实现了无尺度网络模型。
本文用广义回归网络模型建立大坝安全监测的径向基网络模型。
泛函网络是类似于人工神经网络的新型网络模型，是泛函方程的网络表达形式。
利用模糊神经网络构建了酵母流加发酵过程的网络模型。
立方形递归网络是一类具有良好拓扑*质的互连网络模型。
路由器在整个网络模型的网络层运行，比以太网高了一级。
利用人工神经网络模型来模拟反应精馏过程。
立方形递归网络是一类具有良好拓扑*质的互连网络模型。
当前对时间认知的脑机制探讨有三个模型：特异化计时模型、分布网络模型和定域计时模型。
将收集到的数据代入模型，运行网络模型得出损失分布的概率范围。
以同义词为*据扩展基本信念网络模型，得到一个扩展的信念网络检索模型。
在此基础上，对于物理网络，应用图的同调论原理，将网络模型唯一地对应到数学模型。
流行*脑脊髓膜炎预报的人工神经网络模型
讨论了一类二元时滞反馈人工神经网络模型。
采用模糊神经网络方法进行磨削加工尺寸精度的控制，给出了模糊推理BP网络模型。
讨论了一类度分布在无标度网络和随机网络之间连续可调的网络模型。
可以近似用“无规网络模型”描述材料的结构。
在生物网络平台上，基于互联祸合免疫网络模型，构建一种新颖的网络突现计算模型来满足生物网络的服务突现。
建立和研究了具有转向惩罚值的网络模型。
人工神经网络模型被用于预测焊接质量。
由于本网是一个崭新的网络且网络模型结构复杂，因此设计上可能还不太成熟，但是为以后网络模型设计的进一步深化做了实践。
应用电阻和电容网络模型来模拟电极发*法交变电场岩石阻抗。
提出了一种基于简化网络模型的中压配网可靠*评估算法。
对典型区域—甘井子区采用人工神经网络模型法建立了地下水可开采量的计算模型。
针对小波网络计算过程中出现大量冗余的特点,提出一种有偏小波网络模型.
基于神经网络方法，建立钛合金振动攻丝中工艺参数对攻丝扭矩影响的网络模型。
摘要基于独特型免疫网络原理，提出了一种新型的分区记忆模式人工独特型网络模型，并利用其对卫星遥感数据进行了分类。
以交通网络为对象，研究求解均衡网络模型的起点算法原理及其实际应用。
介绍基于计算机网络的远程教学环境、远程考试及远程协同学习网络模型。
本文提出互补横向绝缘栅双极晶体管CLIGBT的一种网络模型。
根据反应机理，确定网络模型的输入输出和中间状态量。
这些人在社会网络模型中凸显出来是因为他们有很多的联系人。
利用BP神经网络模型对民房安全进行预测，并对爆破参数进行优化。
结果BP神经网络模型对麻杏石甘汤方中甘草*含量的预测值可用。
受某些实际网络节点数按几何级数增长现象的启发，构造了每个时间步中按当前网络规模成比例地同时加入多个节点的节点数加速增长的网络模型。
电弧炉神经网络模型的建立，由于电弧炉是一个复杂被控对象，模型的建立是比较困难的。
然后将每个分区的平均侧压力输入神经网络模型，推求每个区各自的材料非线***模型参数。
本文主要研究非线*大滞后系统的建模问题，提出用串级网络模型进行滞后补偿，并给出了网络模型权系数的学习算法。
本文详细讨论了露天矿卡车优化调度的决策方法，建立了最短路网络模型，煤岩货流分配模型。
应用该模型和一般BP神经网络模型对汛期三门峡水库的泥沙冲淤量进行了计算和预测。
研究了特征值反问题求解的几种神经网络模型：直接逆模型，间接逆模型，优化方法模型，指出了各种方法的应用范围。
最后基于变分不等式方法提出了求解优化模型的算法并给出了算例，算例结果表明了网络模型对网络广告定价策略的选择是有效的。
本文从神经网络模型的结构出发，对学习算法提出了一系列改进和优化措施，以加快网络的学习速度，并增加模型的稳定*。
对反馈神经网络进行了研究，在分析现有混沌神经网络的工作原理的基础上，提出一种新的混沌神经网络模型。
近年来将BP网络模型应用到大气污染浓度预报中，并建立了大气污染物浓度的神经网络预报模型。
此外，以气温、纵坐标和横坐标为网络输入，拱肋标高为网络输出，建立了拱肋标高的人工神经网络模型。
通过对泛函网络的分析，提出了一种序列泛函网络模型及学习算法，而网络的泛函参数利用梯度下降法来进行学习。
较近期的工作，我们一直致力于对算法和技巧，构建超大规模贝叶斯网络模型，以帮助了解关系词。
本文阐述了几种神经网络模型和模式两分法中感知算法的一种光学执行过程。
完整井情况下的锥探灌浆，其渗入型式可按单向渠道网络模型下的竖向渗流形式来考虑。
针对民用机场多因素气象预测问题的复杂*，该文构建出一种基于粗糙集的模糊神经网络模型。
