基于神经网络的重大危险源动态分级研究

利用自组织神经网络对重大危险源进行动态分级研究，介绍了神经网络的模式聚类即分级法的自组织学习过程和算法，克服了以往危险源分级方法的某些局限性。在计算机上进行的模拟计算表明：基于自组织神经网络的重大危险源动态分级方法是合理可行的     

用ART2神经网络方法进行结构的损伤识别

用ART2神经网络方法对建筑结构的损伤进行了识别 ,实验证明该方法的识别精度高 ,具有自动从环境中学习的能力 ,对未知的损伤 ,ART2网络将能自动地给出新的识别输出 ,即对未知的损伤类型也能够进行识别     

新疆生产建设兵团农垦城镇土地等级体系研究

本文建立了新疆生产建设兵团农垦城镇类、等、级及基准地价的城镇土地等级体系,为兵团农垦城镇不同层次的土地管理提供了科学依据,对深化我国土地有偿使用制度改革,建立健全合理的土地市场,实现土地资源资产化等具有较好的理论和实践探索意义。