浅谈智能科学——人工神经网络及其发展中的哲学思考

人工神经网络是人工智能科学的重大研究领域之一,并在二十世纪科学技术所得了重大成果。近年来,国际学术界掀起了研究人工神经网络的热潮,但其神经网络模拟的对象需进一步的理解。有鉴于此,本文从哲学的角度对人工神经网络的产生背景、发展进行了初步的讨论。     

数学神经网络（Ⅱ）：神经网络的学习算法

重点研究神经网络的学习算法，给出了单人单出，多入单出，单入多出及多入多出网络学习算法的通用公式，指出了目前人工神经网络研究的方法没有跑出计算数学的圈子，人工神经网络所具有的“优点”并没有真正的实现。     

数学神经网络（Ⅴ）

继续研究数学神经网络，这里提出一种观点：人工神经网络可以作为数学的一种可视化手段，首先用便子指出几种熟知的数学方法可以用神经网络表达，然后讨论了线性规划、多目标线性规划、模糊线性规划以有模糊关系方程的神经网络形式。     

BP神经网络在教学质量评价中的应用观察

人工神经网络是一种新技术,具有非线性处理、适应学习能力强等优势,BP神经网络是人工神经网络中的一种,具有极强的非线性处理能力.本文就人工神经网络和BP神经网络的相关概念进行分析,研究基于BP神经网络的教学质量评价体系,并对BP神经网络在教学质量评价中的应用进行探讨,以便建立完善的质量评价体系,促进教学质量的提高,推动高职院校的发展.     

浅析BP神经网络设计中的关键问题

近年来人工神经网络受到世界各国学者越来越广泛的关注，介绍了以BP神经网络为人工神经网络的典型代表，简述了BP神经网络的原理和特点，重点分析了BP神经网络设计中的关键问题。     

前向多层神经网络BP训练的步幅试探调整法

前向多层神经网络ＢＰ训练的步幅试探调整法李艳斌，戚飞虎（光纤技术研究所）关键词神经网络，反向传播学习，步幅试探法中图法分类号ＴＰ３１在神经网络的研究中，前向多层人工神经网络的研究占有重要的地位，ＢＰ算法的提出，使得神经网络的研究取得了重大突破．作为前...     

人工神经网络原理、分类及应用

本文就人工神经网络的原理进行了介绍,对于人工神经网络技术进行了分类,对各类神经网络工作原理进行了阐述,并以BP神经网络为例,对其工作原理利用数学推导方式进行了重现,深刻揭示了神经网络的工作流程和细节。     

基于神经网络的宗地地价评估探析

当前，人工神经网络的研究方兴未艾，已成为人工智能领域的研究热点，其应用领域也越来越广．根据宗地地价评估的特点，对人工神经网络在宗地地价评估中的应用进行了探索．首先分析了宗地地价的特点和影响因素，并选取了济南市住宅用地交易样点，然后在DPS软件中用神经网络对所选样点进行宗地地价评估．通过预测结果与实际结果的对比得出，基于神经网络的宗地地价评估简便可行，并比传统方法更客观．     

关于泛化神经网络与支持向量机的研究

人工神经网络(ANN)的泛化特性是神经网络最重要的特性,同时也是最不容易保证的特性。本文对改进泛化的神经网络算法以及新兴的机器学习算法——支持向量机算法进行研究,并分别用BP神经网络、改进泛化能力的神经网络、支持向量机对人体脂肪测试实例进行仿真预测分析,结果表明,支持向量机比神经网络、改进泛化神经网络具有更好的预测(泛化)能力,是人工神经网络的替代方法。     

数学神经网络(V)──某些数学方法的神经网络表示

继续研究数学神经网络，这里提出一种观点：人工神经网络可以作为数学的一种可视化手段．首先用例子指出几种熟知的数学方法可以用神经网络表达，然后讨论了线性规划、多目标线性规划、模糊线性规划以及模糊关系方程的神经网络形式．     

人工神经网络在色谱中的应用

综述了近几年来人工神经网络用于色谱研究中的进展。主要体现在用人工神经网络方法预测色谱保留值、优化色谱分离条件、自动监控色谱仪运行以及揭示色谱数据的隐含信息方面,并展望了人工神经网络在色谱中的应用前景。     

混沌神经网络的起源、发展与应用展望

讨论了人工神经网络的起源与发展 ,并且对神经网络和混沌神经网络的数学模型的种类做了详细的介绍。最后 ,对两者相结合解决非线性动力学问题及该方法的进一步研究方向作了预测与分析。     

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 .     

一种新的神经网计算机结构

人工神经网络存在着广泛的并行机制。为此，人工神经网络计算机使用多个处理单元以适应并行处理的需要。多处理单元之间的信息通信是并行研究的内容之一，作者提出了利用数据流驱动思想和双口存储器技术实现人工神经网络计算机的一种新结构。     

生产作业计划专家知识的神经网络描述方法

研究了采用 BP神经网络描述生产作业计划决策知识和评价知识的原理和方法 ,针对决策知识 ,研究了 6种情形下规则的神经网络描述方法 ,在评价知识的描述中 ,采用层次分析法获取神经网络的训练样本 .     

用神经网络解多元非线性方程组

给出前人人工神经网络逼近性理论，得到用人工神经网络可逼近任意给定的连续函数，并通过计算机对一些非线性函数进行模拟，模拟结果表明这种方法的可行性．给出用人工神经网络解多元非线性方程组的原理     

共轭梯度神经网络的研究

针对ＢＰ人工神经网络存在的两个缺点：（１）局部收敛问题不能很好解决；（２）收敛速度慢，提出应用改进共轭梯度算法建立人工神经网络，以获得共轭梯度网络的全局收敛特性和快收敛速度。计算机仿真结果表明：改进巫轭梯度网络优于ＢＰ网络。     

基于模糊神经网络的工程车辆换挡试验系统开发

介绍了一种基于模糊神经网络（fuzzy neural networks,FNN）的工程机械自动换挡控制试验系统的开发研制工作,该控制系统是模糊系统与神经网络的结合体,除了保留常规模糊控制器的语言信息处理功能以外,同时具有神经控制系统的监督学习、自动知识获取功能,这使得控制系统对工况环境具有更好的适应性,台架测试表明：该系统对某一习惯性最佳操作具有重视能力,进而达到控制系统对工程机械变速箱挡位合理选择之目的。