基于人工神经网络控制的短路限流器

针对电力系统的日益复杂性和故障原因的不可预测性，为达到准确的限流控制，提出了基于人工神经网络的限流控制策略．对具有可控串补功能的短路限流器进行了分析，提出了由两个独立子网络组成的人工神经网络控制模型．应用实际模型，使用电磁暂态仿真程序对电力系统可能发生的各种故障进行了动态仿真，新控制模型训练样本的输出结果和检验样本的输出结果相差不大，验证了两个子网具有很强的适应能力和逼近能力，使用基于人工神经网络的限流控制策略得到的限流波形峰值比使用PID控制策略得到的限流波形峰值要小得多，验证了新限流控制策略的可行性和准确性．     

人工神经网络在结构振动控制中的应用

对人工神经网络在结构工程振动控制中的应用做了综合评述，简要介绍了人工神经网络的发展历程和基本性能；重点阐述了人工神经网络在结构振动控制中的应用情况，并对未来的发展方向进行了展望。     

水循环系统中基于神经网络的故障诊断

研究了应用人工神经网络技术实现化工应用系统中的一个控制单元一水循环系统中的故障诊断问题,介绍了在Unix或Windows下的神经网络设计和实现过程．最后对仿真实验结果进行了验证,取得了较好的诊断结果．     

Hopfield人工神经网络在工程优化中的应用

本文对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络基本电路模型进行了分析．在此基础上提出了用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型解决工程优化中的设计问题．给出了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络在工程优化中的应用实例．结果表明：Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络是解决最优化问题的有效途径     

结构缺损位置识别

应用小波分析理论对缺损结构信号进行处理，并由此形成人工神经网络的训练样本，进而用人工神经网络对结构缺损位置进行识别．本方法亦适用于其它机械故障的检测问题．     

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．     

应用人工神经网络判别单相牵引变压器励磁涌流

本文就单相牵引变压器励磁涌流判别问题展开研究，提出了应用人工神经网络来识别励磁涌流与短路电流的方法．将试验与MATLAB软件仿真相结合，进行了大量的仿真计算，仿真结果表明，应用人工神经网络识别励磁涌流的准确性较高，且没有误判现象．     

床面形态判别的人工神经网络方法

根据给定的水流及泥沙条件，预报床面可能出现的沙波形态，是一个重要的研究课题．在对影响床面形态的参数分析后，认为床面形态应由3个无量纲参数控制，因而以往采用2个参数的经验方法有很大的局限性．基于此结论，建立了预测床面形态的人工神经网络模型，该模型充分考虑了本问题的特点．验证结果表明，该模型具有较高的精度，可用于实际问题中．     

位移反分析的人工神经网络方法研究

各种传统位移反分析方法的反分析模型非常复杂,求解亦非常困难．本文应用人工神经网络原理,建立了位移反分析的人工神经网络方法,并应用该方法对所设定的一标准弹塑性问题的力学参数进行了反演,反演结果表明,所建立的位移反分析的人工神经网络方法具有模型简单、求解快捷等优点,且其精度亦能达到工程应用要求,因而可以在工程实际中应用。     

人工神经网络在结构振动控制中应用

对人工神经网络在结构工程振动控制中的应用做了综合评述 .简要介绍了人工神经网络的发展历程和基本性能 ;重点阐述了人工神经网络在结构振动控制中的应用情况 ,并对未来的发展方向进行了展望 .     

人工神经网络理论在控制领域中的应用综述

力图从人工神经网络的研究历史出发,在对人工神经网络在控制系统中的应用现状作出概述之后,针对当前的自动控制领域所遇到的难点问题,说明为什么人工神经网络理论能在其中获得如此广泛的关注,并详细论述其适用于控制工程领域应用的主要特征。     

近红外光谱分析在农产品方面的应用与展望

分析了近红外光谱技术的发展进程，着重介绍了近几年近红外光谱分析技术在农产品品质分析、加工生产过程中的在线质量控制以及与神经网络结合，采用模式分类原理进行物质鉴别等方面的应用，并分析了该技术的发展趋势及应用前景．     

