神经元调节器在双闭环直流调速系统中的应用

叙述人工神经元调节器的结构和原理，给出联接权训练算法的实现方法，设计人工神经元作调节器的双闭环直流调速系统的动态结构，并进行系统仿真研究。

BAM神经网络模型形式与研究方法分析

双向联想记忆神经网络模型形式与结构多种多样,研究方法也千差万别。总结了在双向联想记忆神经网络的研究中对网络联接权重、时滞及信号传递函数等的不同要求,比较了在不同环境下双向联想记忆神经网络的种种模型的形式。最后,对双向联想记忆神经网络理论研究中常用的方法进行了分析,并探讨了进一步的研究方向。

基于BP神经网络的结构近似分析与算法研究

阐述了神经网络用于结构近似分析的基本原理，以及该方法存在的不足与改进措施。构造了可用于结构近似分析的BP网络模型，且采用动态自适应步长有效地加快了学习速度，同时减小了使网络陷入局部极小点的概率。通过算例分析了学习步长对网络收敛状况的影响等。对于该问题，采取了神经元阈值的压缩技术，将其限制在某个范围内，对改善网络的收敛取得了显著成效。实例计算表明，具有强大非线性影射能力的BP网络用于结构近似分析是切实可行且有效的。

利用前馈人工神经网络边界判决实现分类

基于人工神经网络理论，提出了一种新型的利用边界判决实现分类的方法．该方法不需要被判边界的显式数学模型，而是通过对所提供的样本实例数据进行学习训练，提取出无法用数学模型表达的实际分类规则．并将其用于二维平面的边界划分中，仿真结果表明了该方法的有效性．

细胞神经网络的动力学行为

主要研究了细胞神经网络的动力学行为 ,通过调节系统的联接权参数来控制网络的动态特性 .研究结果表明 ,网络吸引子的结构可敏感地依赖于某个参数的变化 ,在很大的参数范围内 。