一种新型的前馈多层神经网络学习算法

利用矩阵Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ逆的方法,提出了一种新型的前馈多层神经网络学习算法－ＭＢＰ算法。该算法采用了群体搜索的策略,打破了ＢＰ算法一次一点的搜索方式,一次可搜索权空间中的一个超平面,仿真结果表明,该算法在提高收敛速度和避免陷入局部极小点方面都有一定的进展。     

人工神经网络研究现状及其展望

回顾了神经网络理论发展的历史和现状。在此基础上，介绍并讨论了20世纪90年代神经网络研究的一些新进展。根据神经网络研究的特点，对人工神经网络今后的发展前景作了一定的评述，人工神经网络的研究与发展必将对现代科学技术产生深远的影响．     

数学神经网络（I）——神经网络的插值机理

定义了数学神经元与数学神经网络，讨论了数学神经网络的插值机理，设计了一类单输入单输出三层前向数学神经网络与双输入单输出四层前向数学神经网络，它们分别逼近给定的一元连续函数和二元连续函数到预定的精度。     

小波神经网络的研究及其展望

小波分析与神经网络结合的研究 ,已成为近些年来信号处理学科的热点之一。小波分析具有良好的时频局部性质 ,而神经网络具有自学习功能和良好的容错能力 ,将二者结合必具有强大的优势。本文对小波网络的结构形式 ,学习算法及其应用进行综述 ,并就其存在的一些问题及其发展趋势进行了探讨。     

一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法仿真

提出一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法,分析了网络的拓扑结构,给出了网络的参数估计方法.采用遗忘因子法训练网络的权值,利用具有优良渐近性质的递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子,分析并给出两种小波元的个数选择方法.该算法用于非线性函数逼近时优于同等规模的BP神经网络.仿真研究表明,该方法具有收敛速度快,逼近精度高等优点,在为非线性系统建模提供一种新方法的同时,也为复杂非线性系统的辨识提供有益的参考.     

基于人工智能的创造性思维的模拟方法

针对创造性思维在人类思维中的重要作用，对创造性思维的模拟提供了创造计算的一种新方法。其中，逻辑思维采用了神经网络的BP算法来实现，直觉思维采用了Hopfield神经网络以及交叉变异等实现方法。论述了变异联想在直觉产生中的重要作用，并且建立了模拟直觉的计算模型。采用直觉与逻辑互补构成创造性思维的观点，构造了创造性思维的认知与计算模型，给出了创造性思维模型的计算实例。     

多神经网络在软测量仪表中的应用

针对化工过程对象的复杂性和不确定性,介绍了采用以RBF神经网络作为子网络的多神经网络在软测量仪表中的应用。用粘度软测量仪表的实例证明了使用多神经网络建模的有效性。     

基于TD-BP网络的噪声滤除

为更好地消除噪声,提出TD-BP神经网络拟合未知的噪声信道滤波器,讨论了它的模型与学习算法及其通用逼近性.基于TD-BP神经网络的噪声消除器具有神经网络分布式并行信息处理能力,利用TD-BP逼近噪声,然后抵消噪声得到有用信号,具有较好的鲁棒性和除噪性能.     

BP神经网络数值预测方法的研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景.在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测.本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议.     

基于人工智能的创造性思维的方案探讨

针对创造性思维在人类思维中的重要作用.对创造性思维的模拟提供了创造计算的一种新方法.其中,逻辑思维采用了神经网络的BP算法来实现,直觉思维采用了Hopfield神经网络以及交叉变异等实现方法,论述了变异联想在直觉产生中的重要作用,并且建立了模拟直觉的计算模型.提出了采用直觉与逻辑互补构成创造性思维的观点,构造了创造性思维的认知与计算模型,给出了创造性思维模型的计算实例.     

人工神经网络在炼铁工序能耗分析中的应用

以节能降耗为基本出发点,借助大量的统计数据,运用BP算法对企业工序能耗进行了系统地分析。研究结果表明用神经网络BP算法构造的网络模型,用于练铁工序能耗多因素的定量分析是可行的。这种方法尤其适用于一般数学模型难以描述的非机理型相关因素的定量分析。     

BP神经网络数值预测方法的研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景。在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测。本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议。     

时滞区间静态神经网络的全局鲁棒稳定性

应用Lyapunov泛函方法和拓扑度理论研究了时滞区间静态神经网络的全局鲁棒稳定性，给出了一些实用的判据。     

小波神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了小波神经网络的基本概念及其构造，并针对齿轮箱故障的复杂性，综合利用小波函数的特点，构造了用于齿轮箱故障诊断的小波网络，对齿轮箱的状态进行判别，实现故障诊断．实验结果表明，小波神经网络在故障诊断领域具有良好的实用性．     

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。     

前向神经网络的处理能力和推广性量度

目标问题的复杂程度和网络处理能力的适合程度是影响人工神经网络推广性的本质因素。为了衡量前向神经网络（ Ｆ Ｎ Ｎ）的处理能力,该文对 Ｆ Ｎ Ｎ 的插值误差进行了研究,得到了统计意义下 Ｆ Ｎ Ｎ 处理能力的估计值,进而定义了能间接反映神经网络推广性的推广性量度。该方法能够估计出适合目标问题的网络规模,应用于函数逼近和样本分类问题,仿真结果证实了该方法的有效性。     

人工神经网络在手感评定中的应用

针对现有的手感评定方法在识别准确性,容错性和适应性方面存在的问题,提出了用4个检测模型产生手感信号,并用BP神经网络处理信号的具体方法和步骤.实验证明,BP神经网络具有较好的自适应模式识别能力和容错性.     

基于神经网络的矿井井型确定方法

研究了基于神经网络的矿井井型确定方法，为矿井设计提供了一种崭新的工具，应用表明，该方法是切实可行的。图２，表２，参４。     

股市变化模式分类的两种神经网络方法

本文运用神经网络的学习联想能力，提出了对股市变化模式的两种分类方法，一定程度上弥补了传统技术的不足，为进一步进行股市预测提供了帮助。