多层神经网络的BP算法及其在机器人控制中的应用

用多层神经网络的反向传播学习算法,计算出权值和阈值函数的更新量;用这一算法对机器人的反向动态控制模型进行实验研究,最后给出了实验结果;探讨了出现误差时的解决方法．     

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Takagi-Sugeno模型的模糊神经网络的学习算法

选用正态函数作为模糊变量的隶属函数 ,给出了基于Takagi_Sugeno模型的模糊神经网络的用于学习的性能指标 ,并对其性质进行了分析 .在此基础上将二阶段变半径随机搜索法用作模糊神经网络的学习算法 .这种方法简便易行 ,可使模糊神经网络达到较高的精度 .该文给出了神经网络记忆容量的定义并求出了基于TS模型的模糊神经网络的记忆容量 .     

光面爆破效果BP神经网络预测

介绍了BP神经网络的基本原理，基于Matlab工具箱建立了预测光面爆破效果神经网络模型，从岩石力学性质，周边爆破参数两个方面对光面爆破效果进行分析和预测。为了加快神经网络模型的收敛速度。增强其跳出局部极小点的能力，采用了附加动量法和自适应学习速率结合的方法对网络进行训练，利用该模型对光爆效果进行了预测。取得了很好的效果。     

用FPGA实现的复合神经网络自学习算法电路

介绍复合神经网络模型及特性，讨论了基于假逆矩阵的自学习算法，研究用现场可编程门电路（ＦＰＧＡ）实现复合神经网络的自学习过程，电路设计成半并行全数字式．实验结果表明其权值学习结果与计算机软件模拟结果一致，而其运算速度是软件模拟无法比拟的     

基于自构建RBF神经网络的内模控制

针对复杂的非线性被控过程,本文提出一种基于自构建RBF神经网络的内模控制方法。该方法中,神经网络的自构建学习算法包括结构学习和参数学习。结构学习采用最近邻聚类法使网络能够自适应地在线增加和删减神经元以达到理想的网络结构。神经网络的参数学习采用梯度下降法。将该神经网络用于内模控制,使得辨识被控远程内部模型和控制器模型的神经网络的神经元个数可以根据激励强度动态改变,进而改善了控制系统的动态性能和鲁棒性。仿真结果表明了所提方法的有效性。     

Elman回归神经网络在大坝安全监控中的应用

给出了E1man回归神经网络的网络结构和学习方法。基于E1man回归神经网络能够逼近任意非线性函数的特点，提出了一种基于E1man回归神经网络建立安全监控模型的方法。实验表明，所建立E1man神经网络模型收敛速度快，并且其拟合及预报精度高于统计模型和BP网络模型。     

基于超闭球小脑模型的系统建模及其校正

为了克服神经网络建模在工程应用中的不足，利用超闭球小脑模型（HCMAC）神经网络所具有的结构简单、学习收敛速度快、泛化能力强等优势，提出了基于HCMAC的非线性动态系统建模原理。分析了建模误差产生的原因，给出了基于误差校正率的神经网络模型多步在线校正策略，采用通过实时扩展模型学习样本空间和基于模型误差可信度的模型参数修正方法训练模型，以跟踪实际动态过程。仿真实验证明：上述方法可有效地减小由于样本精度不高和在模型输入空间中的分布不均匀所带来的初始模型误差，同时可实时适应非线性动态过程工况的变化。     

基于遗传神经网络的环境质量评价系统

基于遗传神经网络的环境质量评价方法是用遗传算法和BP算法相结合的混合算法来训练环境质量评价神经网络预测模型的权值,即先通过遗传学习算法进行全局训练,再用权重调整BP算法进行精确训练,这一算法克服了BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,环境质量评价实例证明提高了预测精度.又将三种评价方法的评价结果进行对比,得到该方法的评价结果比传统的专家评价法的评价结果更加准确.因此该方法也为环境质量评价提供了一种新的研究思路和分析方法.     

基于遗传神经网络的环境质量评价

介绍了基于遗传神经网络的环境质量评价方法.这一算法克服了BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小等缺陷,环境质量评价实例证明提高了预测精度.阐述该方法的评价结果比传统的专家评价法的评价结果更加准确,为环境质量评价提供了一种新的研究思路和分析方法.     

