神经网络在心电图诊断技术上的应用

综述了近年来神经网络技术在心电图诊断中的应用成果，提出了应用神经网络进行心电图分类的主要技术问题，并指出神经网络和专家系统相结合，是医疗诊断技术的发展方向．     

神经网络在心电图诊断技术上的应用

综述了近年来神经网络技术在心电图诊断中的应用成果，提出了应用神经网络进行心电图分类的主要技术问题，并指出神经网络和专家系统相结合，是医疗诊断技术的发展方向。     

神经网络模型的动态特征及优化计算理论

项目系统深入地研究了神经网络模型的动态特征及优化计算理论，主要成果包括2个方面： 1、建立了若干动态参数范围大、动力学行为更丰富的神经网络新模型，并研究其动态特征，得到了若干易于验证的全新判据，推广和改进了若干早期的工作，这些成果对神经网络的设计和应用有重要指导意义。     

神经网络在网络通信中的应用

根据神经网络的原理和特点,说明在网络通信中采用神经网络技术进行应用研究的优势,并根据其特点从三个方面介绍了神经网络在网络通信中的应用,最后分析目前神经网络技术在网络通信中应用研究的现状和发展趋势。     

智能系统的综合集成

智能系统的综合集成研究，特别是是神经网络和专家系统这两种不同的知识表示，知识处理方法和工具的集成研究，近几年取得了很多成果和成功的应用。     

基于神经网络信息融合技术的应用

本文在简述信息融合技术和BP诊断神经网络的基本概念之后，进行了BP神经网络信息融合故障诊断的应用研究，并将其应用到电路板元件故障诊断之中。从结果看，信息融合技术能较好地解决故障诊断的不确定性问题，是可行的和有效的。     

神经网络和微机械

科学和技术的发展显示神经网络和微机械两个不同的领域有着微妙的关系，本书正是介绍神经网络和微机械交叉学科的专著。人工智能尤其是神经网络的发展给制造自动化领域带来了新的机遇。虽然应用神经网络可以提高制造业中的自动化系统的性能，但是神经网络在工业中的应用研究进展却十分缓慢，这主要是因为为了研究和检验用于工厂自动化控制的人工智能的方法，     

基于动态模糊神经网络的建设工程造价估算系统

介绍了建设工程造价估算技术的发展及面临的问题,对神经网络在工程造价估算方面的应用成果进行了总结。提出了基于动态模糊神经网络的建设工程造价估算系统的实现方式及工作模型．     

摆式客车倾摆控制系统神经网络预测控制

考虑伺服电机及机械系统的非线性对车体倾摆的影响，并包括伺服电机的饱和非线性特性的影响在内，采用神经网络方法对非线性特性的动态系统的输入输出关系进行辨识研究，建立摆式客车伺服系统神经网络非线性模型；提出在摆式客车中运用神经网络预测控制结合鲁棒控制的复合控制系统，解决这类非线性系统的控制问题，即应用神经网络进行辨识及预测控制．研究表明，从理论及工程应用角度看神经网络预测控制都是切实可行的，为在摆式客车倾摆控制系统中应用神经网络预测方法提供了一个新的方向．     

神经网络预测技术在超高速磨削研究中的应用

通过基于神经网络的预测技术在普通磨削应用研究,介绍了神经网络在超高速磨削应用研究中的几个方面,指出了基于神经网络的预测技术在实际应用中存在的问题及发展方向.     

变连接权细胞神经网络模型的稳定性分析

旨在研究一个带时滞的变连接权细胞神经网络模型的稳定性.运用Lyapunov函数方法、代数不等式和有关微分方程稳定性理论,给出了该模型稳定性的判据,并举例说明该判据的可行性.变连接权细胞神经网络模型的稳定性研究目前还是一个较新的研究领域,故所得到的稳定性判据在理论和应用上都具有一定的指导意义.     

