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     

人工神经网络在控制中的应用及发展前景

通过对人工神经网络的历史与现状的分析，指出人工神经网络具有强大的生命力和应用前景，特别是在解决复杂控制问题方面具有五大优势．总结了人工神经网络在控制领域的主要应用实践，并对其发展前景和存在的问题进行了探讨．     

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．     

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．     

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．     

模糊逼近算法与人工神经网络预测功能

有些实际问题是无法用已知的很多定量预测方法预测的，这更是在预测中有极大局限性的人工神经网络难以解决的问题．本文通过对预测问题模糊逼近算法的研究，提出新的模糊逼近泛函微分方程定量预测方法，并从而化为能用人工神经网络预测的方法，扩充人工神经网络解决实际问题的功能．     

神经网络专家系统在试井解释中的应用

论述了应用专家系统和人工神经网络自动识别试井解释模型的新方法．首先应用人工智能对试井解释模型的压力导数图进行识别，建立了用专家系统构成模块式识别系统；然后应用人工神经网络实现试井解释模型识别；该系统能根据新的试井资料识别试井解释模型；最后，神经网络和专家系统相结合用于试井解释．油田实际试井数据的识别结果说明该方法是一种非常有效的识别方法，对不完全的，有噪声的试井数据也能有效地识别，识别准确率较其它方法都有较大提高     

基于BP神经网络的环境质量评估

利用人工神经网络对地区综合环境质量进行了评价,提出了基于BP人工神经网络、以Matlab为平台的算法程序的人工神经网络环境质量分类模型．并以某地区环境监测数据值为样本,进行了环境质量评价分析．研究结果表明,BP神经网络应用于环境质量评价无需构建复杂的参数方程,且具有基于知识学习的特性,结构简单实用,具有客观性和通用性．     

用于过程控制的神经网络自适应控制方法

本文从人工神经网络中较常用的ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）算法入手，针对其存在的学习（训练）速度过慢和易陷入误差局部最小的问题，对其算法进行了改进，提出了一种新的可变学习速率（η）的方法．在此基础上，针对常规自适应控制器难于实现且精度较差的问题，把人工神经网络控制器（ＮＮｃｏｎｔｒｏｌｅｒ）应用于自适应控制系统中．计算机仿真证明了改进是有效的．     

钢的连续冷却转变图的预测研究进展

对钢的连续冷却转变图的预测方法进行了综述,指出：物理模拟法根据相变理论建立物理模型,然后进行数值计算,它具有坚实的理论基础;Scheil法根据等温转变图推算连续冷却转变图;统计方法包括经验公式法和人工神经网络法,它们不考虑问题的物理意义,只根据实验数据本身进行预测。几种方法各有所长,但也都存在一些不足,在实际工作中应综合使用。     

人工神经网络在教学质量评价体系中的应用

采用了BP神经网络的原理用于教学质量评价,通过分析,给出了神经网络的教学质量评价模型结构,以及变步长的学习算法,并在MATLAB系统内得以实现。结果表明,人工神经网络用于教学质量评价中,既克服了专家在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

基于人工神经网络的火控系统故障诊断

阐述了人工神经网络的基本原理,研究分析了BP神经网络的缺陷并提出了优化策略。在此基础上,将BP神经网络应用于火控系统故障诊断之中,提出了基于此网络的火控系统故障诊断模型、实现方法和优点。     

基于神经网络的自适应噪声抵消器的研究

在系统阐述了自适应滤波器和自适应噪声抵消器基本原理的基础上,利用神经网络的特点,设计了基于四层神经网络的自适应噪声抵消系统,克服了传统自适应滤波器需要两路输入信号统计相关的特点。理论分析和计算机仿真表明,该系统与传统自适应噪声抵消系统相比具有很好的噪声消除能力和鲁棒性。     

灰色神经网络交通事故预测比较

针对BP神经网络多变量输入难以确定的缺点,提出了采用灰色关联分析法确定主要影响因子输入的多因子灰色关联分析神经网络预测模型,实例证明,该方法预测精度优于全输入BP神经网络预测。进一步提出了应用选优BP神经网络输入预测和GM(1,N)组合预测的模型,它结合了灰预测利用少数据累加生成建模,容易找出数据变换规律的特点和神经网络能很好地非线性逼近,又需要较全数据的特点。实证研究结果表明,该组和网络模型获得了更准确的预测值,模型新颖,具有更好的预测精度,可广泛应用于各种预测研究,有较高的推广价值。     

PCA+4点算法在手写体数字特征识别中的应用

提出一种改进手写字体特征的提取方法:将传统的PCA特征方法与13点特征方法进行综合,得到一种PCA+4点的特征提取算法,然后通过BP神经网络进行训练识别.实验仿真表明这种改进的方法比PCA特征提取及13点特征提取的识别率高,特别在手写变化大、手写速度快等方面优势更加明显.     

人工神经网络在矿井突水预报中的应用

突水预报是一项重要的矿井水文地质工作。借助于人工神经网络在处理非线性问题或非结构问题方面的优势,采用BP算法,基于大量矿井突水样本实例建立了突水预报神经网络模型,并将该模型用于实际预报,并取得了较好的效果。结果表明,模型具有较强的实用性。为了提高模型的预测精度,在训练样本的选择上还应具有一定的代表性。     

BP人工神经网络在齿轮钢淬透性预测中的研究

针对齿轮钢在轧钢过程中淬透性控制存在不确定性的问题,将人工神经网络应用到其不确定性上,通过改进BP人工神经网络学习算法训练神经网络,构建最优化的齿轮钢淬透性控制神经网络模型。通过仿真实验证明,该算法有效解决了齿轮钢淬透性预测控制的问题。     

海堤渗压周期特征分析及其在神经网络监测模型中的应用

海堤渗压监测序列是反映堤身状况与规律的重要信息,为把握海堤渗压序列变化特点、进行有效分析预测,对浦东海堤实测渗压曲线进行了广泛分析,归纳出其多周期变化的特征,并从谐量分析角度给出针对周期特征变化的渗压监测模型因子,结合神经网络特点,提出相应的神经网络监测模型输入层单元形式,以广义回归神经网络为例建立监测模型,以监测资料和实例说明多周期特征对监测分析的作用,以及与神经网络模型相结合的具体应用．     

基于改进小波神经网络的大气质量评价模型

为了缩短人工神经网络的训练时间、减少迭代次数和提高输出结果的准确率,将小波基函数应用于人工神经网络,并用专家评分后归一化处理的方法对输入层的权值初始值进行优化,建立了优化的小波神经网络模型。将该模型对井冈山区域2012年大气监测数据进行评价,实验结果表明:经过优化的小波神经网络模型的评价精度较高。最后与将该模型与其它评价方法相比,该模型还具有计算快速、评价客观、可靠性强、效率更高的特点。     

基于人工神经网络的动态联盟制造资源评估方法

在研究了多指标综合评价指标体系的构建与优化理论、Matlab关于人工神经网络的建立和分析了人工神经网络的BP网的优缺点基础上，构建了制造资源评价指标体系：提出应用人工神经网络对制造资源综合评价指标体系进行建模；并用Matlab进行程序编制；形成了基于神经网络的的制造资源综合评价模型和算法。