结合专家知识改进BP网络在故障诊断中的应用

针对BP网络利用知识和表达知识的方式单一，忽略专家知识的缺点，提出了一种结合专家知识的改进BP网络，并应用于故障诊断。它分别利用了神经网络和专家系统的优点，利用专家系统和BP网络的结合来取长补短。实例结果表明，该算法学习收敛较快，故障识别效果也优于标准BP网络。     

神经网络技术在汽车故障诊断专家系统中的应用

针对基于符号处理的专家系统的局限性和汽车故障诊断的复杂性,提出了将神经网络技术引入汽车故障诊断专家系统的思想,并对基于神经网络的专家系统的原理进行深入探讨.最后,给出了一个基于3层BP网的汽车转向系故障诊断专家系统的实例.     

基于神经网络的齿轮箱故障诊断专家系统设计

针对神经网络和传统故障诊断专家系统的不足,提出了一个把神经网络与专家系统相结合,发挥各自优点的基于神经网络的齿轮箱故障诊断专家系统设计方案。介绍了该系统的结构功能和主要特点,并阐述了该系统重要模块的实现方法。     

基于ART2神经网络的手势动作肌电信号识别

针对手势动作肌电信号识别中存在的识别效率和稳定性问题,采用一种基于ART2神经网络的手势识别方法,并进行了单用户和多用户的实验研究.对8名受试者、8类手势动作模式的单用户实验,取得了较高的识别正确率,与BP网络相比,ART2分类器具有识别率高、实时性好、鲁棒性强的优点;同时,多用户的实验结果表明,ART2网络对手势动作肌电信号的识别具有良好的自适应性和稳定的分类能力.     

基于BP神经网络的沼气工程故障诊断专家系统

针对传统专家系统的知识获取困难、推理能力差、智能水平低和实用性差等缺点,阐述了BP神经网络运用于农村沼气工程故障诊断专家系统的设计思想,应用专家系统与数据结构的有关知识和面向对象的设计方法,设计了农村沼气工程故障诊断专家系统知识库,提高了农村沼气工程故障诊断效率,为故障诊断专家系统的知识库设计提供科学有效的方法.     

基于BP神经网络的故障诊断

本文论述了BP神经网络的结构和学习算法以及应用到故障诊断中的原理和过程。详细地分析了拖拉机变速箱的工作原理,并讨论了利用BP神经网络的优点,应用到该工程的故障诊断中。通过试验证明,基于神经网络的故障诊断已经逐步走向成熟。     

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。     

基于BP神经网络的汽车外观设计评价方法

为了对汽车外观设计进行相对客观的评价,在分析人工神经网络原理的基础上提出了应用BP神经网络评价汽车外观设计的方法。根据BP神经网络具有自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等优点,建立了汽车外观设计BP神经网络评价模型,选择20款汽车外观作为学习样本、8款汽车外观作为检验样本,利用MATLAB软件进行了BP网络的实例训练和验证。实验结果表明,BP神经网络模型可以较准确地对汽车外观设计进行评价。     

基于ANN与ES混合系统的银行贷款风险预警研究

鉴于银行贷款风险预警信号通常包括有关财务状况信号与非财务状况因素信号，即既具有可量化也有非量化信号的特点，这里尝试运用人工智能技术，基于人工神经网络（ANN）和专家系统（亦称基于知识系统KBS）的混合系统进行贷款风险预警研究。对于有关财务状况预警信号采用前向三层BP神经网络建立财务预警模式。对于BP网络的输出，把它同非财务因素信号一起直接输入专家系统。最后将由专家系统作出风险预警的最终建议。文中在对财务预警BP神经网络进行实验设计基础上再整合到经过结构化的KBS原型系统。     

基于RBF神经网络和专家系统的短期负荷预测方法

深入研究了天气和特殊事件对电力负荷的影响,建立了结合径向基（RBF）神经网络和专家系统来进行短期负荷预测的模型。利用RBF神经网络的非线性逼近能力预测出日负荷曲线,然后利用专家系统根据天气因素或特殊事件对负荷曲线进行修正,使其在天气突变等情况下也能达到较高的预测精度。利用该模型编制的实用化软件在西北电网的多个电力局投入实际应用,结果表明：该方法用BP神经网络相比,具有较高的预测精度,同时具有较强的实用性。     

