模糊神经网络建模方法在煤矸石识别系统中的应用

介绍了煤矸石识别系统的构成和标准模型模糊神经网络建模方法，并通过仿真试验实例对如何应用这种方法构建实时分选系统作了详细描述。最后的试验结果显示出该系统能较好地满足设计要求，并具有一定的泛化能力。

激励方式对传感器特性的作用

通过对若干传感器设计与应用中的典型实例分析，阐明了激励方式与传感器特性之间的基本关系及作用。因而改变传感器的激励方式可以用来调整传感器接口特性，或提高传感器的动态特性。文章最后给出了一个一般性原则。

煤矸石在线自动分选系统的识别原理

论述了煤矸石在线自动分选系统的构成和在线识别原理以及测量误差分析。该系统的主要特点在于采用了双能γ射线透射法 ,从而有效地解决了对不同粒度煤和矸石的组分识别问题 ,实现了一种高效可靠的干选方法。

煤与矸石在线组分Fuzzy统计识别方法

以生产实际作应用背景，依据多相模糊统计识别方法，建立了灰分论域下的“低灰分煤”、“高灰分煤”、“矸石”三相模糊隶属函数，并提出了一种实用的模型调整算法．应用表明，该方法分选率达到９０ ％ ，能够满足生产要求．

煤矸石自动分选系统中高压气阀的模糊控制

论述了如何对原煤分选系统中的高压气阀进行模糊控制，其中包括输入量模糊化、模糊控制规则的建立及输出量的清晰化。最后讨论了算法的实现。

基于模糊神经网络的煤矸石模式识别方法研究

提出了一种基于标准模型模糊神经网络的煤矸石识别方法．介绍了该方法的数学模型、网络结构及学习算法，并通过一个仿真实验对如何应用这种方法构建实时分选系统作了详细描述．实验结果表明该方法所用神经网络不仅收敛。

射线测厚的动态误差分析

文中证明了采用γ射线透射方式对运动物料厚度进行在线测量时存在动态测量误差。并通过对误差贡献参量的分析与仿真 。

ATCA IP地址分配的机制和策略

针对通信及数据网络融合应用提出的先进通信计算架构平台ATCA是开放式、可互操作的电信行业标准，有广泛的厂商和组件选择，标准平台支持灵活开发和配置的重复使用，是一种高级电信计算架构，它的设计系统能达到最小99．999％的可用性，提供为安全服务的备份功能，支持热插拨，确保不中断工作，最大带宽可达2．5T，支持不同的协议，每板高达200瓦的散热功能。凭借其提供的高带宽连接、每插槽更大的功率、强大的机架管理功能、易于扩展性、高可用性以及良好的标准化特性，它正在成长为新一代的电信级模块化通信平台架构。