     

BP神经网络在心脏病检诊断中的应用

心脏病诊断就是对被检查者进行分类,分为心脏病患者和非心脏病患者,而人工神经网络模型BP算法的多层前馈网络模型能很好的处理分类问题。利用人工神经网络的函数逼近功能,建立输入到输出的关系函数,从而可以根据被检查者的指标判断其是否患有心脏病。     

一类双延迟神经网络系统的稳定性分析

研究了一类带有两个离散延迟的双神经元的神经网络系统。通过分析相应的特征方程得到了零平衡点稳定和不稳定的一些充分条件。进一步讨论了系统局部Hopf分支的存在性。     

遗传神经网络在邮件过滤器中的应用

针对目前反垃圾邮件技术的缺点,提出一种基于遗传优化神经网络的垃圾邮件过滤器模型,利用遗传算法全局搜索能力优化神经网络连接权值,克服神经网络局部极小值点问题,提高神经网络的学习速度和识别能力。通过对遗传算法和人工神经网络算法的实现,证明它们在垃圾邮件过滤器中有很好的应用效果。     

人工神经网络用于三组分稀土混合体系的HPLC测定

利用误差反传算法（ＢＰ算法）的人工神经网络模型，对高效液相色谱难分离的三组分体系进行了研究，对网络参数进行了优化，提出了适用于该体系的三层网络模型．结果表明，该模型性能良好，预测精度高．     

基于MATLAB的BP神经网络模型在地震预报中的应用

根据人工神经网络模型,运用MATLAB的神经网络工具箱建立BP神经网络预测模型,以地震变化率作为神经网络的输入,对台湾地区和四川地区地震数据时间序列进行分析对大地震的发生时间进行预测。实验证明该模型用于地震预报的有效性和可行性,具有良好的应用价值。     

基于房屋普查数据的震害预测方法

提出了一种利用人工神经网络模型并以房屋普查数据为震害影响因子的震害预测方法.以建筑物的结构类型、层数、高度、建设年代、用途、现状质量等几个简单参数对城市、建筑物进行分类,并在此基础上进行建筑物的震害预测工作.根据震害因子的选取及网络对样本的训练效果建立一个人工神经网络模型,通过此模型对震害实例的预测结果进行分析,证明了此模型的实用性.利用房屋普查数据进行震害预测工作为研究快速震害预测方法提供了一个新的思路.     

对称单面鳍线的人工神经网络模型

采用知识人工神经网络模型拟对称平面鳍线,通过利用先验知识减小输入映射关系的复杂度,建立了知识人工神经网络模型,减少了训练样本的数量。同时保留了全波时域有限差分法的准确性,而且具有快速简便的优点。     

福建城镇居民恩格尔系数变化趋势及其响应

在复杂的经济系统中,恩格尔系数的变化由于受到诸多因素的影响往往呈现非线性变化趋势的特征。该文以恩格尔系数为研究对象,利用人工神经网络模型在非线性定量分析方面的优势,建立恩格尔系数变化趋势的BP神经网络预测模型,并对福建城镇居民恩格尔系数的变化趋势进行研究,提出未来几年恩格尔系数变化趋势几个方面的响应。