基于模糊 ART-2 的神经网络火灾探测系统

提出将ＡＲＴ－２神经网络与模糊系统串联而成的模糊ＡＲＴ－２神经网络系统并用于火灾探测，使其对火灾信号具有很好的聚类特性．实验结果表明，该系统比ＢＰ神经网络火灾探测系统具有更强的适应环境的能力，能够更快、更准确地探测各种标准试验火并具有很强的抗干扰能力．     

基于小样本数据的BP神经网络建模

针对小样本条件下BP神经网络存在预测精度不高的问题,将专家知识融入BP神经网络训练过程中解决此问题。首先BP神经网络通过遗传算法获得最优初始权值和阈值;其次对专家知识进行数学表达;最后通过增广拉格朗日乘子法将专家知识融入BP神经网络训练过程中。利用实际中的结晶动力学问题对所提方法进行验证。仿真结果表明,与现有的解决小样本问题的方法相比,融合专家知识的BP神经网络在小样本条件下可以有效提高预测精度。     

基于BP神经网络的手写数字识别系统

提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别系统的方案。手写数字图像通过颅处理后,在特征提取方面采用两种适应性较强的特征提取方法,即18点特征提取方法和手写数字笔画特征提取法．不但减少了提取时间。而且提高了手写数字图像的识别率。利用Visual C＋＋编写手写数字识别系统,得到了较好的识别结果。     

基于神经网络专家系统的卫星姿态确定系统故障诊断

介绍了一种基于人工神经网络与专家系统相结合的智能故障诊断系统,将专家系统与神经网络结合运用取长补短,发挥各自的优势.给出了系统的结构组成,并具体描述了神经网络专家系统的工作原理.采用的RBF网络有效地克服了BP网络收敛速度慢,且易陷入局部极小的缺陷.同时利用神经网络的并行处理功能,有效地解决了传统专家系统的推理复杂、时间冗余等缺点.仿真结果证明了该方法应用于卫星姿态确定系统的故障诊断是有效的.     

基于BP网络的飞机燃油系统故障诊断方法研究

对于飞机燃油系统故障诊断问题,提出了一种利用BP神经网络进行飞机燃油系统故障诊断的新方法。通过设计飞机燃油系统层次分类诊断模型,构建了专家系统知识库和推理机,利用CB工具开发了飞机燃油神经网络故障诊断专家系统。仿真结果表明,该系统很好地发挥了专家系统的智能性,能够快速准确地诊断出燃油系统的故障,完全适合于飞机燃油系统的故障诊断。     

一种新型的动态模糊神经网络控制器

基于前向模糊神经网络ＡＮＦＩＳ提出了一种新型的动态模糊神经网络（ＤＦＮＮ）,将模糊逻辑,神经网络和ＰＩＤ控制器三者的优点有机地融合在一起。通过在ＡＮＦＩＳ的归一化层和输出层之间加入递归层,构成了动态模糊神经网络（ＤＦＮＮ）,并推导了基于ＢＰ的反传学习算法,与ＡＮＦＩＳ和ＰＩＤ控制器相比,ＤＦＮＮ具有更好的控制效果。ＤＦＮＮ的参数具有明确的物理意义,可根据专家的经验选择初值,加快了网络的收敛速度,由     

基于BP神经网络的螺杆泵井故障诊断技术研究

提出了基于BP神经网络和专家系统的螺杆泵井故障诊断方法:将螺杆泵井工况类型细分为10类,选取表征油井生产状态的7个特征参数作为输入量,采用Active X技术,借助VB调用Mat-lab人工神经网络工具箱函数,构建和训练网络模型.用该方法对新疆油田吉7井区吉101井和吉002井进行实例分析,验证了模型的正确性.     

神经网络专家系统的状态识别,知识表示和求解策略

将神经网络与人工智能技术相结合，提出了１种新型的知识表示的形式化描述和知识单元，知识通过模式分类导入，并用ＩＭＳＢＰ和（Ｂ－Ｂ）ＢＰ调节２种不同类型的权，在此基础上提出了神经网络的双向求解策略，以加炉控制验证了其可行性。