Si—Al2O3系陶瓷粉末压制性能及其规律性的研究

研究了不同成型剂及压制压力水平对Ｓｉ－Ａｌ２Ｏ３系陶瓷粉末压制性能的影响。并计算了该粉末的压制性能参数。结果表明，成型剂的添加显著改善了陶瓷粉末的压制性能，同时为Ｓｉ－Ａｌ２Ｏ３陶瓷粉末压制压力的选择提供了理论依据。     

粉末材料电磁成形机系统电源的研究

讨论整流电源的性能对电磁成形机性能的影响，比较了稳压整流和稳流整流电路中几种常用的结构形式。结合电磁成形机工艺控制要求，提出了以稳流整流为主，并最终稳压的“电荷泵”式整流电源。研究了用微机进行远程调控和数据采集，用PLC进行相对独立的实时控制，通过PWM进行精确调控的新颖的电源改进方案。最后讨论了提高系统抗干扰性能的措施。结果表明设计出的电源系统具有良好的性能，采用方案是有效可行的。     

人工神经网络在数据挖掘中的应用

在分析了现行数据挖掘方法后，介绍一种基于数据库的挖掘方法一人工神经网络(Artificial Neural Network)方法，通过对数库据中数据样本的学习，自动发现隐含的大量知识，具体给出了神经网络方法的学习模型和算法．该方法丰富了数据挖掘工具，使定性变量和复杂、动态数据的科学处理成为现实．     

人工神经网络在电气传动故障诊断中的应用

论述了人工神经网络在电气传动故障诊断领域的发展概况,主要包括神经网络的的应用特点及其发展趋势等。     

人工神经网络在色谱中的应用

综述了近几年来人工神经网络用于色谱研究中的进展。主要体现在用人工神经网络方法预测色谱保留值、优化色谱分离条件、自动监控色谱仪运行以及揭示色谱数据的隐含信息方面,并展望了人工神经网络在色谱中的应用前景。     

人工神经网络及其在电力工程中的应用

论述了人工神经网络的基本概念,主要技术优势及其在电力工程中的应用情况。     

人工神经网络在螺旋桨设计中的应用

人工神经网络（artificial neural network)最近年年兴起的一门新兴学科，在信号处理与模式识别，知识处理工程或专家系统，运动过程控制等领域应用得比较广泛，笔者运用前向多层神经网络理论，采用误差反向传播方法（BP法）编制了人工神经网络计算机应用程序，将人工神经网络应用到船舶螺旋浆设计中，通过对部分类型螺旋浆图谱的训练，并将其数据与回归分析的数据相比较，结果表明：所应用的理论是可靠的，精度是足够的，特别是对螺旋浆图谱训练的结果是完全具有实用价值的。     

人工神经网络在手感评定中的应用

针对现有的手感评定方法在识别准确性，容错性和适应性方面存在的问题，提出了用４个检测模型产生手感信号，并用ＢＰ神经网络处理信号的具体方法和步骤，实验证明，ＢＰ神经网络具有较好的自适应模式识别能力和容错性。     

人工神经网络在环境质量评价中的应用

为探讨人工神经网络在环境质量评价中应用的合理性和可靠性，建立了一个三层前向式神经网络，并以改进的Ｂ－Ｐ算法对网络进行了训练，在湖泊富营养化程度评价的应用成果表明，人工神经网络用于环境质量评价简便实用，具有客观性和通用性，有广泛的应用前景。     

人工神经网络在股票市场预测中的应用

运用人工神经网络理论，对股票市场进行动态建模和仿真预测实验，仿真实验结果表明，低阶多层改进ＢＰ模型能预测深圳股市趋势且取得良好结果。     

纳米粉体在隔热保温材料中的应用

在文献[1]的基础上,进一步介绍了纳米粉体在隔热保温材料中的应用,包括隔热保温纳米材料,隔热保温纳米无机/有机复合材料,隔热保温纳米复合膜材料.     

纳米粉体在绝缘材料中的应用

在文献[1]基础上,进一步介绍了纳米粉体在绝缘材料中的应用,包括纳米复合绝缘材料原理、成分、制备和应用.     

神经网络在网络检测中的应用

网络攻击的方法层出不穷,攻击手段变化多端,网络监测工具需要向智能化方向发展,以满足当前形势下的需求.根据神经网络的自学习性与自适应性,设计的网络监测系统将网络数据采集工具、Matlab的神经网络工具箱以及VC++编程相互结合起来,实现对网络攻击的自动检测、分析输出结果,且此系统对网络环境的变化具有良好的适应性.     

纳米粉体在导热材料中的应用

介绍了纳米粉体在导热材料中的应用,包括微尺度热科学及纳米强化传热机制,导热纳米粉体材料,纳米无机/有机复合导热材料,微/纳米器件用导热材料等.     

纳米粉体在导电抗静电材料中的应用

介绍了纳米粉体在导电抗静电材料中的应用,包括纳米导电粉体、纳米导电气凝胶、纳米吸波导电材料、碳纳米管、纳米导电纤维材料、纳米超导材料,以及纳米无机/有机复合导电材料等.     

基于耦合人工神经网络的工业材料选择与决策方法研究

为了实现工业材料的快速选择和决策,提出利用以往工业产品设计方案实例来训练神经网络.通过目标产品的编码信息和索引模式实现知识推理,从而获得所需的信息.文中首先研究了工业材料选择与决策方法的耦合神经体系结构,通过ART1网络的学习规则和工作规则,解决工业材料的选择和决策问题,并给出了ART1神经网络模式的链式32位二进制工业材料编码方法.通过实例推理、神经元网络、面向对象等技术,使得基于耦合神经网络的工业材料和决策系统能够有效地实现产品的方案设计,达到了预期目的.     

神经网络在高压直流输电控制系统中的应用

采用PSCAD建立HVDC(高压直流输电)模型,采用MATLAB编写神经网络控制器算法,通过PSCAD/MATLAB接口,用神经网络控制器取代HVDC系统电流控制器,从而取得较好的控制效果。     

神经网络算法在确定热物性参数中的应用

提出将近年来飞速发展的人工神经网络技术应用于导热领域的研究．通过神经网络算法和导热正问题的结合来求解导热反问题用于确定热物性参数，首先从理论上分析了方法的可行性，并通过数值模拟仿真编写程序得到多组计算结果，验证了算法的正确性．文中提出的算法为热物性参数的测定提供了新颖的方法．     

Hopfield神经网络在文本水印中的应用研究

该文利用Hopfield网络的联想记忆功能,提出一种基于Hopfield神经网络的文本可恢复水印算法。该算法通过同义词替换嵌入水印,用可替换同义词的位置信息和水印信息完成Hopfield神经网络对原始文本特征信息和水印信息的记忆训练。仿真实验表明,该算法具有良好的隐蔽性和鲁棒性,不仅能够恢复由水印的嵌入造成的原始文本的改变,而且能够恢复由对文本内容的部分攻击造成的水印文本的改变。