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。     

ANN理论在HVAC领域的应用

人工神经网络(ANN)作为人工智能的一个分支,它以独有的特性吸引了众多的学者对其进行研究和应用。该文章就人工神经网络在暖通空调领域的应用与研究现状进行了论述,阐述了人工神经网络在暖通空调系统负荷预测、能量管理、故障诊断、系统控制和其它方面的应用。     

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．     

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。     

可微动力系统的渐近性研究及其在神经网络中的应用

可微动力系统是国内外学者广泛研究的问题有广泛的应用背景．特别是在人工神经网络领域中应用已成为国际学术热点．试图介绍可为动力系统与人工神经网络方面的最新研究成果．     

人工神经网络在电气传动故障诊断中的应用

论述了人工神经网络在电气传动故障诊断领域的发展概况，主要包括神经网络的应用特点及其发展趋势等。     

基于人工神经网络的影响高速公路社会效益量化的变量选择方法

以四川省内江市区域经济为例,运用人工神经网络方法,定量分析了影响区域经济各因子的主次顺序,为高速公路社会效益量化的变量选择提供了一种研究方法.应用人工神经网络选择变量的方法可进一步推广运用于不同领域,为在众多指标变量中科学选取变量提供了可靠依据.     

人工神经网络与智能在农业中的应用

人工神经网络是人工智能领域中发展迅速的信息处理技术之一,在简单介绍人工神经网络的发展和基本结构的基础上,对人工神经网络在农业中用于农业技术管理、分类、预测等方面进行了综述。     

神经网络理论在制冷与空调中的应用

本文简要介绍了人工神经网络的基本原理,叙述了常用的ＢＰ网络和训练算法,综述了神经网络在制冷空调中应用的研究和开发现状。最后展望了近期神经网络在空调制冷领域应用的研究和开发走向     

人工神经网络在苏州空气污染预报中的应用

人工神经网络在预测预报领域的应用越来越广泛。简单介绍了BP神经网络的基本原理,较详细地回顾了国内BP神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,并建立了苏州市区SO2浓度预报的BP神经网络,预报结果表明:该模型具有简便、快速、准确的优点,可推广用于其它空气污染物的预报。     

神经网络在自动控制中的应用

文章介绍了神经网络在自动控制领域中的应用，论述了神经网络与模糊控制、PID控制、专家系统、遗传算法和粗糙集相结合的应用，对神经网络的发展前景提出了看法。     

人工智能技术在仪器与测量中的应用

分析了与人工智能技术相关的人工神经网络和模糊逻辑的基本要领和重要方法，根据传感器增强、数据融合和系统辨识、控制等相关领域的几个成功案例，分析了它们的技术优越性和可行性，并展示了人工智能技术在仪器和测量中的应用前景。     

人工神经网络在化学中的应用进展

回顾了人工神经网络的发展历史,简要评述了近期在化学中的非线性校准、模式识别、定量结构／活性相关(QSARs)、优化、过程控制、传感器、建模、参数估计、预测预报等方面的应用。并展望了人工神经网络在化学计量中的应用前景．     

基于BP神经网络的组织网络化发展综合评价模型

组织网络化发展的最终目的是更好地参与并保证企业价值创造．它的有效性最终必须通过企业价值创造过程直接或间接地体现出来,脱离企业价值创造过程的组织网络化发展极易导致“组织网络化泡沫”。因此．必须从企业价值创造的整个过程来研究组织网络化发展问题．并且需要对组织网络化发展与企业价值创造之间的关系进行综合评价研究。建立一个组织网络化发展与企业价值创造的综合评价模型,利用人工神经网络对组织网络化发展与企业价值创造之间的非线性性质进行模型化。应用实例表明．人工神经网络方法应用于组织网络化发展与企业价值创造的综合评价是可行的和有效的。     

人工神经网络在审计领域的应用

介绍了人工神经网络的基本特征,对国内外将人工神经网络技术应用于审计的有代表性的研究成果进行了综述,建议我国也应开展此类研究,且应将研究重点放在审计实质性测试方面。     

神经网络的应用与展望

基于对BP神经网络理论的基本分析,重点探讨了神经网络与遗传算法的结合。在此基础上,给出了神经网络的研究热点与发展方向。     

基于BP神经网络的油气产量历史预测

分析了常规油田开发模型所存在的问题;探讨了应用神经网络技术进行油气产量历史预测的可行性。油田实际资料验证评价结果表明:该法模拟预测精度高,效果好,简单实用,不失为油气产量动态预测的一条新途径。     

从科学研究方法论看人工神经网络研究的发展

简要回顾了人工神经网络不平衡的发展史。从科学研究方法论出发，对人工神经网络的研究方法，以及决定其迅速发展与正常发展的因素等方面的问题进行了讨论分析，给出了若干结论。指出竞争是人工神经网络的理论得以生存和不断完善的重要前提，成功是导致人工神经网络研究高潮的重要因素，理论与应用研究并重是人工神经网络健康发展的重要保证。