用模式识别和神经网络建立PLS-BP的转炉终点*含量降维网络模型，克服了PLS法和BP法各自的缺陷。
阐述了如何从设备设施的物理模型抽象出具有树状层次结构的逻辑网络模型，并根据该逻辑模型设计相应的数据结构来构建“设备树”；
通过多个实验分析，发现，温特斯模型和BP神经网络模型分别是原油期货和石脑油的较精确价格预测模型。
基于人工神经网络基本理论，建立在成形模具表面激光强化中预测材料表面最高温度、强化效果的BP网络模型。
本文开拓了膜下滴灌条件下棉花水分响应模型建模理论的新思路。 （2）建立了两种三层结构的BP人工神经网络模型预报土壤墒情。
建立了隧道锚喷支护设计参数选择的bp网络模型，并对bp算法中的不足之处加以改进。
本文采用随机规划与ANN(工神经网络模型)结合的建模方法,设计了一种改进的GA(传算法)为随机规划模型的解法,并把这种方法用于储层参数的预测。
在生物学模型中，资源可能是食物供应；在网络模型中，资源可以是路由器或有限带宽通道；在我们的市场模拟中，资源是付款通道。
以NGA训练的模糊网络模型，在收敛速度、寻优能力和辨别效果方面均优于BP、GA算法下的模型，符合缺陷识别的工程需要。
本文通过实验考察了这两种网络模型在汉语词义消歧上的应用效果。
给出了电流继电器、圆特*以及四边型特*阻抗继电器的神经网络模型，并*了三种模型都具有很强的自适应*。
针对多层细胞神经网络模型，分析了其一般状态解并对其动力值域作了估计。
结果：对遗传神经网络模型所预测的最佳分离条件进行实验，获得了比较满意的分离结果。
并从已知的低阶失效数据中提取相关失效信息，建立神经网络模型，得到其分布参数。
实验结果表明IBN-M算法在数据缺失下贝叶斯网络的增量学习中确实能够学出相对精确的网络模型，该算法也是对贝叶斯网络增量学习方面的一个必要的补充。
运用人工神经网络理论和方法，建立了水质评价的B-P网络模型;重点探讨了隐含层节点数的确定方法。
运用人工神经网络模型对漫湾径流序列做出中长期预报，其结果与传统数理统计方法的预报结果进行了比较，表明了人工神经网络模型在水文预报中具有一定的优势。
基于相空间重构的非线*预报思想，建立一个时滞的BP神经网络模型，采用贝叶斯正则化方法提高BP网络的泛化能力。
文章对含权复杂网络研究的最近进展给予了评述，特别报道了文章作者最近提出的一个交通流驱动的含权技术网络模型。
基于人工神经网络基本理论，建立在板料激光弯曲中预测材料表面最高温度、弯曲角度的BP网络模型。
通过对某一柴油机喷油器典型故障的实验模拟，用串接式压力传感器测取高压油管的燃油压力波，并利用人工神经网络模型进行了故障诊断。
根据地震液化的实测资料，建立了砂土液化判别的遗传神经网络模型，比较计算结果*了该模型的科学*、高效*。
将安排列车运行线的问题看作周期事件安排问题，并借助周期约束图及周期势差模型，可以建立周期运行图网络模型。
通过建立延误波及模型和贝叶斯网络模型，探讨了相关航班中，进港延误和航班取消对离港延误的影响。
地表沉陷涉及因素较多，是一个典型的非线*系统，神经网络模型能够较好的模拟该系统，进行地表移动变形计算。
本文采用基于知识的人工神经网络模型模拟微带径向短截线的特*，利用已经具有的先验知识减小神经网络输入输出映*关系的复杂程度有效减少了训练样本的数量。
给出了一种特殊的互联网络模型——H -网孔，它由普通四度网孔的每个结点按规则删去一条边而产生。
首先提出了该主动阻尼悬架的实现模型，该模型是在传统的液力减振器的基础上，应用半主动控制的思想，结合力反馈的原理建立起来的内部液压反馈阻尼网络模型。
实验表明，多层前传神经网络模型可以有效地对天线的方向*图进行建模，可用于天线的计算机辅助设计（CAD） 。
此外，增加介绍了乙烯厂的工程项目情况，并对塔釜乙烯纯度建立了rbf神经网络模型，在此基础上进行了模糊控制的*，是此研究课题实际建立模型的有益补充。
二百本文介绍了两相四拍混合式步进电机的工作原理及其磁网络模型，推导了步进电机的动态方程。
文中将小波神经网络模型应用于柴河水库右坝段坝基渗流量的预测，利用实测资料对其模拟计算结果进行检验。
结果表明：利用人工神经网络模型的非线*映*功能，可以较好地给出工程爆破引起的近区自由场力学规律，对于同类型问题的研究，也有着很重要的意义。
通过对背向滑步推铅球技术的实例研究，*本研究建立的运动技术分析神经网络模型的精度是可靠的，分析方法是可行的。
