通信与网络技术在温室环境控制中的应用

由于现代科学技术的飞速发展,现代信息技术及网络技术逐渐在温室环境控制中得到了应用,智能化温室在世界范围内引起了越来越广泛的关注,并在全世界范围内开始普及。为此,论述了通信及网络技术在温室环境自动控制中的应用情况,由此可以看出智能化温室给设施农业的发展带来的深远影响。     

模糊神经网络分层递阶控制在智能交通系统中的应用

结合济南市经十路交通干线车流拥挤问题，提出了利用模糊神经网络分层递阶控制城市交通干线车流量的方法，分析结果表明采用该方法可以减少车辆的停车次数和延误时间。     

现代物流道路货运信息网络模式的探索

针对当前运输市场运力配置的不合理现象，对道路货运信息网络模式进行了探索，提出了该模式实施过程中有待解决的问题。     

东深供水改造工程泵站微机保护网络

东深供水改造工程微机保护系统分为工业总线网络和光纤通讯两部分；工业总线网络采用了Profibus通讯协议，该协议具有反应时间短，抗干扰性强的特点；光纤通讯则具有反应时间不受电磁场和电磁辐射的影响等特点。     

格尔木水电一分厂微机监测与故障诊断

简介了全分布式控制网络构成的水电厂微机监测系统的结构、功能和故障诊断系统。它不仅能实时监测机组运行参数，且可对事故做出快速反应，大大提高了水电厂安全运行水平。由于网络采用总线拓扑结构和真正的全分布方式，因而在老电厂的技术改造中，不仅运行可靠、抗干扰能力强，且布置安装简便，投资省。     

优化运行理论在泵站综合自动化系统中的应用

利用改进的神经元网络构建了泵站流量以及效率预测模型，并利用改进的遗传算法构建了泵站优化模型。将这两个模型应用到泵站综合自动化系统中，可以完成对泵站流量及效率的准确预测，并在此基础上实现泵站的优化运行。讨论了泵站优化运行理论在泵站综合自动化系统中应用的步骤和方法。     

离心输油泵故障诊断专家系统的研究与实现

提出了一种新的对基本神经网络进行组合的思路，将基本神经网络分层联接，每一层对应对象的某一属性，并根据属性分类。以这一思路为指导，组建了BP网络与竞争网络组织相结合的神经网络，并以此为核心，搭建了离心输油泵故障诊断专家系统的框架。     

神经网络方法在车内噪声信号预测中的应用

针对以往车内噪声有源控制过程中存在的次级声源在初级声场采样传声器上的声反馈问题，提出了车内噪声信号识别和预测的神经网络方法。对被试面包车在稳态和非稳态两种工况下的试验研究表明，利用车身悬置点和发动机的振动信号，通过BP神经网络来识别和预测车内驾驶员耳旁噪声是可行的，可以解决次级声源在初级声场采样传声器上的声反馈问题。     

基于BP神经网络的润滑流量因子系数的预测

因现有润滑方程中的流量因子系数值有限，不能满足摩擦学研究的需要。本文利用BP神经网络，使用L—M规则，对润滑方程中流量因子系数进行了预测。训练时，以微凸体的纵横比v为输入样本,输出样本为压力流量因子的两个系数。结果表明：训练良好的BP网络输出数据与实测数据吻合较好，并具有收敛速度快等特点。     

快速环路分解遗传算法在配电网络重构中的应用

为了有效提高配电网络的收敛速度，避免不成熟收敛，在传统遗传算法的基础上，提出了一种快速环路分解遗传算法。提出用支路的开关状态(0或1)作为控制参数，避免繁琐的编码方法，缩短了染色体的长度，同时对交叉位置的选取和变异提出了独特的方案，并用于网络重构中，极大地提高了计算效率。