PID神经网络辨识能力的初步研究

PID神经网络具有在线自学习能力，通过无教师的自学习方式，PID神经网络成功地实现了不同的系统辨识。本文在介绍PID神经网络的基础上，论述了PID神经网络进行系统辨识的理论依据，给出了PID神经网络通过自学习进行非线性动态系统辨识的结果。     

容错神经网络及容错BP算法研究

给出了容错神经网络有关定义，建立了容错神经网络的数学模型，提出了容错神经网络的学习算法，即容错ＢＰ算法以及容错神经网络的结构设计方法，进行了仿真研究，并给出了实验结果及结论。     

河道洪水演算的神经网络模型

提出了适用于河道洪水预防的神经网络模型，应用实测水文资料与河道洪水演算的马斯京干法进行了比较，得出：神经网络模型几乎没有进行河道洪水的连续模拟；对于线性河道系统的实时洪水预报，马法优于神经网络模型；对于非线性河道的实时洪水预报，两者相差不大，神经网络模型略优一些。     

基于过程神经网络与气动热力参数的航空发动机状态监视

采用前馈过程神经网络方法预测发动机排气温度，讨论了网络输入输出参数的选择问题，基于正交基函数简化了前馈过程神经网络的聚合运算，提出了从前馈过程神经网络向传统前馈神经网络网络模型的转化方法，基于传统前馈神经网络先验知识给出了学习算法，进行了网络训练及仿真，取得了满意的结果。     

基于RBF神经网络的射频功放器件大信号建模方法研究

基于多层前向神经网络对任意非线性连续函数有较好的逼近效果，对BP(反向传播算法)神经网络和RBF(径向基函数)神经网络作了理论上的分析比较。并采用实际数据进行训练。说明了RBF神经网络在逼近精度和速度上都要优于BP神经网络。最后，以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型，并进行了模型检验，证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度。     

BP神经网络在围岩变形预测中的应用

利用神经网络，建立了围岩变形预测的BP神经网络模型，采用围岩变形的实测数据对网络进行了训练，以此训练好的BP神经网络对围岩变形进行了预测。预测结果表明，该模型具有很高的预测精度，为预测围岩变形提供了一种新的方法。     

神经网络复合推理技术的研究

提出了神经网络复合推理的思想，阐述了神经网络数值推理和传统符号逻辑推理的差异，提出了神经网络前置处理器和神经网络后置处理器的设计方法，建立了复合推理系统的结构，结合大型工程课题进行了验证。实践检验证明，该方法对解决非结构化，半结构化，结构化问题效果显著。     

基于径向基函数神经网络的水轮发电机组效率曲线计算方法

提出用径向基函数(RBF)神经网络进行水轮发电机组效率曲线计算的方法，并建立了径向基函数神经网络模型，以有限水头下原型效率试验数据为样本进行训练，所得的网络可快速准确地计算任意水头下的效率特性曲线。与BP神经网络模型的对比结果表明，该方法避免了BP神经网络的局部极小及收敛速度慢等缺点，在精度、训练速度等方面优于BP神经网络。     

应用改进BP神经网络进行用水量预测

针对工业用水量的特点，建立了改进的BP神经网络用水量预测模型，采用遗传算法对BP神经网络权系进行优化改进，改进的BP神经网络算法预测结果好于灰色理论预测和BP算法预测。以本溪市某供水厂用水量数据对改进的BP神经网络模型进行训练并预测，将其预测结果与灰色理论预测和BP神经网络预测结果进行比较分析，得出该方法用于供水系统用水量预测误差较小，同时克服了其他两种算法的缺陷。     

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．     

离散Hopfield神经网络在混烧控制系统故障诊断中的应用

给出了离散Hopfield神经网络结构和模型．利用Hopfield神经网络的演变过程是一种计算联想记忆的过程,它适用于正交(或近似正交)模式的记忆性质,给出了一种Hopfield神经网络的双向联想记忆模式的记忆矩阵构造方法,并提出了一种改进的基于Hopfield神经网络的控制系统故障诊断的算法,利用此算法实现实时检测混烧控制系统的故障和异常,对混烧控制系统的调节器和阀门进行故障诊断和故障信息提示．     

