过渡元素二元合金相图有限固溶体固溶度的预报

应用原子参数-人工神经网络方法研究了过渡元素二元合金相图中的有限固溶度问题．选择了原子体积、平均族数、元素熔点等影响固溶度的原子参数作为人工神经网络的输入值，使用已知的过渡元素二元合金相图的固溶度作为输出值，训练人工神经网络，应用“留一法”估计了人工神经网络的预报误差，并用训练好的网络对全部未知的过渡元素二元合金相图的固溶度进行计算机预报，得到了令人满意的结果．     

遗传优化神经网络实现的人民币号码识别系统

目前人工神经网络广泛的应用于各种模式识别以及自动控制等系统中，该系统利用了图像去噪，分割，倾斜度调整，字符分割，字符归一化等图像预处理之后，将人民币号码图像进行特征提取，应用神经网络进行识别.同时，用遗传算法对人工神经网络进行网络权值的优化，加快了训练速度，提高了识别率.     

基于专家系统与人工神经网络集成的航姿系统故障诊断

应用专家系统与人工神经网络的相关理论对某型飞机航姿系统的故障诊断问题进行了深入的研究，建立了基于专家系统与人工神经网络的集成式专家故障诊断系统，并利用该专家系统实现了某型航姿系统的故障诊断。应用结果表明：整个网络数据误差在训练10次时达到0．1，在训练829次时达到0．01，可以准确识别故障。     

岩爆分类的人工神经网络预测方法

采用人工神经网络原理，选取影响岩爆的一些主要因素，如地应力、岩石抗压强度、抗拉强度等作为输入参数，建立了岩爆分类与预测的神经网络模型．利用国内外一些工程实例作为学习和训练的样本，并用已经训练稳定的样本对某水电站地下厂房岩爆进行预测．研究表明，与其他岩爆预测方法比较，人工神经网络模型更具有客观性和有效性．     

基于蚁群算法和神经网络的位移反分析

运用蚁群算法和人工神经网络构造了位移反分析的蚁群人工神经网络模型，并基于正交试验获得的训练样本对网络进行学习，以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数和位移之间的关系。该方法以神经网络为基础，用蚁群算法来学习神经网络的权系数。利用反演结果，建立快速拉格朗日快速计算法（FLAC）模型，对地表沉陷进行预测。结果表明：用蚁群算法训练神经网络，可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能。     

分散染料微胶囊/活性染料涤棉一浴法染色工艺初探

采用原位聚合法对分散染料进行双层造壁，制得分散染料微胶囊并应用于分散染料微胶囊／活性染料涤棉一浴法染色．通过改变染色条件中的浴比、染色温度、保温时间，研究分散染料微胶囊／活性染料涤棉织物的一浴法染色新工艺，并得出最佳染色工艺条件．     

应用人工神经网络识别试井解释模型

对不同的试井解释模型，把压力导数曲线作为训练样本，应用ＢＰ网络进行训练，训练后的网络能根据现场的实际试井数据识别试井解释模型．本文用模拟的数据、不完整的数据、有噪声的数据和一个现场试井数据对这个ＢＰ网络进行了测试．结果表明人工神经网络能够正确地识别试井解释模型，也能识别不完整的、有噪声的数据．人工神经网络技术有效地改进了目前在试井解释模型中广泛采用的模式识别方法，是一个非常值得推广和使用的技术     

用模糊人工神经网络方法预测多层砖房震害

结构的震害预测是编制抗震防灾规划的重要基础内容。应用模糊人工神经网络方法来对结构震害进行分析预测。应针对不同类型的构造物筛选出影响其震害的主要因素 ,采用地区性的历史震害资料对所建成的人工神经网络进行训练的方法。以量大面广的多层砖房为例 ,以云南省近几年来的几次大地震的灾害资料为样本 ,运用灰色数学方法筛选出影响震害的主要因素 ,然后进行了模糊人工神经网络的构筑与训练。结果表明 ,这种方法的训练效果是令人满意的     

基于神经网络的建筑工程造价预测研究

采用误差反向传播人工神经网络模型（BP网络模型），以建筑特征参数为输入变量，通过实际资料对网络进行训练和模拟，并用贡献分析法筛选输入变量，对网络结构进行优化，结果显示了该模型在建筑工程造价预测中的有效性     

前馈人工神经网络的变步长直接搜索训练算法

提出了一种用于前馈人工神经网络的变步长直接搜索训练算法，在网络学习时，以多样本在网络的各输出单元上的误差平方和作为目标函数，因它是权重系数的多元函数，这样将问题转化为多元函数的极值问题求解，对误差采取“批处理”的 权重系数的变步长直接修正方法，使该算法具有比较快的收敛速度和较高的收敛精度。     

