人工神经网络发展的若干哲学思考

对人工神经网络产生的背景、发展及前沿领域进行了详细的阐述，阐明了作者对人工神经网络发展所产生的几点哲学思考。     

结构缺损位置识别

应用小波分析理论对缺损结构信号进行处理，并由此形成人工神经网络的训练样本，进而用人工神经网络对结构缺损位置进行识别。本方法亦适用于其它机械故障的检测问题。     

人工神经网络在RCS成像技术中的应用

在雷达二维成像技术中应用人工神经网络对目标进行横向超分辨，对典型的相互独立的四点目标模型进行数值仿真研究，结果表明人工神经网络方法具有明显的超分辨率。     

人工神经网络在孕妇脉象判别中的应用

以人工神经网络理论为基础,设计了一个用于判别孕妇脉象的神经网络。先对采样数据进行分析处理,形成网络的样本数据库,然后对网络进行训练、仿真,最后再对仿真结果作进一步分析。实验和分析表明,人工神经网络方法在中医脉诊领域具有明显的优越性和广泛的应用前景。     

探讨人工神经网络在作物水分生产函数建模中的应用

非线性映射是人工神经网络的基本功能,可以通过该功能来建立水文水资源系统的一些非线性模型。本文通过建立作物水分生产函数的BP人工神经网络模型,进行网络训练和遗传算法设计,得出作物水分消耗与产量的关系,并分析出水分消耗与产量的影响规律,对合理发布灌水预报具有重要的指导作用。     

人工神经网络应用于光谱分析：校正与辨识

将人工神经网络（ＡＮＮ）用于光谱分析校正与定量分辨中，采用三层节点模型和反向传播学习算法对模拟与实测数据处理结果表明，人工神经网络对光谱分析校正与定量辨识是可行的。从页为光谱辨识与多元校正提供了一条新途径。     

基于小波神经网络的图像文本信息提取技术研究

提出了利用小波神经网络提取图像中文本信息的新颖方法.原图像经过离散小波变换分解成4个子频带,文本区域的高频子频带与非文本区域的不同,所以可利用其差异计算出3个特征值作为人工神经网络的输入值,然后用基于BP算法构建的人工神经网络来训练待测的文本区域.文本区域的人工神经网络输出值不同于非文本区域的输出值,因此可利用一阈值来判定其是否为文本区域.最后,将可检测的文本区域经过扩张运算后便可得到正确的文本区域.     

人工神经网络法对MeX－REX_3熔盐系相图特征的预报

用化学键参数－人工神经网络方法对ＭｅＸ－ＲＥＸ。熔盐系相图进行研究，总结相图若干特征的规律．结果表明，人工神经网络可判断中间化合物的形成，化学配比以及熔化类型，并能预报中间化合物的熔点，分解温度和包晶点的组成，结果与实测相图符合较好．其研究结果已纳人材料设计专家系统．     

基于人工神经网络的汉语语义网络生成

在分析自然语言处理中规则法与统计法的优缺点的基础上,提出一种新的基于人工神经网络的汉语语义网络生成模型,该模型利用人工神经网络的可学习性,从而可有效覆盖相当规模的语言学知识,以应付自然语言的多变性,同时通过语义网络表征知识可深层次刻划词语之间的关系,为后续语言的理解与推理打下基础．     

MHMM和ANN法结合的语音识别方法

提出了一种改进的隐马尔柯夫模型（ＭＨＭＭ）方法，并在ＭＨＭＭ方法中结合进人工神经网络（ＡＮＮ）方法，以这种方法为基础建立了语音识别系统。实验结果表明，与隐马尔柯夫模型方法比较，新系统的识别率有所提高，从而，充分地显示了人工神经网络在语音识别中的可行性和有效性。     

人工神经网络法对MeX—REX3熔盐系相图特征的预报

用化学键参数－人工神经网络方法对ＭｅＸ－ＲＥＸ３熔盐系相图进行研究，总结相图若干特征的规律，结果表明，人工神经网络可判断中间化合物的形成，化学配比以及熔化类型，并能预报中间化合物的熔点，分解温度和包晶点的组成，结果与实测相图符合较好，其研究结果已纳入材料设计专家系统。     

应用人工网络对化学传感器CaxPb1-xTiO3薄膜的晶格畸变进行评估

利用人工神经网络对化学传感器的晶格畸变进行了深入研究.实验结果表明:传感原件钙掺杂钛酸铅薄膜材料随合成参数的变化而呈现不同的晶格畸变度,该参数通过X射线粉末衍射精细结构确定,并作为人工神经网络的输出变量;合成参数作为输入变量,以MatlabTM作为操作平台,利用三层识别方法对传感元件的纳米结构进行评估与预测.实验结果与...     

黑龙江省洪水灾害的孕灾因子组合效应分析

本文利用人工神经网络（ANN）的非线形识别及预测功能，对黑龙江省洪水灾害的主要孕灾因子的组合效应进行定量分析。     

基于人工神经网络的L9(34)正交实验预测特点研究

用五组L⁹(3⁴)正交实验结果作为训练学习样本集,通过人工神经网络对其预测特点进行了探讨.结果表明:完备的正交实验样本集是基本训练学习单元,不可分割,其预测结果与实测结果吻合很好.同一类型同一实验条件下,完备的信息量大的正交实验样本集通过人工神经网络能很好地预测其他完备的信息量小的正交实验样本集,这为正交设计提供了有意义的参考思路.     

神经网络的函数逼近性分析

结合国内外最新研究成果，详细论述了人工神经网络及模糊神经网络对函数的逼近能力，从而为神经网络函数逼近性在智能化控制方面的应用提供了理论依据。     

基于人工神经网络的公路隧道安全性评价研究

本文基于人工神经网络原理,选取能反映公路隧道结构安全性的三个因子作为评价指标并建立起了公路隧道结构的安全评价体系。对应用实例进行了分析,证明该方法可行。     

二分联结模型在集成电路分级总体布线中的应用

该文研究了用二分联结人工神经网络模型来解决集成电路分级总体布线中２×２单元上的布线问题，给出了解决这一问题的网络结构和模拟算法。     

粉末药品磺胺甲基异Wu唑的非破坏定量分析

以磺受甲基Wu唑粉末药品的近红外漫反射光谱数据建立人工神经网络模型，预测末知样品，进行粉末药品的非破坏定量分析，并对影响网络的各参数进行讨论。     

混凝土结构内光纤传感阵列的设计与计算机模拟

提出了一种新颖的、可用于混凝土光纤传感阵列，它采用周期性对称刻纹多模光纤组成。探索采用了人工神经网络技术处理感输出信号，并给出了Ｋｏｈｏｎｅｎ网的仿真结果。     

应用神经网络预测顶升法纠偏加固中的生石灰量

根据建筑物实测沉降利用人工神经网络理论,建立了前馈网络模型并提出新的算法,结合某建筑物纠偏工程实例对建筑物纠偏加固所需的生石灰量进行了预测.预测结果表明神经网络方法是可行且有效的.