评价神经网络拟合精度的另一个指标

在基于神经网络的故障检测中，要求神经网络拟合某特定动态系统时均方预测误差的均值及其标准差均小，故在以均方预测误差的均值作为评价神经网络逼近特定动态系统性能的系统化交叉证实法的基础上进行改进，以均方预测误差的均值和标准差两个指标评价神经网络逼近特定动态系统性能。仿真结果证明，同时用两个指标不仅是可行的，而且比原系统化交叉证实法的选择效果好。     

用Hopfield神经网络解决作业车间调度问题

对作业车间调度问题的换位矩阵表示方法进行了改进,给出新的作业车间调度问题的 Hopfield 神经网络计算能量函数表达式,然后提出改进的 Hopfield 神经网络作业车间调度方法。为了避免 Hopfield 神经网络容易收敛到局部极小的缺点,将模拟退火算法应用于 Hopfield 神经网络求解,提出随机神经网络作业车间调度方法。与已有算法相比,改进算法能够保证神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案。     

基于RBF神经网络的晶体生产组织评价

在晶体的生产组织过程中,采用相关分析法确定影响评价的主要因素,建立一种基于RBF网络的生产组织评价模型,利用最邻近聚类算法,确定基函数中心点,将该模型与BP网络模型进行比较,结果表明:RBF网络在学习时间和评估精度上优越于BP网络。     

基于神经网络的超声检测缺陷表征

提出了一种基于神经网络的缺陷表征方法．该方法采用Fischer线性判别分析对表征缺陷的时域信号的波形参数进行选择，并将这些参数作为神经网络的输入对智能缺陷表征系统进行训练，用概率神经网络和BP神经网络分别对缺陷的类型和大小进行识别．对135种人造焊接缺陷(裂纹、夹杂和气孔)的试验结果表明，文中方法对辨识缺陷表征信息和提高缺陷识别率非常有效．     

基于FPGA的混沌神经网络的硬件实现

简要介绍Aihara混沌神经网络及数字化硬件实现的参数选择方法,并通过FPGA对其硬件实现。对所实现的混沌神经网络的输出状态进行分析,结果表明具有良好的混沌特性。     

MFNN的有效训练算法——变尺度方法的优化训练算法

在神经网络中应用最广泛的是一种前馈神经网络 在分析了神经网络原理后 ,针对该网络B P算法收敛速度慢的不足 ,提出了变尺度方法的优化训练算法     

补偿模糊神经网络在故障树分析中的应用研究

将补偿模糊神经网络用于故障树分析中的研究,建立了故障树顶事件失效模糊概率计算的补偿模糊神经网络模型,给出了应用实例.结果表明,将补偿模糊神经网络用于故障树分析是可行的,其计算更为方便,结果更为精确.     

小波神经网络的参数初始化研究

随机产生的初始参数往往使小波神经网络的学习次数大幅度地增加，甚至不收剑，为了加快网络的学习速度，本研究提出了一种将小波网络的初始参数设置和小波类型，小波时频参数和学习样本等联系起来的小波神经网络的初始参数设置方法，学习实例结果表明，按照这一方法不但可以获得高几率的优秀初始参数，而且能大大加快小波网络的后续学习速度。     

基于混沌理论与径向基函数神经网络的混沌时间序列预测

根据混沌时间序列的特性 ,给出了将混沌理论与径向基函数神经网络相结合对其预测的方法 .首先在虚假邻域概念基础上 ,提出了可同时确定合适的嵌入维数与时间延迟的方法 ,从而可据此确定径向基函数神经网络的输入 ;然后 ,用径向基函数神经网络进行学习及预测 .最后 ,给出一个实例 .