一种新颖的电流模式神经网络设计

将ＣＣⅡ引入神经网络，提出了一种新颖的电流模式神经网络，仿真结果表明，其动态特性优化电压模式网络。     

电流模式连续时间神经元电路实现

本文利用双结型晶体管的非线特性，设计出了一种在神经网络中广泛使用的Ｓ型函数神经元电路，此电路的输入输出信号都是以电流的形式出现的，电路的输入和输出级以电流传送器ＣＣⅡ为核心构成，此电路的Ｐｓｐｉｃｅ仿真模拟结果和理想情况非常吻合。     

MOS VLSI电流型模拟电子神经网络

本文提出了采用ＭＯＳ晶体管的电流型模拟电子神经网络的新实现。该电路结构非常简单，且具有ＭＯＳ ＶＬＳＩ的优点，新的神经元电路的神经态既可以是全电流型又可以是电压型。     

用第三代电流传送器设计电流模式有源滤波器

提出了一种利用第三代电流传送器设计电流模式有源滤波器二阶节的方法，用该法能生成诸如低通、高通、带通、带阻、全通等各种标准电流模式二阶节，这些滤波器具有低元件参数灵敏度和高输出阻抗，级联可实现高阶电流模式滤波器。     

用单CCⅡ实现电流模式滤波器

提出了用单ＣＣⅡ实现电流模式双二阶滤波器，通过将不同的网络Ｎ与单ＣＣⅡ连接，即能在电流传送器的输出端实现二阶低通、高通、带通、陷波和全通滤波函数，讨论了滤波器的灵敏度，完成了实际电路ＭＯＳ管级的计算机仿真。该电路不仅结构简单，无源灵敏度低，而且直接从ｚ端输出，因而具有带负载能力强的特点。     

用单CC实现电流模式滤波器

提出了用单 CC 实现电流模式双二阶滤波器 ,通过将不同的网络 N与单 CC 连接 ,即能在电流传送器的输出端实现二阶低通、高通、带通、陷波和全通滤波函数 .讨论了滤波器的灵敏度 ,完成了实际电路 MOS管级的计算机仿真 .该电路不仅结构简单 ,无源灵敏度低 ,而且直接从 z端输出 ,因而具有带负载能力强的特点 .     

一种新的单CCⅡ-实现二阶电流模式滤波器

提出了用单ＣＣⅡ－实现二阶电流模式滤波器的新电路，仅用少量元件，即能实现二阶低通、带通滤波函数。电路用Ｐｓｐｉｃｅ程序进行了仿真。该电路具有电路简单、集成方便，无源灵敏度低等优点。     

电压模式和电流模式电路中的对偶原理及其应用

从节点电压ＫＣＬ方程和回路电流ＫＶＬ方程出发，探讨了电压模式和电流模式之间的对偶关系，提出了从电压模式电路到电流模式电路的对偶变换方法，并举例说明了这种方法对于设计电流模式电路有一定的启发意义．     

任意滤波特性的电流模式CC实现

提出了一个基于积分器的电流模式通用ＣＣ滤波器结构。该结构是在典型ＦＬＦ结构的基础上增加输入分布ＣＣ网络生成的。适当设置输出分布ＣＣ网络无源元件参数，能实现任意近似滤波特征，本文给出了系统的设计公式，做为例子，文中设计了一个三阶椭圆低通滤波器，分析了ＣＣ器件传输误差对滤波科特性的影响，提出了减少这种影响的一种措施－－预畸设计法，模拟仿真结果与理论分析吻合。     

CMOS电流镜及其应用

介绍了电流镜电路的基本原理，综述了电流镜电路技术的新进展，讨论了它在电流模式电路中的应用。     

人工神经网络的研究

This paper summarizes the history and current development of artificial neural networks (ANN), and briefly introduces the ANN study on modelling building and learning mechanism. It emphatically probes into the realization of neural networks and neural com     

一种求解线性规划的神经网络

提出了一种新的求解线性规划的神经网络及其有源跨导－Ｃ实现。其特点是结构简单，便于采用ＣＭＯＳ工艺集成。     

基于概率神经网络的广东省土地资源评价

用概率神经网络的方法,以广东省土地资源为对象进行了土地资源评价的研究,并与BP网络的评价结果作了比较,结果表明,用概率神经网络进行评价的结果比BP网络的评价结果更加准确,更加切合实际情况,一定程度上避免了人为因素的干扰,提高了土地资源评价的准确性．     

基于BP神经网络的图书馆网络病毒检测方法

提出了一种基于BP神经网络的图书馆病毒检测方法,该方法成功地把BP神经网络的理论引入计算机病毒的检测中。该方法比传统检测技术更有效地对系统信息和文件系统进行语法分析,快速地诊断出被感染病毒以及病毒的类型。     

木材干燥过程的Elman神经网络模型研究

[目的]研究木材干燥过程的Elman神经网络模型。[方法]在人工神经网络理论的基础上,选用Elman神经网络建立木材干燥过程模型。针对木材干燥过程的特点,Elman神经网络利用木材干燥过程材堆的温度、湿度以及对应的木材含水率建立模型。[结果]通过实际干燥过程数据对模型的准确度进行验证,结果表明Elman神经网络利用少量数据就可以建立模型,并且模型预测精度高,对数据的联想记忆和优化能力强。[结论]Elman神经网络建立的木材干燥过程模型准确,对于提高木材干燥过程的控制水平具有重要研究意义。     

Combine Gearbox Aided Design Based on Artificial Neural Networks

In the optimum design of the self-propelled combine gearbox, the knowledge of ANN is applied to overcome slow calculation and low design efficiency. We did the normative approach of the charts information,then solved the difficult problems in the design process and get satisfactory results. We also completed three-dimensional design of the gearbox in order to verify the rationality of the design visually.     

基于神经网络的模糊逻辑推理系统模型

采用多层前向神经网络模型及BP学习算法, 建立了基于神经网络的模糊逻辑推理方法和基于神经网络的模糊系统模型, 从而将模糊逻辑和神经网络集成融合为一个有效的功能性系统。     

神经网络在函数逼近中的应用

基于神经网络,通过采集样本数据研究了函数逼近问题,并就神经网络性能指标在该函数逼近过程中的影响进行了分析。研究结果表明,在大量合理的输入输出数据存在时,神经网络可以对未知函数进行无限的逼近。