BP神经网络在电动执行器控制中的应用

为提高电动执行器的控制精度、消除电机振荡,满足智能制造领域对电动执行器控制性能越来越高的需求,将人工神经网络应用于电动执行器的控制中,设计一套高精度、高稳定性的电动执行器。该电动执行器将电机的电压、电流、转速、温度作为输入量,利用人工神经网络预估电机停止位置,避免电机振荡,其控制精度由国家标准规定的5%提高到1%。实验结果表明,该电动执行器电路更加简单,能够有效提高系统稳定性和控制精度。     

BP神经网络在蜜网系统中的应用

介绍了BP算法的基本思想及其网络模型,蜜网中数据的处理流程.借鉴BP算法应用于入侵检测系统,将BP神经网络技术应用于蜜网系统中,提出了在蜜网中基于BP神经网络的数据处理模型及训练过程.     

BP神经网络在图像压缩中的应用

借助BP神经网络,采用改进的最速梯度下降法,编程实现了灰度图像的压缩与重现.在MATLAB环境下仿真实验结果表明,所设计的网络图像压缩效果良好,同时具有较好的泛化能力.     

BP神经网络在矿井安全监测评价系统中的应用

阐述了BP神经网络基本理论，分析了BP神经网络存在的问题并提出了两种改进方法，增加了收敛速度，提高了效率。并将其应用于矿井安全监测评价系统中，提出了基于此理论的安全监测评价方法等，为矿井的安全生产和安全管理提供了依据。     

免疫遗传算法在BP神经网络中的应用

提出了一种基于免疫遗传算法(IGA)的BP神经网络设计方法.该算法在遗传算法(GA)的基础上引入生物免疫系统中的多样性保持机制和抗体浓度调节机制,有效地克服了GA算法的搜索效率低、个体多样性差及早熟现象,提高了算法的收敛性能.为了解决BP神经网络权值随机初始化带来的问题,用多样性模拟退火算法(SAND)进行神经网络权值初始化,并给出了算法详细的设计步骤.仿真结果表明,同混合遗传算法相比,该算法设计的BP神经网络具有较快的收敛速度和较强的全局收敛性能.     

BP神经网络在入侵检测中的应用

对如何检测未知入侵手段的问题进行了探讨．在被监测程序输入条件已知情况下，借助程序行为简档，给出了一种基于BP神经网络的入侵检测方法，阐述了所用BP神经网络的基本结构以及训练方法，最后在LINUX环境下进行了实验验证．结果表明，在程序行为简档内容比较清晰的条件下，运用BP神经网络检测入侵，可在一定程度上提高入侵检测系统的难确检测率．     

BP神经网络在电子商务供应链中的应用

在电子商务供应链管理过程中,库存管理是企业管理的重要组成部分,库存的正确预测,对于企业在市场上的竞争具有重大的意义.目前,对创新性产品的库存预测的方法各有其局限性,预测的精度不够,预测的平均误差大.针对创新性产品,以零库存为期望值,设计和构建了一个BP神经元网络系统,并将其应用于供应链的库存管理,为企业提供库存预测方案.     

BP神经网络在路径规划中的应用

神经网络由于其具有对数据大规模并行处理及对知识有较强的融合能力的优点，因此将它应用于机器人路径规划中，但是BP网络极容易陷入局部极小值，应用加权策略解决了此问题．仿真结果表明，BP神经网络应用于移动机器人路径规划具有正确性、高效性、实用性和智能性等优势．     

BP神经网络在无损检测中的应用

应用某型工业CT机对一定数量某型铸件进行了无损检测,通过采得的两个属性值和该铸件是否合格,对BP网络进行训练,得到了较好的分类曲面,使得某型铸件无损检测精度从原来的60%左右提高到85%左右.     

BP神经网络在数据挖掘分类中的应用

结合人工神经网络对噪声数据具有高承受能力,且对未经训练的数据具有分类模拟能力的特点,讨论了在数据挖掘领域中利用BP网络进行数据分类的实现过程,描述并分析了BP算法.然后,针对银行业务中客户信用政策给出了实例分析,用该算法建立了一个分类模型,根据存款金额、贷款次数、及时还贷率等数据信息实现对客户信用等级的分类.     

BP神经网络在加热炉控制系统中的应用

为炼油用低压加热炉设计了一种模糊控制器，并研究了用多层前馈神经网络实现模糊控制的方法，仿真研究表明，所设计的神经网络系统不仅能完全体现模糊控制各部分的功能，而且具有很高的灵活性和通用性。     

BP神经网络在信用风险评估中的应用

采用人工神经网络模型研究信用风险评估问题。研究利用BP算法训练多层前馈神经网络,给出了基于BP算法的信用风险评估计算步骤,最后以对个人信用评估为例,说明了人工神经网络在信用风险评估系统中的应用。     

遗传算法在BP神经网络学习中的应用

在遗传算法与BP神经网络结构模型相结合的基础上,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法．     

BP神经网络在股指预测中的应用

设计了一个三层的BP神经网络,优化了网络输入,结合Matlab神经网络工具箱,采用LM算法与归一化方法相结合的方法对网络进行训练与仿真,并对上证指数收盘价进行了预测,实验表明网络收敛快,泛化能力强.     

BP神经网络在水质检测中的应用

随着现代社会用水量不断加大,亟待建立一种简单有效的水质检测方法,来快速地对水质做出评价.由于神经网络先天具有并行处理信息的能力,解决此类问题有着其特殊的优势.本文提取了8个影响水质的主要指标,并运用BP神经网络对样本的水质进行了评价,取得了良好的效果.     

BP神经网络在智能仪器中的应用

在智能仪器测温过程中，一个温度传感器通常是将模拟信号转换为数字信号，再由内部电路依照数字信号的大小转换为相应的温度值对应的数字量，对于热电偶这个过程通常是用查表来完成的，但查表程序占用空间且精度不高，于是采用BP神经网络的方法对温度值和输出热电动势做出训练，以求出满足误差要求的网络结构。     

BP神经网络算法在字符识别中的应用

介绍了BP学习算法的基本原理及其优缺点,并针对其不足,引入了动量项进行改进,并对BP网络的算法实现作了探讨。     

BP神经网络在桩基工程中的应用

概述了 BP神经网络的基本原理。通过对影响桩基承载力因素的分析并结合 BP神经网络特点 ,提出位置系数新概念 ,并建立了桩基工程中几种常用桩的单桩极限承载力预测模型。在工程实例的基础上 ,用 MATL AB的神经网络工具箱说明 BP神经网络预测单桩极限承载力可行性。     

BP神经网络在股价预测中的应用

股票价格受多个影响因素的共同影响,且各个因素之间有着比较复杂的关系,是具有高度不确定的非线性系统。利用传统的预测方法有着诸多限制,而采用神经网络的方法则能够较好地克服这些限制,实现良好的非线性预测。文章利用二层前馈神经网络对股市建立预测模型,探讨了网络结构、隐节点个数确定的原则、样本数据的预处理,对长源电力（000966）2009年—2010年共三个月交易数据进行分析。结果表明采用该方法对股价有良好的预测效果,可为投资提供一定参考。