人工神经元网络在辊道窑炉温度过程建模中的应用

研究了应用ＢＰ网络在辊道窑炉过程中建立数学模型的方法，所研制的辊道窑炉的烧成段有八个区，靠燃料阀门开度调节温度，选取三层网络，辊道窑炉烧成段各区的燃料阀门开度作为网络的输入，各区的温度作为网络的输出，隐层节点数取１０，建立温度过程数学模型。     

“基因算法”在人工神经元网络中的应用

在使用著名的ＢＰ算法来训练一个多层毅向神经网络时，首先要确定这个神经元网络的主结构以及网络的各种初始化参数，但拓扑结构和各种参数的确定到目前为止还无确定的规则可寻。本研究将基因算法引入人工神经元网络。通过它来自动确定神经元网络的拓扑结构以及具体参数，并给出了基因算法在神经元网络应用中的具体实现。     

人工神经元网络在辊道窑炉温度过程建模中的应用

研究了应用ＢＰ网络在辊道窑炉温度过程中建立数学模型的方法．所研究的辊道窑炉的烧成段有八个区，靠燃料阀门开度调节温度．选取三层网络，辊道窑炉烧成段各区的燃料阀门开度作为网络的输入，各区的温度作为网络的输出，隐层节点数取１０，建立温度过程数学模型．通过计算机仿真计算和实测温度曲线比较，满足误差范围要求．证明人工神经网络建立的数学模型能较准确计算辊道窑炉参数，为实现辊道窑炉生产过程的优化研究奠定了基础     

BP网络研究及其在肺癌诊断系统中的应用

以三层BP网络为例,讨论了网络的学习算法,并在VC 6.0语言环境下编制了BP算法程序,在这个基础上建立了基于BP网络的肺癌智能诊断系统,深入研究BP网络在实际应用中的结构设计、参数选择和样本数据的来源,应用含有动量参数的BP算法训练网络,并给出了BP算法动态演化过程的训练调试界面和临床测试界面.目的是用训练好的BP网络来识别肺癌细胞的病变情况,实验表明神经网络能够对细胞图像进行正确的分类,证明了该系统对肺癌诊断具有可行性.     

神经元网络在公路隧道支护设计中的应用

选取有代表性的公路隧道支护设计工程实例，提取特征参数，归一化处理后，形成神经网络训练样本库。利用MATLAB程序设计语言编制BP神经网络可执行程序，经过训练，得到稳定的神经网络。应用神经网络进行工程实例预测，通过比较分析，证明了人工神经元网络在公路隧道支护设计中的可行性和可靠性。结果表明，神经元网络技术在公路隧道设计中应用的关键在于影响设计因素的确定和训练样本的选择。     

神经元网络理论在乙烯精馏塔成分估计中的应用

针对前馈神经元网络误差反向传播算法（ＢＰ算法）收敛速度慢，且常常收敛于局部极小值等缺陷，提出了一种基于变步长、加压缩因子的共轭梯度搜索的快速学习算法。与标准的ＢＰ法相比，该方法不仅学习收敛速度快，而且精度也有所提高。通过对乙烯精馏塔成分估计的应用表明，该方法比最小二乘估计法具有更好的外推性。     

人工神经网络在医疗智能诊断系统中的应用

提出了将人工神经网络与专家系统相结合，建立医疗智能诊断的方法，并用于心肌梗塞，心绞痛疾病的临床诊断，临床已确诊的140份病历检验结果表明，神经网络技术在医疗诊断领域应用效果显著，具有广阔的发展前景。     

神经网络在过程建模中的应用

阐述了神经网络用于过程建模目前存在的问题，提出了改进的方法，并将此应用到了大型炼油厂脱蜡过程的建模中。通过比较改进前后的ＢＰ算法仿真结果可以看出，改进后的算法在网络的训练收敛速度上有了较大提高。     

混合遗传BP算法在图象识别中的应用

介绍了传统的遗传算法与BP算法,分析了它们各自的不足,提出了一种将BP算法与遗传算法有机结合的混合智能计算方法,并且给出了具体的算法实现流程。将该方法应用于数字图象识别,经过实验表明混合算法优于传统BP算法。     

混合遗传BP算法在图象识别中的应用

介绍了传统的遗传算法与BP算法,分析了它们各自的不足. 提出了一种将BP算法与遗传算法有机结合的混合智能计算方法,并且给出了具体的算法实现流程.将该方法应用于数字图象识别, 实验表明混合算法优于传统BP算法.     

神经网络在风冷热泵系统选型决策中的应用研究

该文针对风冷热泵的选型设计建立了BP(Back-Propagation Networks)反向传播神经网络模型，网络模拟采用3层前馈结构，输入层和输出层分别有6个神经单元组成，隐合层结点数采用15个。以南京地区的某设计实例作为学习样本，以较好的应用效果实现了暖通设计决策的现代化和智能化。     

延迟BP算法在洪水预报中的应用

针对现有洪水预报神经网络结构难以确定的问题，应用一种在训练中包含有延迟功能的BP算法，建立了延迟神经网络。实验研究表明，该算法在盘石头水库的应用中取得了令人满意的结果。     

神经网络在储层横向预测中的应用

传统的冯·诺依曼程序存储式计算机擅长于数据处理，但是在类似于面貌及声音识别这样一些简单的认知问题方面，与人类相差很大．这种差异推动了神经网络的研究．本文讨论了误差反向传播网络（ＢＰ）．给出了ＢＰ网络在储层横向预测测方面的应用．     

BP神经网络在非线性时间序列预测中的应用

利用神经网络的Kolmogorov连续性定理建立了时间序列对象的预测模型，并对基于本模型的数据处理方法进行了探讨。通过对2002年深沪上市公司国有股数量的预测，证实了本模型的正确性和科学性。     

BP算法在磁化曲线拟合中的应用

在优化学习率ＢＰ算法的基础上,根据磁化曲线的特点,进行了一些改进与简化．提出了一种简化的快速算法,并编制了训练程序．结果表明,该算法可较大幅度地提高拟合精度,而且节省较多的计算时间．     

人工神经网络在海运量预测中的应用

人工神经网络是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的数学模型,广泛应用于自动控制、模式识别等领域.本文首先简单的介绍了人工神经网络的相关理论,接着重点分析了BP神经网络预测应用的基本原理,并通过某货物海运量的实例建立BP神经网络时序模型预测未来运量,最后对预测结果和BP网络结构性能进行分析.     

改进 BP 反传算法在智能控制系统中的应用

在一般的基于神经网络的智能ＰＩＤ控制基础上，针对受控模型参数、系统设定值以及扰动幅值在大范围内变化的情况，探讨并建立了ＢＰ反传算法学习速率与受控模型参数、系统设定值以及扰动幅值的关系，神经网络控制器可在线调整学习速率，使控制系统具有较强的适应能力和较好的调节品质．     

非线性BP算法在系统辨识中的应用

研究利用非线性ＢＰ算法训练多层前馈神经网络,对非线性动力系统进行建模,给出了基于非线性ＢＰ算法的系统辨识计算步骤,通过仿真计算表明,基于非线性ＢＰ算法的系统辨识至少可以获得与常规ＢＰ算法同样的效果,因为不需要计算神经元激活函数的导函数,文中的结果可以更小的代价实现基于神经网络的控制器。     

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。