最优化理论与方法在人工神经网络中的应用

该文介绍了最优化理论的基本研究内容及方法,论述了人工神经网络的基本知识,着重介绍了多层前向网络模型的优势和不足;并综述了用最优化理论改进人工神经网络的学习算法和对网络结构进行优化的方法及最新进展.     

人工神经网络理论在体育照明设计中的应用

提出了将人工神经网络理论应用于体育照明设计是一种新的尝试，应用反向传播学习算法进行体育照明设计的优点在于：简单、快速、准确，而且能适用于各种体育场、馆的照明设计，它为体育场、馆的照明设计提供了一新的途径。     

基于人工神经网络的非法调频广播识别研究与实现

近年来,随着无线电监测能力不断提升,海量数据分析需求随之而来.要想同时在数千个频谱信号中发现非法调频广播信号,必须依托机器学习、云计算、大数据及AI等新兴技术手段.将神经网络算法用于无线电监测,使用基于BP(Back Propagation,误差反向传播)神经网络算法的MATLAB软件对调频信号进行测试比对,有利于快速...     

人工神经网络原理、分类及应用

本文就人工神经网络的原理进行了介绍,对于人工神经网络技术进行了分类,对各类神经网络工作原理进行了阐述,并以BP神经网络为例,对其工作原理利用数学推导方式进行了重现,深刻揭示了神经网络的工作流程和细节。     

《人工神经网络理论、设计及应用》——神经细胞、神经网络和神经系统

该书系统论述了人工神经网络的主要理论、设计基础及应用实例，旨在使读者了解神经网络的发展背景和研究对象，理解和熟悉它的基本原理和主要应用，掌握它的结构模型和基本应用设计方法，为以后深入研究和应用开发打下基础．为了便于读者理解，书中尽量避免烦琐的数学推导，加强了应用举例并在内容的选择和编排上注意到读者初次接触新概念的易接受性和思维的逻辑性，     

虚拟局域网理论、应用及实现

从虚拟局域网(VLAN)理论、应用及实现来阐明当前计算机网络的发展以及如何避免网络的广播风暴，提高网络的安全性，从而提高整个网络的整体性能．     

虚拟局域网理论、应用及实现

从虚拟局域网(VLAN)理论、应用及实现来阐明当前计算机网络的发展以及如何避免网络的广播风暴,提高网络的安全性,从而提高整个网络的整体性能.     

应用单片机实现温度控制的理论与实验研究

自动化控制实际上就是移动的工业自动化,它不但应具有过程控制功能,而且还应具有信息管理能力。文章基于此主要分析了利用单片机实现温度控制的系统理论设计思想以及具体思路。     

人工神经网络理论在控制领域中的应用综述

力图从人工神经网络的研究历史出发,在对人工神经网络在控制系统中的应用现状作出概述之后,针对当前的自动控制领域所遇到的难点问题,说明为什么人工神经网络理论能在其中获得如此广泛的关注,并详细论述其适用于控制工程领域应用的主要特征。     

人工神经网络算法研究及应用

神经网络（NN）是从机理上模拟人脑的信息处理和思维决策过程的一种新兴控制方式，它的出现为一些难以解决的问题提供了一种新思路，然而神经网络目前还面临一些问题，本文在对神经网络进行深入研究的基础上，提出现有算法的一些改进方案，并将其应用于SSL协议及其算法的改进中。     

人工神经网络在油墨配色中的研究与应用

油墨配色是印刷生产过程中至关重要的成产环节。经验配色法是传统的配色方法,经验配色法常常一些客观条件的影响,产品质量难以保持稳定。另外,依靠经验和感觉配色,只能定性,无法定量,技术的传播与交流比较困难。随着科学技术的发展计算机配色法逐渐成为广受欢迎的配色技术。人工神经网络以模糊数学为基础,模拟神经元传导特性,具有精度高、灵活性强等优点,因此得到了广泛的重视。本次研究结合人工神经网络领域最新研究成果,将BP神经网络和RBF网络应用于配色系统,并加以完善补充。同时运用MATLAB GUIDE友好的界面设计功能,建立实际的油墨配色系统,用于指导实际生产。     

用VFP实现人工神经网络的训练和运算研究

采用Visual FoxPro数据库语言对基本神经网络模型的相应算法进行编程,实现了通用神经网络参数的训练和回忆,为直接调用FoxPro信息数据和个性化神经网络的训练回忆提供了一种途径.程序测试达到了预期的效果,完成了将近450个变量的运算,是一个神经网络训练和回忆的通用系统.     

基于人工神经网络的矿用汽车发动机故障诊断的理论研究

结合大型矿用汽车发动机的振动信号，利用ＢＰ神经网络对汽车发动机的故障诊断进行了探讨，对网络的结构及其学习参数进行了研究，为对汽车发动机实施故障诊断与在线监测提供了一种有效方法。     

现代远程教育研究与理论实现

远程教育是全民教育体系中的重要组成部分。作为课堂教育的重要补充,远程教育发挥着课堂教育无法取代的作用。本文就现代远程教育的理论研究及其实现作了详细的阐述。     

人工神经网络之BP模型算法实现

BP网络模型误差反向传播算法,有效的解决了权值调整问题,也是至今为止应用最广泛的神经网络。因此,本文介绍了BP的网络模型算法理论,并通过C#语言对该算法进行实现,可根据不同样本数据建立相应的BP模型,本研究具有一定的实用价值。     

经济系统代理人的人工神经网络实现方法

讨论经济系统的两个领域———决策系统与简单供求市场的实例时 ,利用Swarm软件平台提供的类库以及面向对象设计的ObjectiveC语言 ,给出了两种基于智能体的人工神经网络仿真方法 ,并应用于经济领域的实例中。仿真结果证明了这种方法的有效性     

泵和风机理论、应用、节能与可靠性研究

正第7届泵和风机国际会议(The 7th International Conference on Pumps and Fans,ICPF2015)于2015年10月l8~21日在杭州成功召开。本次会议由浙江大学、清华大学、江苏大学、流体动力与机电系统国家重点实验室、西安理工大学和浙江理工大学联合主办。中科院工程热物理研究所徐建中院士担任名誉主席,清华大学吴玉林教授、江苏大学校长袁寿其教授担任大会主席。会议由浙江大学化工机械研究所具体承办,郑津洋教授担任大会执行主席。本次会议云集了来自美国、德国、英国、法国、意大利、俄罗斯、日本、韩国、厄瓜多尔等国家的高校、研究机构和     

基于粗糙集理论的人工神经网络故障诊断系统

在故障诊断神经网络模型的基础上,以粗糙集理论中的信息系统属性值表为主要工具,将复杂的神经网络分层的简并剔除其中不必要的属性,克服了网络规模过于庞大及分类识别速度慢等缺点,取得了减少分类过程中的模式匹配搜索量的良好效果,并给出基于粗糙集理论的分层发掘神经网络模型结构及算法,结果表明该系统对工程应用具有一定的参考价值。