Hopfield神经网络系统中的若干动力特性指标分析

本文的主要目的是对Hopfield神经网络系统（HNNS）给出了一种称为双向对称型的感知机学习算法（简称NIS学习算法），并对该算法的动力特性指标进行模拟计算分析，在大量模拟基础上，得到了该学习算法的容量，平均假吸引点等特性指标的统计特性数据，从这些分析结果可以说明，NIS学习 算法较HNNS的“联想记忆学习算法”等有关算法有更好的动力特性。

行波超声波电动机性能分析及其优化设计

以行波型超声波电动机为研究对象 ,开发了超声波电动机性能仿真分析软件。利用该软件可预测出处于设计阶段的超声波电动机的输出特性曲线及各项动力学特性指标 ,还能对定子尺寸、压电陶瓷厚度、模态阶次、预压力等等对超声波电动机性能有显著影响的参数作变参数分析。以此为依据 ,提出了超声波电动机优化设计的原则 ,阐述了超声波电动机优化设计的实现过程 ,特别对工作模态的选择和预压力及输出特性的选定进行了详细分析 。