BP网络与CMAC网络的仿真比较

作者用目前广泛使用的ＢＰ网络和不太被人们熟悉的ＣＭＡＣ网络进行仿真实验，通过解决三个不同类型的问题（心电图分类，坐标变换，预测），从几个方面比较了这两个原理上都是非线性映射，但是实现上却有很大不同的网络的功能和特性，以期对理解，选择及改进神经网络模型和算法有所帮助。     

连续型HOPFIELD网络在文档保密中的应用

本文采用设定权重法构造出连续ＨＯＰＦＩＥＬＤ网络模型，并采用Ｒｕｎｇｅ－ｋｕｔａ法来求解连续ＨＯＰＦＩＥＬＤ网络运行结果，并仿真出非对称ＨＯＰＦＩＥＬＤ网络特有的运行状态———混沌，最后利用该结果完成文档保密。     

心电图精细结构的智能处理

从生理病发的角度讨论了心电图的精细结构（希氏束电位、晚电位、高频心电图）的临床意义。本文指出，目前在临床中应用这些信息产生假阳性。假阴性的原因是技术不过关，因而将目前发展的高新技术中许多先进的方法用于心电图的处理是有可能解决这些问题的，与此相应，设计生物实验的路也应有较大的变化，两者结合起来，可以把心电图技术提高到一个新的阶段。     

心血管系统对加速度负荷反应的计算机模拟

本文报告了一个心血管系统的数学模型。它将动、静脉各分为27段,用参数R(流阻)、L(惯性)、C(顺应性)来表示此段的流体动力学特征,而R、L、C是用各段血管的几何及力学参数确定的。(文中给出了这些参数的均值)。还考虑了静脉的塌陷效应及管壁的粘弹性质造成的能量损失。同样的方法应用到肺动脉、冠状动脉与外周血管,因此建立了心血管     

经济分析中的神经网络预测

由于经济系统的复杂性，需采用过多种数学手段进行分析。最新的发展手段也多在经济领域中应用以检验其有效性和应用范围。本文将多层感知机的非线性映射用于钢年产量的预报，研究的结果表明在可接受的精度内预报是可能的，但是多层感知机的参数选择对预报的准确性有很大的影响，本文最后对此现象作了讨论。     

神经网络中的微心理学——兼论人工神经网络框架

本文叙述了著名的ＰＤＰ神经网络理论框架及其七个模型，并讨论了建模的原则和模型仿真研究的结果。因此讨论了ＰＤＰ小组提出的微心理学（Ｍｉｃｒｏｐｓｃｈｏｌｏｇｙ）的真实含义及其发展的局限性，提出神经网络进一步发展应遵循的原则。     

艺术嗓音的生物医学工程基础

艺术嗓音医学是传统医学中产生出来的一门新学科 ,其研究还处于发展完善阶段 ,特别是客观的、科学的研究还不够成熟。我们首次站在生物医学工程的角度 ,从声学和解剖生理学两方面探讨了艺术嗓音医学的研究基础 ,进行了艺术嗓音定量化研究的初步工作 ,通过实际的实验数据进一步说明了定量化测量分析在艺术嗓音医学中的作用。     

眼动系统研究

Ⅲ前庭眼动系统引言如[1]所述,眼动系统的输出都是眼动信号EOG(Electro oculargraph),然而随着刺激的不同,系统会有不同的神经通路,不同的解剖生理构成。本文研究的眼动信号是典型的眼震图ENG(Electronystagmograph)。众所周知,前庭器官中的半规管是人体运动平衡系统中的重要组成部分,担负着角加速     

高阶神经网络用于心电信号的识别

心电图（ＥＣＧ）的自动识别及分类长期以来一直是较难解决的问题，特别是当截取ＥＣＧ信号的起点不同（相当于信号发生平移）及有基线漂移（相当于信号发生旋转）时，在不作预处理情况下要求仍能正确识别及分类，即要求识别过程具有平移不变性和旋转不变性，更是困扰生物医学工程上作者的困难问题之一。作者采用高阶神经网络（二阶），对五类（正常类、高Ｒ波类、高Ｔ波类、Ｔ波倒置类及心律不齐类）具有平移及旋转的ＥＣＧ信号进行分类识别。结果表明，本网络具有较好的分类效果。平移信号不受任何限制，可任意平移，旋转信号最大旋转幅度为原信号的２０％。本工作全部在微机上完成，而且本网还具有灵敏度高，学习时间短等特点，而有较大的临床实用价值。     

一个新的时序神经网络模型及其仿真

作者描述了一种新型的利用神经元的时间总和效应构成的用于处理时间序列的神经网络模型，我们考虑了三种可能的网络结构并着重研究了其中的一种，发现它在仿真实验中执行得很好，而且如果时间序列是由高维单位矢量构成的，则学习过程将变得比较简单，因此在附录中我们给出了两种将任意时间序列转变为高维单位矢量的方法。本文最后描述了证实这个网络特性的仿真实验并可看出此网络能确切地重复再现训练序列。