Improved Marquardt Algorithm for Training Neural Networks for Chemical Process Modeling

IntroductionResearch on artificial neural networks(ANN) hasmade great progress during the past few years.Neural networks have been widely used in chemicalprocesses.Among all kinds of networks,the back-propagation (BP) network is the most commonchoice forits high capability of nonlinear mapping,study and classification. Through adjustingnetwork weights according to samples,the BPnetwork can simulate systems with complexnonlinear mapping relationships,such as chemicalprocesses.　The most com…     

基于BP神经网络的广义预测控制算法的研究与应用

本文提出了1种基于BP神经网络的广义预测控制算法,其实质是利用BP神经网络来求取广义预测控制的最优控制律.神经网络选用了具有良好逼近性能的BP结构.该算法对广义预测控制算法进行了简化,使其可以应用于快速系统的控制.最后,选用倒立摆系统作为研究的对象,将新算法应用于倒立摆的控制,取得了较好的控制效果.     

热分解过程的神经网络预测方法的研究

提出了用前馈神经网络求解热分解过程的新方法．针对传统的ＢＰ算法的缺陷,把无约束优化中的变尺度应用于网络的训练学习,改进了学习算法,提出了一种基于动态步长的新的变尺度算法．通过它对热分解过程的预测分析,其结果非常逼近实验结果并优于传统的理论计算结果;同时,新的变尺度算法提高了网络算法的收敛性．     

一种用于MIMD平台的并行遗传／神经网络混合学习算法

本文提出了一种用于多层前馈神经网络训练的新算法，它把遗传算法与自适应变形梯度学习算法集成起来。这种并行混合学习算法已经在ＭＩＭＤ平台实现了。通过把该算法用于二个图像识别领域例子，对它的性能进行了评估，本文学显示了所 拼行混合神经网络学习算法的良好的收敛性。     

基于遗传算法-神经网络的半主动悬架控制仿真

分析了汽车悬架的非线性特性 ,提出了一种采用遗传算法 -神经网络的控制方法实现对车辆半主动悬架系统的控制 ,并用一个 4自由度的车辆模型 ,分别对有该控制规律的半主动悬架和传统的被动悬架进行了计算机仿真 ,结果表明前者比后者具有更好的减振效果。文章将神经网络与遗传算法相结合 ,使控制器对付复杂问题的能力大大增强 ,为汽车半主动悬架控制系统的研究提供了一条崭新的途径     

神经网络自调节变尺度算法及其用于聚酯生产工况预测

探讨了多层前向神经网络的学习算法，并将该算法用于大型聚酯生产工况预测。结合非线性最优化方法，提出了一种基于拟牛顿法的神经元网络自调节变尺度学习算法，仿真结果表明，该算法有效地改进了神经元网络学习收敛速度和收敛性能。     

用神经网络求解时间依赖网络最短路径问题的新算法

时间依赖的网络与传统的网络模型相比更具有现实意义,具有广泛的应用领域．用实例证明了著名的Dijkstra算法在时间依赖的网络上不能有效地求解最短路径问题,给出了时间依赖的网络的定义和模型,给出一种实用反馈式神经网络来求解时间依赖的网络的最短路径问题．并用模拟实验验证了它在不同的网络更新时间区间上收敛速度的稳定性。结果是神经网络求解非NP-难解类优化问题的一种新尝试．     

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。     

基于遗传优化神经网络算法的桥梁结构损伤识别

当前越来越多的大型桥梁结构安装了健康监测系统,作为桥梁健康监测系统的核心,结构损伤识别技术成为研究热点.基于人工神经网络和遗传算法的优点,提出了一种新的方法——遗传优化和神经网络混合算法(用遗传算法优化神经网络的初始权重,)实现桥梁结构损伤的位置和程度的识别.与传统的人工神经网络算法相比,该方法克服了其易于陷入局部最优的缺点.对工程实例梁的试验数据进行分析和结构损伤状况识别,结果表明,该算法的可行性和可靠性,可以应用于类似结构损伤的识别与评价.     

基于递推k-均值聚类算法的RBF神经网络及其在系统辨识中的应用

提出了一种基于ｋ－均值聚类算法的ＲＢＦ神经网络递推快速学习算法,并用此对动态非线性过程进行辩识。仿真结果表明了本文方法的可行性。