基于人工神经网络的我国某类研究学者年薪预测模型的研究

文章针对我国某类研究学者的年薪进行了调查研究。调查表明,工薪阶层的年薪主要与他们的研究成果的质量指标、从事研究工作时间以及成功获得资助的指标等有主要关系。在调查数据基础上,应用人工神经网络理论,建立我国某类研究学者年薪预测模型。通过验证表明,经过训练的年薪预测神经网络模型预测效果较好。该模型为国家和用人单位合理地安排预算以及提升自身竞争力具有一定的应用价值和实际意义。     

旱涝灾害的遗传-神经网络集成预测方法研究

利用遗传算法的全局搜索能力同时进化设计三层BP神经网络的结构和连接权,并以进化后的网络结构和连接权作为新的神经网络结构和初始连接权,再进行新一轮附加动量的BP神经网络训练,把训练后的结果简单平均集成,以此建立旱涝灾害的遗传-神经网络集成预测新方法。应用该方法对广西桂林6月(主汛期1995~2005年)的降水量进行实例预测的结果表明,该方法的收敛速度快,预报精度高,易于操作,是一种具有较高应用价值的预测方法。     

基于神经网络模型评价高技术项目投资风险

简要回顾了人工神经网络的发展历史,介绍了信息计量学的概念和人工神经网络算法在信息计量学领域中的应用,警示了在人工神经网络应用中的"过拟合"现象。在对高技术项目投资风险因素分析的基础上,建立了能够预测项目投资风险的线性神经网络模型,模型避免了"过拟合"现象的发生。通过对有关数据进行实例计算,预测结果表明,该神经网络模型稳定可靠,所获得的结果是令人满意的。     

电阻炉单神经元PID自适应控制

选用单神经元自适应控制结构,采有监督Hebb学习算法实现了对电阻炉大时滞控制系统的单神经元PID控制,探讨了参数对系统性能的影响,同时,使用Matlab分别对常规PID算法、自适应单神经元PID算法进行了仿真研究与比较并对参数选择进行了仿真研究.仿真结果表明,自适应神经元结构的PID控制动态控制效果良好,具有较高的工业实用价值.     

BP神经网络的模型优化研究及应用

随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题。通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究。并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度。     

深度神经网络模型数字水印技术研究进展综述

近年来,深度神经网络模型在各种应用领域都取得了巨大的成功,训练先进的深度神经网络模型仍需要大规模的数据集、高昂的算力成本和优异的算法思想,生成的深度神经网络模型成为一种宝贵的资源,也是完成人工智能应用领域某项特定任务的核心算法。因此,深度神经网络模型的安全则变得极其重要,利用数字水印版权保护技术保障模型的安全已经成为人工智能安全领域一个重要的研究方向。为了综述深度神经网络模型数字水印版权保护技术的最新研究进展,首先介绍了深度神经网络模型数字水印技术分类;其次介绍了深度神经网络模型数字水印版权保护技术基础概况;再次归纳总结了深度神经网络模型数字水印版权保护技术的研究方法;最后总结并展望了深度神经网络模型数字水印版权保护领域的研究重点和发展方向。     

基于神经网络的宗地地价评估探析

当前，人工神经网络的研究方兴未艾，已成为人工智能领域的研究热点，其应用领域也越来越广．根据宗地地价评估的特点，对人工神经网络在宗地地价评估中的应用进行了探索．首先分析了宗地地价的特点和影响因素，并选取了济南市住宅用地交易样点，然后在DPS软件中用神经网络对所选样点进行宗地地价评估．通过预测结果与实际结果的对比得出，基于神经网络的宗地地价评估简便可行，并比传统方法更客观．     

神经网络在反插值问题中的应用

在之前研究中,根据多项式理论,提出了幂激励前向神经网络及其权值直接确定法。本文应用该神经网络研究反插值问题。仿真结果表明该神经网络能够很好地解决一一映射反插值问题,而对于非一一映射,却不具备准确反插值能力。基于前面提出的网络模型,本文进一步提出一种增加时序控制条件的神经网络,即时序神经网络模型,并给出理论推导和进行仿真验证,结果表明该时序神经网络能够成功解决一一映射及非一一映射反插值问题。     

基于神经网络的手写电气元件符号识别系统

神经网络模式识别在现代数字图像处理中的应用,是数字图像处理技术的一次革 命．以神经网络模式识别技术在电气元件符号图形识别中的应用为对象,着重于手写电气元 件符号自动识别系统的研究,介绍了整个系统的结构和功能,给出了相应的数据流图和主要数 据结构,提出了一种基于神经网络的模式识别方法,并对系统的实际应用作了验证,为进一步 的研究奠定了基础．