基于控件技术的前向神经网络实现研究

在分析前向神经网络应用特点的基础上，将其与ＡｃｔｉｖｅＸ技术相结合，提出了一种基于控件技术的前向神经网络体系结构，并用Ｖｉｓｕａｌ Ｃ＾＋＋的ＭＦＣ给出了该系统结构的实现方案。该方案具有实现简单，使用方便，宜于扩充，移植性强，界面友好等优点。     

神经网络在桩基水平承载力计算中的应用

在土木工程中,地基土、桩基几何形状变化、桩基材料及不同模型的可靠度等因素对桩基水平承载具有较大的影响。文章根据BP算法的特点,应用神经网络对桩基的水平承载能力进行了研究,提出了建立桩基承载力与土性参数、几何参数、材料参数以及计算模型的不确定性之间的关系律,作承载力分析并作受力预测分析。     

基于控件技术的前向神经网络实现研究

在分析前向神经网络应用特点的基础上,将其与ＡｃｔｉｖｅＸ技术相结合,提出了一种基于控件技术的前向神经网络体系结构,并用ＶｉｓｕａｌＣ＋ ＋ 的ＭＦＣ给出了该体系结构的实现方案．该方案具有实现简单,使用方便,宜于扩充,移植性强,界面友好等优点     

基于前向神经网络的知识获取

以前向神经网络为工具，以“Tic-Tac-Toe”为研究对象，探索了人工神经网络在认知科学中的应用.计算机仿真实验表明，用神经网络的方法来获取知识是可行的.     

一种模糊计算的多层前向神经网络—FCBP

提出的ＦＣＢＰ算法克服了ＢＰ算法对样本的敏感性，减少了输入点数，减轻了输入层的负担，用于模糊推理及模式识别中就更显其优越性。     

前向神经网络粒子群优化学习算法研究

将粒子群优化算法用于前向神经网络权值的学习算法研究,以神经网络学习算法研究的典型问题之一的XOR问题作为研究实例,针对算法的收敛性、学习速度以及算法对初值的鲁棒性等性能指标,分别对标准的PSO算法、改进的PSO算法以及BP算法及其带动量项的BP算法进行了比较研究.研究表明,PSO算法在前向神经网络权值的学习算法中其所有的性能指标均优于传统的BP算法,PSO算法在神经网络的应用中具有广阔的前景.     

造纸过程的多层BP前向神经网络PID控制

为了使造纸过程的输出(湿度和基重)最大限度地接近给定值,本文采用了基于多层前向网的PID控制,此控制由控制器网络NNC和辨识器网络NNI组成,采用BP算法进行PID参数的调整和被控对象的辨识,能较好地满足控制目的,并为造纸过程的控制提供另一种思路.     

前向多层神经网络BP训练的步幅试探调整法

前向多层神经网络ＢＰ训练的步幅试探调整法李艳斌，戚飞虎（光纤技术研究所）关键词神经网络，反向传播学习，步幅试探法中图法分类号ＴＰ３１在神经网络的研究中，前向多层人工神经网络的研究占有重要的地位，ＢＰ算法的提出，使得神经网络的研究取得了重大突破．作为前...     

基于BP神经网络的环境质量评估

利用人工神经网络对地区综合环境质量进行了评价,提出了基于BP人工神经网络、以Matlab为平台的算法程序的人工神经网络环境质量分类模型．并以某地区环境监测数据值为样本,进行了环境质量评价分析．研究结果表明,BP神经网络应用于环境质量评价无需构建复杂的参数方程,且具有基于知识学习的特性,结构简单实用,具有客观性和通用性．     

基于BP神经网络的项目评估模型研究

项目的申报、实施、验收都需要进行项目评估,项目评估是项目实施过程中的重要工作。项目评估复杂、专业,评估过程和结果具有很强的主观性。BP神经网络具有容错性强、信息分布处理能力高、自主学习、自适应、非线性映射等特点,适合推理规则不明确或推理规则非线性的环境,具有人脑思维的特征,BP神经网络在工程、管理、经济等领域得到广泛应用。在项目评估领域,现在基本上仍然以领域专家主观评价为主,这对评估结果的客观性、公正性必然会带来影响,评估过程信息化是项目评估改进的方向和趋势。基于评估的一般过程和BP神经网络的基本思想设计出项目评估的一般模型具有现实意义,应用BP神经网络建立项目评估模型的应用价值值得关注。     

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%.     

基于组合神经网络的教师评价模型研究

本文提出的基于组合神经网络的教师评价模型,可以弥补以往基于神经网络的教师评价模型的不足,不但可以给出教师的综合得分或所属类别,还可以给出教师在每个方面的得分.所使用的组合神经网络,由多个结构相同的BP神经网络组成;用构建的组合神经网络和传统BP神经网络分别进行实验.仿真实验表明,该模型相对误差较小,可以满足评价需求.     

一种基于进化BP神经网络的文本分类算法

提出并实现了一种结合BP神经网络和遗传算法的文本分类算法,根据遗传算法能够快速优化网络权重以及摆脱BP算法局部极点困扰的能力,提出一种改进的遗传算法确定网络拓扑结构和训练网络的方法.最后对设计的分类器进行了开放性测试,实验结果表明该分类器显著地提高了文本分类的查全率和查准率.     

基于PSO-EO算法优化的BP神经网络研究

PSO算法优化的BP神经网络解决了其收敛速度慢或不收敛等缺点,但PSO算法本身却存在早熟和局部收敛的问题。为此引入EO算法,用EO算法与PSO算法相结合对BP神经网络进行改进。通过实验表明:EO算法与PSO算法结合优化的BP算法具有良好的收敛性和较高的预测精度,其性能优于传统的BP算法及PSO优化的BP算法。     

基于灰度共生矩阵和BP神经网络集成的纹理图像分类

通过对灰度共生矩阵的分析,提取图像的纹理特征参数,并用BP神经网络集成的方法对Brodatz纹理库图像进行分类,仿真结果显示,其分类效果优于单一的BP神经网络,可有效提高分类识别率。     

基于BP神经网络的PID控制器

介绍了一种基于神经网络自学习PID控制器,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制,以保证系统的输出符合实际应用的要求, 其主要特点是采用线性预测模型来近似确定控制参数,进而进行神经网络控制,仿真结果表明该方法有较好的效果。     

粗糙集结合BP神经网络的数据融合方法研究

在粗糙集和数据融合基本理论的基础上,研究了基于粗糙集理论和BP神经网络相结合的数据融合方法。先利用粗糙集对输入信息进行简化,剔除冗余信息,从而缩减了BP神经网络的规模,提高了融合系统的识别率,进而提高整个融合系统的效率。与传统的神经网络融合系统进行比较,通过实例说明了该方法的有效性。     

基于BP神经网络的智能控制器

研究一种新型的智能控制器,该控制器能通过自学习不断进行适应性控制,以保证系统的输出符合实际应用的要求,其主要特点是提供一个跟踪网络来近似确定控制参数,进而进行神经网络控制,仿真结果表明该方法有较好的效果．