中医对亚健康的研究概况

介绍中医对亚健康的研究概况，包括中医对亚健康的认识，以及亚健康的分类治疗，并对研究现状进行了评价，旨在促进中医对亚健康的研究。     

一种基于BP神经网络的车牌字符识别方法

根据字符的不同统计特征设计了不同的特征提取方法和分类器。实验表明,本文提出的字符识别方法,对车牌字符识别具有一定的识别率。     

一种基于遗传算法的数据挖掘新方法

文章首先对相关理论进行了概述,阐明了数据挖掘和遗传算法的产生与发展以及他们的相互结合,接着提出了BP神经网络的原理及其不足之处。然后提出了一种遗传算法和BP神经网络相结合的算法,并讨论了该遗传算法的编码方法、遗传算子的设计和适应度函数的构造,并把算法运用在数据挖掘技术中。     

基于BP神经网络模型的磨床部件动态灵敏度分析

利用ANSYS的APDL语言建立磨床部件的参数化模型，计算出磨床部件的动态特性，快速采用得到BP神经网络模型的学习样本，建立基于BP神经网络的动态分析模型，将磨床部件结构参数与其动态特性之间的关系反映为神经网络模型的网络输入与网络输出之间的数学关系，从而方便地，快速地对磨床部件进行了动态灵敏度分析，结果表明，在BP神经网络模型上进行磨床结构优化要比在有限元模型上方便，快速，该方法特别适用于对大型复杂结构的优化设计计算。     

一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型

研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型。与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型。同时讨论了它的神经网络实现方法。仿真结果表明了该方法的可行性。     

线性网络灵敏度分析的一种改进方法

给出了线性电网络灵敏度分析的一种改进方法。该方法以网络的一条复合支路为基础，直接建立增量网络的节点电压方程，只需解一次线性代数方程组，就可计算出全网络节点电压对所有网络参数的灵敏度，具有计算量小，方法简单的特点，有较大的实用意义。     

一种基于人工神经网络的内模控制方法

对SISO反馈线性化系统的自适应自校正神经控制进行改造,提出了一种基于BP网络的内模控制新方法,克服了原系统设计方案的理想化,提高了系统的鲁棒性,使该方法具有实用性。同时有只要建立被控过程的内部模型即可得到内模控制器模型的特点。     

一种基于神经网络的时序建模预测方法

ＢＰ学习算法是处理非线性优化问题的一种新方法,本文系统地分析了一些对建立时序预测模型产生影响的因素,设计了一个优化的雨网络训练方法。     

一种基于BP神经网络的车牌字符识别方法

就机动车牌照的字符识别与处理进行了详细的讨论,重点讨论了BP神经网络方法在机动车牌照字符识别中的应用,用Visual C++完成了对机动车牌照字符识别的模拟,最后给出实验结果。     

一种基于数字图像的碎纸拼接算法设计

提出了一种数字图像拼接复原的算法。首先利用BP神经网络对所有碎片进行归类;然后利用同一行的碎片特征必然非常相似这一特征作为依据,对分类后的碎片构造特征相似度函数,计算使相似性判别函数最大的单位矢量与碎片的特征矢量的距离,进行最大相似性判别,选出碎片间的差异最小的进行拼接。结合人工干预,最后得到拼接结果。实验结果表明该算法有效可行。     

基于BP神经网络的入侵检测系统的特征选择

随着各种入侵和攻击网络工具的出现,入侵检测成为网络管理的关键组成部分。特征选择能够有效地提高机器学习与规则提取算法性能。本文设计了一种基于遗传神经网络的入侵检测系统,采用基于多种改进的遗传算法特征选择方法,实验结果表明不同改进的遗传算法特征选择对BP神经网络的分类正确率有一定的影响。     

基于BP神经网络的技术风险评价

通过对技术风险的概念和特点及其发生机理的分析,建立了企业技术风险的评价指标体系,并提出了 一种基于BP神经网络的企业技术风险评价方法。人工神经网络能准确、简便地评价企业的技术风险,且避 免了人工确定指标权重的主观性,是一条具有发展和应用前景的途径。     

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。     

亚健康状态对大学生的危害及护理干预

针对部分大学生存在焦虑、烦躁等方面的心理问题,困倦、易疲劳等机体方面的问题和自闭、冷漠等人际交往方面的问题,指出了亚健康状态对大学生的心理、机体、人际交往等诸方面的危害,根据大学生在心理、机体、人际交往等诸方面亚健康状态的特征提出了有效的护理干预对策和方法,以期帮助他们尽早走出亚健康状态,促进大学生在心理、机体、人际交往等诸方面健康成长。     

基于粗糙神经网络的故障诊断技术研究

针对故障诊断中设备监控数据越来越多的特点,提出用于故障诊断的粗糙神经网络模型。此模型的创新点是基于SOFM网络和差别矩阵的离散化算法,此算法不但指导属性划分类数,而且保证了得到最优属性约简,同时,充分利用了粗糙集和神经网络的故障诊断能力来保证诊断结果的准确性和彻底性。实践证明:此模型在工程上有着很好的适用性和可信性,能够为解决现代工业工程中的故障诊断提供有效的参考。     

神经网络在故障诊断中的应用

描述了神经网络的BP算法,探讨了BP神经网络拓扑结构的确定,考察了小波变换和小波分析,论述了故障机理和故障诊断的问题。     

基于BP神经网络诊断桥梁结构故障

改进BP算法加快其收敛速度,将其应用于诊断悬梁板的故障.通过仿真实验验证该算法可行有效,可实现故障裂纹位置的预测,提高故障识别率28.01%.     

基于BP神经网络的皮肤病诊断方法

自动诊断系统是当前人工智能研究中的一个重要课题,有着十分广泛的应用前景。本文提出了基于BP神经网络的皮肤病诊断方法,讨论了网络隐含层神经元数选取问题、网络输入矢量的标准化处理问题以及网络连接权值的初值选取问题。对366名皮肤病患者的数据做了自动诊断识别实验,实验结果表明,文中所设计的神经网络诊断方法比常用的最近邻方法更有效地降低了诊断错误率。     

基于径向基函数(RBF)神经网络的储层损害诊断技术研究

在石油勘探开发过程中会因各种原因造成储层损害,降低油井产量甚至停产,必须对损害储层进行准确定量诊断的基础上采取相应的解堵措施,提高或恢复油井产量．人工神经网络法是进行储层损害诊断较好的方法,但目前仅限于BP神经网络,或改进的BP神经网络的应用．本文通过对BP神经网络和径向基函数（RBF）网络的对比表明,径向基函数（RBF）网络具有收敛速度快、预测精度高等优点,并在确定影响储层敏感性和各损害类型因素的基础上,分别收集了各数据70组以上,然后进行了径向基（RBF）网络训练和应用,分别建立了径向基（RBF）神经网络在储层损害敏感性和定量诊断领域的应用,实现了对储层水敏性、盐敏性、速敏性预测,以及储层微粒运移、固相颗粒堵塞、水化膨胀和结垢损害程度的定量诊断;同时,提出的径向基（RBF）网络储层损害定量诊断法在孤东油田17口井上得到了检验,成功率达100％,证明RBF网络法与其它方法相比具有诊断结果准确性高、结论可靠、推广应用方便、收敛速度快等优点,提高了储层保护措施和解堵措施优化决策的科学性和准确性,在油田生产中发挥了重要作用．