基于神经网络的降雨径流预报

本文将人工神经网络应用于二滩水电站以上支流鱼河的降雨径流预报，通过建模、计算、比较和分析可知，其非线性映射能力、自学习能力和灵活性，均能较好地反映降雨径流之间的非线性的、复杂的转换关系，结合流域水文特性并合理处理建模数据，值得进一步深入研究。     

多梳栉拉舍尔花边织物设计方法的探讨

介绍了近年来多梳栉经编装饰织物的发展状况，并以地组织是六角网眼的花边织物为例，对多梳栉拉舍尔边织物设计方法作了一系列具体探讨。     

板翅式换热器分配特性的神经网络计算及实验验证

研究了板翅式换热器导流片内单相流体的分配特性。根据实验数据，采用神经网络系统理论ＢＰ算法，实现导流片内部流量的计算，物理概念清晰，为此类问题的求解找到了一条新的途径。     

计算机控制技术的发展动向

本文从单片微机、系统和控制理论的角度，论述计算机控制技术近期发展的动向，探讨一类在各种复杂不确定环境中运用模糊神经网络控制系统的发展前景。     

神经网络应用于有限角CT图像重建

本文采用连续型Hopfield神经网络(HNN)模型应用于有限角CT图像重建，该重建算法将两种优化准则转化为模型的能量系数求取图像重建的最优解，通过数值模拟，考察了该重建算法和抗噪性能，均得到了良好的结果。     

基于遗传神经网络的电站锅炉飞灰含碳量预测

针对锅炉飞灰含碳置影响因素复杂．实时测量难度大．精度低，提出了一种基于遗传神经网络的预测方法，并用于某电厂，结果表明，该方法是有效的。     

基于局部差别的形态学边缘检测方法研究

图像边缘特征是图像最基本也是最重要的特征之一.图像边缘特征的提取一直是计算机视觉和图像处理领域的经典研究课题,在精确制导武器的制导图预处理中有着广泛地应用.针对经典的边缘检测算子不能很好地提取噪声图像边缘这一问题,在数学形态学的基础上,提出了一种边缘提取方法.利用局部差别准则确定图像中受噪声影响的像素点,并对其进行形态学操作,滤除噪声,保存边缘.实验表明,该算法不仅具有很好的边缘提取能力,还具有很强的抗噪能力.说明了该算法的有效性和实用性.     

关于拱顶油罐顶板下料尺寸的讨论

在《拱顶油罐图集》（02R112）设计中，罐顶板由28块瓜瓣式弧形板组成，相邻两块采用搭接方法连接，搭接量为40mm。罐顶板展开图（轮廓）如下：     

基于结构的拟神经网络建模与优化方法研究

提出一种基于系统结构的拟神经网络建模与优化原理及拓扑结构.与传统的人工神经网络建模方法不同,该方法在建立系统模型时充分利用所研究对象的已有知识,使所建网络模型的权值具有明确的物理意义.通过对其网络权值的调整,同时实现了非线性系统的结构参数优化.以直动式溢流阀为例,验证了该方法的可行性和有效性,为非线性系统建模和优化提供了一个新的方法.