简介：在统计概率基础上建立了信息神经网络，探讨了利用该网络诊断内燃机故障的方法；并在12150L内燃机上进行了模拟故障的诊断试验。试验结果表明，该方法是可行的。

简介：对某航炮加速器运动特性进行了分析，测绘了加速器滚轮运动曲线，并采用BP神经网络进行拟合。给出了各运动件之间的约束关系，运用MATLAB软件对加速器运动特性进行了仿真计算，并对仿真结果进行了分析。为进一步研究加速器运动特性和改进设计提供了理论参考。

简介：利用静电放电(ESD)模拟器对集成电路芯片进行电压注入损伤效应实验,通过存贮示波器记录的波形进行乘法和积分运算,得到对应注入电压下芯片上吸收的平均峰值功率和能量.对放电电压与平均峰值能量作散点图,采用曲线拟合的方法对离散点进行拟合,针对该曲线拟合的方法进行了分析,最终建立了ESD注入电压与平均峰值能量之间的数学模型.

简介：

简介：在预防G类神经性毒剂中毒研究领域，以色列魏茨曼科学院的达恩·S·陶菲克（DansTawfik）教授及其合作者作出了重要发现。一导言G类神经性毒剂及有机磷杀虫剂都是乙酰胆碱酯酶（AChE）抑制剂，对军民生命健康可构成较大威胁。

简介：该文介绍了利用基质辅助激光解吸电离时间飞行质谱（MALDI-TOFMS）的方法。这种新的方法对神经性毒剂的降解产物进行了快速筛选分析。选择5种标准品作为模型化合物，包括0-异丙基甲基膦酸（IMPA），0-频那基甲基膦酸（PMPA），0-乙基甲基膦酸（EMFA），0-异丁基甲基膦酸（i-BuMPA）以及0-环己基甲基膦酸（CHMPA），它们分别为沙林（GB）、梭曼（GD）、Vx、原苏联Vx（RVX）以及GF的降解产物。为了比较，采用CHCA（α-氰基-4-羟基肉桂酸）和DCCA（7-（二乙氨基）-3-羧酸-香豆素）作为MALDI基质，并采用三倍频Nd：YAG激光器（355nm）和氢拉曼激光器（多频激光器），快速成功地筛选出5种神经性毒剂降解产物，据此可认为MALDI—TOFMS方法可作为有效的常规检测工具。

简介：提出了一种将小波变换同神经网络相结合的方法,旨在克服由于广为采用的神经网络在对不定信息处理方面存在的不足和容易陷入局部极小值的问题,将小波变换与神经网络相结合,利用混沌轨道的游动性有利于系统跳出局域极值的束缚而寻求全局最优.仿真结果表明,此种算法快速、有效,能很好地解决某些复杂的辨识问题.

简介：该文应用人工神经网络的建模方法及自适应学习速率的BP算法,用于发动机进气管真空度的计算,并使用Matlab中的神经网络工具箱进行仿真模拟.把模型的仿真结果与实际测量数据相对比,试验结果表明,这种新的研究方法具有很高的精度,在一定条件下可以代替理论计算.

简介：针对目前离子迁移型毒剂报警器中所采用的模式识别方法的缺陷，提出了一种模糊神经网络结构，并针对学习训练的经典BP算法进行了一系列的改进，通过仿真实验获得了最优化参数，同时对其可行性和优越性进行了验证。

简介：在分析神经网络和灰色关联度诊断方法的基础上,研究并提出了改进的BP神经网络和ABO灰色关联度诊断法.应用小波分析法对齿轮箱振动信号进行小波消噪,提取了信号的时频域特征参数.讨论了特征参数的无量纲化处理方法,并结合ABO灰色关联度诊断法简单易于实现和BP神经网络法诊断精度较高的特点,完成了齿轮箱的故障模式识别和诊断决策.

简介：为了对复合材料层压板损伤扩展进行分析研究,基于大型商用有限元软件ABAQUS及二次开发模块USDFLD,采用Hashin准则和最大应力准则,对复合材料层压板损伤扩展进行数值仿真.通过比较仿真结果和已有的实验结果,发现基于二次开发的复合材料层压板模型能够较好地模拟材料的损伤扩展过程.在验证仿真结果有效性的基础上,进一步综合分析了铺层顺序和铺层角度对层压板损伤扩展的影响.结果表明：复合材料层压板损伤扩展的方向与铺层角度和铺层顺序密切相关,铺层角度对层压板的拉压性能有较大影响;但是铺层顺序和铺层角度对单元发生损伤的时间几乎没有影响.

简介：摘要：利用泛函微分方程的度理论，研究一类具有时滞的Cohen-Grossberg神经网络的全局分支的存在性，研究结果为该类神经网络的应用设计提供理论基础．

简介：为满足科研和医学应用上的需要，用基因工程的方法制备海蛇神经毒素。首先人工合成海蛇神经毒素Erabutoxin（Eb）的基因，重组到T载体。通过PCR扩增Eb基因，用限制性内切酶把基因片段酶切成黏性末端，然后将目标基因插入表达载体pPET22b（＋），电转重组质粒到宿主菌BL21（DE3），在25℃0．5mmol／LIPTG诱导培养8h收获培养物，SDS-PAGE电泳检测目标蛋白大部分存在于包涵体中，用8mol／L尿素溶解后，利用C末端的His-6与Ni^2＋离子亲和层析纯化，得到单一的电泳蛋白带。

简介：轮毂电机式电动汽车在启动和运转过程中,电机控制系统经常要接收随机调速控制信号。传统PID控制难以实现快速、精确的速度调节。为解决此不足,提出采用神经网络PID（NNPID）进行控制的方法,首先对无刷直流电机进行建模分析,然后以BP算法训练神经网络并搭建控制系统,最后在Matlab/Simulink仿真环境下对该系统进行多种运转条件下的仿真并与传统控制策略进行比较,结果证明：基于神经网络的控制策略的电机控制系统启动平稳,能有效减少不稳定信号的干扰,对期望输出能实现较好的跟踪,可以满足一般电动汽车运行的需要.

简介：

简介：针对火炮身管烧蚀磨损量受多种因素影响,变化趋势复杂,难以通过建立准确的数学模型进行预测的问题,在采用灰色动态模型对身管烧蚀磨损量进行预测的基础上,构造了组合灰色神经网络预测模型进行预测.结果表明,通过组合灰色神经网络模型可以得出较单一模型预测更加准确的预测值,能更好地反映内膛烧蚀磨损量的发展规律.

简介：摘要：研究一类具有leakage时滞的离散型神经网络的状态估计问题．通过构造新的Lyapunov泛函得到保证估计误差全局渐近稳定的充分条件，并通过求解一个线性矩阵不等式（LMI）得到状态估计器的增益矩阵．采用一种新的时滞分割方法将变时滞区间分割为多个子区间，使该结果在获得更小的保守性同时也降低了计算的复杂度．

简介：研究一类具有分布时滞和反应扩散的随机细胞神经网络的稳定性。通过构造Lyapunov泛函,并利用It公式、半鞅收敛定理以及不等式技巧,得到了系统几乎必然指数稳定的充分条件。

简介：研究一类具有leakage时滞的随机马尔科夫跳变神经网络的稳定性，通过构造一个新的Lyapunov-Kra—sovskii泛函，并应用It6公式、随机不等式技术，得到了基于线性矩阵不等式（LMI）的均方意义下的全局稳定性判定条件．