模糊神经网络控制系统

介绍了将神经网络和模糊控制相结合,即用人工神经网络算法产生模糊推理规则和隶属函数,再基于这些模糊推理规则和隶属函数产生模糊逻辑控制的一种新颖控制策略--模糊神经网络系统的组织结构及其神经网络的设计.     

模糊神经网络控制系统

介绍了将神经网络和模糊控制相结合,即用人工神经网络算法产生模糊推进规则和隶属函数,再基于这些模糊推理规则和隶属函数产生模糊逻辑控制的一种新颖控制策略-模糊神经网络系统的组织结构及其神经网络的设计。     

细胞神经网络生物视觉信息处理模型

分析了连续细胞神经网络,离散细胞神经网络和时滞细胞神经网络的数学模型和在图像处理方面的特点.根据人类视觉的产生机制,提出了一种由多个细胞神经网络组成的生物视觉信息处理模型.该模型充分利用了细胞神经网络的并行处理能力,具有快速性.本工作可作为机器人仿人视觉与视觉信息处理的研究基础.     

混合蛙跳算法神经网络及其在语音情感识别中的应用

该文将混合蛙跳算法(SELA)优化方法应用于人工神经网络训练中,对6种语音情感进行了语音情感特征的分析与识别。研究了谐波噪声比特征随情感类别的变化特性。利用混合蛙跳算法训练随机产生的初始数据优化神经网络的连接权值,快速实现了网络收敛。实验比较了BP神经网络、RBF神经网络和SFLA神经网络的语音情感识别性能。结果表明,SFLA神经网络的平均识别率分别高于BP神经网络和RBF神经网络4.7%和4.3%。     

神经网络的遗传繁殖策略

借助神经网络技术对遗传算法中的后代个体的繁殖进行了研究,介绍了基于神经网络的遗传繁殖新策略,探讨了基于神经网络的遗传繁殖策略的实现,对基于神经网络的繁殖策略还进行了初步实验.数值实验结果表明,提出的基于神经网络的遗传繁殖策略能产生优良的后代个体.     

自组织特征映射神经网络在薄板冲压中的应用

从影响薄板冲压成形结果因素和有限元网格法出发,研究了基于神经网络预测毛坯尺寸模型的方法.选取模具参数和工艺参数等作为影响冲压成形结果的因素,用正交表和随机法产生径向基函数神经网络的学习样本;利用自组织神经网络对样本进行分类,用有限元网格法反算的毛坯的长度作为神经网络的输出;设计了神经网络流程,定义了神经网络输出与有限元分析数据的相对误差.通过仿真试验证明,提出的预测毛坯尺寸模型的方法是有效的.     

结合遗传算法和阻尼牛顿算法的小波神经网络入侵检测

小波神经网络结合了小波变换和神经网络的优点,具有很强的非线性映射能力和自适应、自学习能力,特别适合于入侵检测系统.但小波神经网络的也有易于陷入局部极小值、收敛速度慢的弱点.对此,本文引入遗传算法来优化产生小波神经网络的初始权值与阈值等,确定一个较好的搜索空间,从而克服小波神经网络易于陷入局部极小值的缺点;同时引入了阻尼牛顿算法,在遗传算法所确定了的搜索空间中对网络进行快速训练,解决传统小波神经网络收敛速度慢的问题,两者构成阻尼牛顿-遗传-小波神经网络.仿真结果表明该方法可行,使神经网络的逼近能力和泛化能力得到了显著提高.     

神经网络在混沌保密通信中的应用

简述了神经网络的特点及其与混沌的内在联系,重点从神经网络在预测、产生混沌信号、形成混沌扩频序列、混沌系统的信道均衡、混沌同步和混沌通信中信息的加密与解密等几个角度阐述了神经网络在混沌保密通信中的应用.     

基于模糊神经网络的产生式规则表示方法

以模糊推理为依据、以神经网络为手段阐述了产生式规则的模糊神经网络表示方法，设计了FNNKK网络来表示各类产生式规则知识，最后以实例论证了这种方法的可行性。     

模糊神经网络的理论发展与应用研究

本论文主要介绍了模糊神经网络的产生与发展过程,模糊神经网络的特点与结构,并结合实例对其在解决问题中的应用进行了说明。     

基于前向神经网络的知识获取

以前向神经网络为工具，以“Tic-Tac-Toe”为研究对象，探索了人工神经网络在认知科学中的应用.计算机仿真实验表明，用神经网络的方法来获取知识是可行的.     

