人工神经网络研究中的两个前沿课题

本研究课题开展了下列五项研究工作：1用人工神经网络研究复杂系统的时间序列的预报的研究。2用人工神经网络研究大规模集成电路的电子迁移模型及对集成线路失效时间的影响。成功地用神经网络系统建立上述诸多因素与失效时间的映射关系。3仿真神经网络模型在非对称周期信号刺激下的动力学特性的研究。研究结果表明在非对称脉冲信号刺激下，保持受到信号刺激的神经元个数不变，单纯提高信号振幅，并不能提高平均活性。4用人工智能神经网络方法进行模式识别的研究。将神经网络成功地用于高能物理中宇宙射线数据的事例分析。5智能化决策系统的研究，用神经网络建立了一个能够基于患者的病史、若干体验数据判断出患者患有冠心病的概率的系统。