一种新的复合神经网络控制器

目的介绍一种新的复合神经网络控制器的结构。方法结合传统控制、神经网络监督控制、神经网络逆控制的优点提出复合控制器方案,建立用它控制水箱系统的水位和温度的仿真模型,并进行计算机仿真。结果仿真实验表明,复合神经网络控制器中的PD控制器、神经网络监督控制器、神经网络逆控制器,可以协同工作,也可以在某种程度上单独工作。结论复合神经网络控制系统的鲁棒性和抗干扰性得到提高。     

人工神经网络在结构可靠性中的应用

将人工神经网络应用于结构可靠性的研究，就结构可靠性研究的神经网络模型的建立及网络训练的有关问题进行了探讨和讨论，同时给出了相应的算例。     

人工神经网络在煤氧化性预测方面的应用

提出利用人工神经网络技术进行煤氧化速率定量预测的新方法。根据对煤自燃的实际特点和基本规律的综合考虑，研究了影响因素的选取、煤氧化速率预测模型的建立等问题。采用BP神经网络算法对煤氧化速率进行了建模。结果表明，用神经网络模型对煤氧化速率进行模拟预测，具有理论上的可行性和现实意义，说明人工神经网络技术在煤氧化速率预计领域中具有实用价值。     

A REAL_TIME SHORT_TERM LOAD FORECASTING SYSTEM BY ARTIFICIAL NEURAL NETWORK *

应用人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ—ＡＮＮ）设计短期电力负荷预测（Ｓｈｏｒｔ＿ｔｅｒｍＬｏａｄＦｏｒｅｃａｓｔｉｎｇ—ＳＴＬＦ）系统,利用广州电网的负荷数据进行仿真,分别作出提前１小时和未来２４小时的整点负荷预测,获得比较满意的预测精度,显示出人工神经网络应用于短期电力负荷预测的良好前景．由于建立小时模型、改进了训练样本集的选取办法及采用高效率的ＬＭ（Ｌｅｖｅｎｂｅｒ＿Ｍａｒｑｕａｒｄｔ）训练算法,使ＡＮＮ的训练速度大大加快,形成可以实时训练和预测的ＡＮＮ＿ＳＴＬＦ系统．     

基于神经网络的岩土工程结构随机有限元分析

针对有限元蒙特卡罗法计算量大的弊端和岩土工程结构功能函数不能用显式表达的可靠性分析问题，提出并论证了基于神经网络的随机有限元（有限元蒙特卡罗）分析法。神经网络具有高度非线性的映射能力，可用来逼近结构响应量与随机变量的映射关系。通过典型岩土工程结构的应用实例分析，初步显示了基于神经网络的有限元蒙特卡罗法的应用效果和前景。     

人工神经网络在车辆故障诊断中的应用

人工神经网络具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此经常被用于车辆故障诊断。该文介绍人工神经网络的基本原理以及网络结构,通过利用Matlab人工神经网络工具箱,建立某车辆动力总成BP单网络结构的故障诊断模型,提出基于人工神经网络的车辆故障诊断方法。由于各类人工神经网络在处理复杂问题时均有不足之处,该文进一步研究混合网络的工作原理及其在车辆故障诊断中的应用,并认为此类方法将是人工神经网络在车辆故障诊断研究领域的主要发展方向。     

一种基于神经网络的事例相似度评估方法

提出一种基于分布式神经网络的事例相似度评估的体系结构及实现方法 ,即通过输入新旧事例中特征之间的两两相似度 ,利用神经网络来确定新旧事例之间的综合相似度 ,以此来改善不良结构决策领域中基于事例推理系统的事例检索性能     

人工神经网络节点作用函数的GP搜索法

人工神经网络的数学模型能解决很多实际问题 ,但收敛速度有的很慢。本文采用遗传程序设计对神经网络的节点作用函数进行自动搜索、优选 ,建立适合已知对象结构的动态的神经网络模型 ,以提高其收敛速度