韩家岭隧道围岩物理力学参数反分析

基于差分法、正交设计和人工神经网络建立了新的隧道围岩物理力学参数反分析方法·按照正交设计要求选取不同物理力学参数,用FLAC差分程序计算得出相应的神经网络分析样本;进行网络训练和网络结构及学习参数优化;利用现场监测数据,对韩家岭隧道围岩物理力学参数进行神经网络反分析,分析结果满足精度要求·     

人工神经网络在红霉素发酵过程状态预估中的应用

探索了动态ＢＰ网络和ＲＢＦ网络在红霉素发酵过程状态预估中的应用,比较了它们的收敛速度和学习能力。结果表明,ＢＰ网络和ＲＢＦ网络都具有相当好的学习能力,但ＲＢＦ网络的收敛速度更快,训练好的神经网络,在红霉素发酵过程中可在线预估出红霉素效价、葡萄糖浓度、ＮＨ２－Ｎ浓度、丙醇浓度和菌体浓度等参数值,并可在进上步的过程优化和控制中应用。     

Improved Marquardt Algorithm for Training Neural Networks for Chemical Process Modeling

IntroductionResearch on artificial neural networks(ANN) hasmade great progress during the past few years.Neural networks have been widely used in chemicalprocesses.Among all kinds of networks,the back-propagation (BP) network is the most commonchoice forits high capability of nonlinear mapping,study and classification. Through adjustingnetwork weights according to samples,the BPnetwork can simulate systems with complexnonlinear mapping relationships,such as chemicalprocesses.　The most com…     

BP神经网络在信用风险评估中的应用

采用人工神经网络模型研究信用风险评估问题。研究利用BP算法训练多层前馈神经网络,给出了基于BP算法的信用风险评估计算步骤,最后以对个人信用评估为例,说明了人工神经网络在信用风险评估系统中的应用。     

单桩极限承载力的神经网络预测

利用BP神经网络较强的非线性映射能力和学习功能，建立了单桩竖向极限承载力预测的人工神经网络模型．该模型依据实测静力触探资料建模，通过静载荷试验成果的学习与预测检验，证明其预测精度良好、适用性强，验证了神经网络方法的可行性，因而具有较大的工程实用价值．     

电磁兼容的人工神经网络预测技术分析

电磁兼容预测是实现电子设备或系统电磁兼容性(electromagnetic compatibility,EMC) 的必要步骤.提出了应用人工神经网络对电磁兼容问题进行快速预测的方法.通过选择有效的电磁干扰参数作为输入预测因子,用误差反向传播的神经网络 (back propagation,BP)构造输入预测因子与敏感设备骚扰响应之间的映射关系,并用电磁场数值计算方法获得的训练样本集和测试样本集对构造好的BP网络进行训练,建立了基于BP网络的电磁兼容快速预测模型.最后以导线间的串扰问题为预测算例,表明了该方法的有效性.     

Techniques of Image Processing Based on Artificial Neural Networks

This paper presented an online quality inspection system based on artificial neural networks. Chromatism classification and edge detection are two difficult problems in glass steel surface quality inspection. Two artificial neural networks were made and the two problems were solved. The one solved chromatism classification. Hue, saturation and their probability of three colors, whose appearing probabilities were maximum in color histogram, were selected as input parameters, and the number of output node could be adjusted with the change of requirement. The other solved edge detection. In this neutral network, edge detection of gray scale image was able to be tested with trained neural networks for a binary image. It prevent the difficulty that the number of needed training samples was too large if gray scale images were directly regarded as training samples. This system is able to be applied to not only glass steel fault inspection but also other product online quality inspection and classification.     

人工神经元网络辅助催化剂生产

本文提出了一种探索催化剂生产优惠操作条件的新方法，从而使最终产品的质量得以提高，并能节约人力、物力、寻优是依据数学模型离线进行的。模型采用人工神经元网络ＡＮＮ以实际上并不完全的历史数据训练后自动产生。     

利用神经网络预测油气层损害

利用人工神经网络预测油气层敏感性参数，根据大港油田的油气层岩石物性参数、岩石学分析参数以及油气层岩石敏感性参数等历史资料，训练神经网络，以此神经网络预测某些油气层的敏感性参数，该方法能迅速、准确地预测未来指定油气层的敏感性参数，为保护油气层提供依据。     

人工神经网络研究现状及其展望

回顾了神经网络理论发展的历史和现状。在此基础上，介绍并讨论了20世纪90年代神经网络研究的一些新进展。根据神经网络研究的特点，对人工神经网络今后的发展前景作了一定的评述，人工神经网络的研究与发展必将对现代科学技术产生深远的影响．