摘要：针对叶片泵定子内轮廓过渡曲线设计选型问题,以模糊数学理论为基础,对过渡曲线进行模糊选择。在传统设计要求的基础上,提出将加工制造成本作为重要设计因素考虑。建立了二级动态权值确定方法,权值系数可进行反馈调整。在模糊选择的基础上,结合计算机辅助技术建立了CAD/CAM集成的叶片泵定子设计系统,通过实例验证其可行性,为叶片泵定子的高效高质设计提供了有效手段。

摘要：提出一种用基因表达式编程(GEP)自动设计神经网络的算法。针对标准GEP算法在优化神经网络过程中的早熟现象和变异率低问题,对算法进行了改进,并给出算法的具体应用实例。与其它优化算法的对比实验表明,GEP是一种有效的神经网络设计方法,并且改进的GEP算法比标准GEP算法进化效率高,将收敛率提高了37个百分点,收敛速度快,进化代数仅是标准算法的58%。

摘要：介绍神经网络的电子学实现方法并分析了用ＭＯＳ－ＤＹＬ电路实现神经网络的优越性。提出了用ＭＯＳ－ＤＹＬ电路实现基本神经元模型的方法，并证明应用其有可能实现逻辑推理功能，最后用专用软件在微机上对上述电路结构进行了仿真，说明设计的可行性。

摘要：针对坐标转换中原始坐标和目标坐标均存在误差的问题,提出利用加权整体最小二乘的方法来进行参数求取,即同时考虑在原始坐标和目标坐标上的误差,并根据误差的影响程度不同而给予不同的权值,在理论上更加科学合理,提高了转换的精度。最后结合实例进行计算,利用加权整体最小二乘方法所求取的值更接近真值,能得到更小的单位权方差,验证了该理论的可行性,可以在工程应用中进行推广。

摘要：为了提高对流层延迟的插值精度,文章采用安徽省电力系统10个CORS基站的对流层延迟作为训练数据,8个CORS站的对流层延迟作为测试数据,建立一种基于遗传算法和BP神经网络的区域GPS对流层延迟内插方法(GABP),利用遗传算法优化BP神经网络权值和阈值的模型,该模型只需要输入测站点的经纬度和高程值。数据处理结果表明,在区域GPS对流层延迟预测中GA-BP模型是一种预测精度比较高的方法。

摘要：通过对Internet上的模具知识特点的分析,提出了一种基于模具本体的语义标注方法,对Internet上的模具知识进行描述,并结合实例对该方法进行了说明。该方法使用基于模具本体的向量空间模型(VSM)方法,将从页面中提取的特征词,用领域本体进行理解、扩充,然后基于改进后的TFIDF算法,求出扩充后每个特征词的权值。通过这种方法对网页文档进行语义标注后,可以把文档隐含语义信息显式地表现出来,为模具知识搜索引擎的设计提供了基础。

摘要：情报检索的目的是为用户服务 ,因而标引词的提取应以其与文献主题内容相关程度为标准。文章基于原有的统计分析标引法 ,对其权值设计予以重新考虑 ,并与文献词频统计相结合 ,使分词与标引相统一 ,标引词更好地反映文献主题概念 ,提高检索效率。

摘要：针对在神经网络应用中,存在结构设计及权值训练算法的不足,提出一种新的基于混合编码方案的遗传算法.在算法中设计了用遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新的编码方案,改进了适应度函数的设计和采用自适应的交叉和变异方法.试验结果表明本算法能有效地对神经网络的权值和结构同时优化,提高了训练效率.

摘要：随着IP在设计中重用的次数和比例不断增加,工业界需要有一种客观、有效的可重用性评估方法。一方面,IP用户可以利用它从第三方供应商提供的众多同类型IP中选择合适、高可重用性的产品,从而最大程度的降低设计成本和风险;另一方面,开发者也必须对IP做出评估,并通过不断改进设计方法学达到提高产品质量的目的。本文在对国际通用的IP可重用性评估程序OpenMORE和QIP分析的基础上,针对其中存在较大的“主观误差”问题提出了改进的方法,改进后的方法较之现有方法在评分和权值设定等方面有了较大的改善。

摘要：利用遗传算法全局随机搜索能力,设计一种基于遗传算法的神经网络学习算法。利用Matlab进行仿真计算。实验结果表明,所设计的参数自学习PID控制器具有良好的鲁棒特性和响应速度以及抑制干扰特性,可构成较实用的工业控制器。