人工神经网络在空气污染预报中的研究进展

人工神经网络是20世纪80年代迅速兴起的一门非线性科学,特别适用于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性等特点的对象进行研究,而空气污染预报正是这样的一类问题。简单介绍了人工神经网络的基本概念,详细地回顾了国内外人工神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,最后讨论了人工神经网络在空气污染预报领域中的研究方向和发展趋势。     

基于神经网络的智能控制系统

论述了人工神经网络的产生与发展,以及人工神经网络在控制系统中的应用现状,分析了人工神经网络的特点和监视控制系统的原理,并对神经网络控制系统的前景做了展望。     

模糊神经网络在信息系统安全评价中的应用

随着科技的发展信息系统也越来越复杂化,传统的方法已不能满足信息系统安全评价准确度的要求。为了能进一步提升信息系统安全评价的准确性,通过将模糊评价方法与BP神经网络方法相结合,提出了模糊神经网络综合评价方法。充分利用了模糊评价方法强的模糊性识别能力和BP神经网络的非线性处理能力,从而更为有效地对系统进行安全评价。实验结果验证了算法的有效性,并通过与模糊评价方法和BP神经网络方法进行对比验证了算法的优越性。     

模糊逼近网络摄动系统及其在智能运输中的应用

以20世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一个新兴领域——智能运输为实际背景,分析了模糊神经网络有待解决的问题;针对这些问题提出了一个新的系统——模糊逼近神经网络摄动系统,并介绍了关于这个系统所开展的一些工作,对开展智能运输的研究将具有启迪作用和现实意义。     

Evaluation on Stability of Stope Structure Based on Nonlinear Dynamics of Coupling Artificial Neural Network

The nonlinear dynamical behaviors of artificial neural network (ANN) and their application to science and engineering were summarized. The mechanism of two kinds of dynamical processes, i.e. weight dynamics and activation dynamics in neural networks, and the stability of computing in structural analysis and design were stated briefly. It was successfully applied to nonlinear neural network to evaluate the stability of underground stope structure in a gold mine. With the application of BP network, it is proven that the neuro-com-puting is a practical and advanced tool for solving large-scale underground rock engineering problems.     

BP神经网络优化网络科技文献共享评价体系

以网络科技文献共享的评价为对象,构建初选指标结构,对指标体系优化的主流评价方法进行研究及综述,在分析了各个评价方法的优劣的基础上确定运用BP神经网络的方法对初选的指标体系进行优化。然后基于BP神经网络对指标体系进行优化的方法及过程进行了论述。最后利用BP神经网络方法求取各项指标的权重,分析各个指标在整个指标体系中的重要程度,修改初选指标体系,进而达到优化的目的。     

BP神经网络在材料领域中的应用(综述)

成分一结构一性能之间的关系始终是材料科学研究的主题，传统的试错法等经验或半经验的材料研究方法造成了资源、人力和时间上的极大浪费，因此需要从理论上解决材料设计、评价、预报等方面问题．人工神经网络是具有在线学习、记忆和分析推理功能能力的数学方法，它能够获得输入与输出之间的相互关系．其中BP神经网络结构简单、理论研究比较成熟．在材料研究领域中，BP神经网络已用于材料性能的研究与预测，复合材料工艺参数优化和预报，以及对金属的腐蚀研究等方面．     

约束流体模糊神经智能计算机的建模研究

在结合microliquidic logic^[1]基础上，经充分整合相关学科知识， 耦合相关领域最新科学技术基础上，首次提出了“约束流体模糊神经智能计算机”的概念；并初步给出了基于Hofield型神经网络的旅行商（TSP）问题求解的模型。     

神经网络在Vroom-Jago决策风格选择模型中的应用

研究了用人工神经网络技术（ANN）构建基于Vroom-Jago模型的应用软件，为决策者提供了一种简便高效的智能化决策工具，通过对神经网络的再训练，可以对该模型作进一步的修正和扩展。