神经网络理论实现智能控制

本文对新兴学产智能控制，神经网络理论进行了介绍，并给出了几种应用神经网络理论实现智能控制的系统结构。     

粗糙集理论及其在智能控制领域的应用前景

简要阐述了粗糙集理论的基本框架,介绍了粗糙集理论在智能控制中的发展趋势,指出它在智能控制领域的理论与应用研究已成为当前该理论的研究热点;重点介绍了它与模糊、神经网络等软件计算方法的融合,这种融合将极大地提高混合智能控制系统的机器智商。     

智能控制课程中神经网络教学研究

本文结合自身教学实践,针对智能控制课程中神经网络的特点,提出智能控制课程中神经网络的教学方法,由浅入深,由理论到实践,从而使得抽象难懂的神经网络变得简单易学,激发学生学习兴趣,提高教学质量。     

电石电弧炉节能型智能控制系统

以工业电石电弧炉为控制对象，根据系统运行中存在的问题，提出了节能型智能控制系统．系统采用神经网络控制器及微机电极调控器构成复合智能控制系统，设计了电弧炉神经网络控制器和新的自学习算法，经仿真和实际运行，运行稳定，节能效果显著     

粗集理论及其在智能控制中的应用综述

对粗糙集理论的应用发展及其基本概念做了详细的描述,介绍了粗糙集理论在智能控制中的应用及发展趋势.重点阐述了它与模糊集、神经网络、遗传算法等软计算方法的融合,指出这些融合将为解决智能控制中的难题提供新的思路和方法.     

控制理论对生物机理的借鉴

自动控制理论在近百年的发展过程中,迅速经历了从经典控制理论到智能控制理论的阶段．简略介绍了控制理论的从经典控制到神经网络、遗传算法、免疫系统等智能控制方向的基本原理和发展过程,并从自然辩证法关于物质同一性原理、认识论、系统观的角度对控制理论对生物机理借鉴进行了分析．     

交叉口多相位神经网络智能控制

针对城市交叉口交通流的特点和普遍存在的拥挤问题，以F-B配时理论为基础，提出了一种基于神经网络的交叉口多相位智能控制，并以镇江市大市口为例，在调查了大量的交通流数据的基础上，描述了建立网络的方法，给出了学习算法，仿真结果表明，该神经网络控制器具有良好的学习和泛化能力，实时性良好．     

焊缝跟踪系统及焊接过程智能控制技术的研究

焊缝跟踪过程的自动化和智能化是未来焊接技术的发展方向。文章介绍了经典控制、模糊控制、专家系统、神经网络和复合控制智能控制理论及其在焊接过程控制的应用,分析和探讨了焊接过程智能控制技术的发展现状及趋势。为以后智能焊接技术的研究提供了理论基础。     

蒸汽发生器U形管破裂事故的识别与诊断系统

论述了船用核动力装置中蒸汽发生器U形管发生破裂时的故障征兆及对U形管进行故障诊断的必要性，阐述了智能控制领域中的两个方面即模糊逻辑和神经网络，并探讨了它们之间的结合—模糊神经网络结构及其实现算法，利用模糊神经网络对蒸汽发生器U形管破裂事故进行了诊断，诊断结果表明该理论方法对此事故完全可以正确识别，进而证明该理论方法可以应用到船用核动力装置其他故障的诊断，能够满足船用核动力装置的诊断要求。     

板坯连铸二冷水智能控制及仿真研究

基于传统板坯连铸二冷水控制方法，提出用自适应模糊神经网络推理系统实现板坯连铸二冷水智能控制，建立了基于自适应模糊神经网络推理系统的板坯连铸二冷水智能控制系统模型，并对该控制系统进行了计算机仿真，结果表明系统较好地实现了板坯表面的温度控制，且具有良好的自适应和自学习能力．     

Intelligent Decision Support System for Bank Loans Risk Classification

Intelligent Decision Support System (IDSS) for Bank Loans Risk Classification (BLRC),based on the way of integration Artificial Neural Network (ANN) and Expert System (ES), is proposed. According to the feature of BLRC, the key financial and non-financial factors are analyzed. Meanwhile, ES and Model Base (MB) which contain ANN are designed . The general framework, interaction and integration of the system are given. In addition, how the system realizes BLRC is elucidated in detail.     

Designing Neural Network Model in Distributed Control System

The realizing of Artificial Neural Network(ANN) in Distributed Control System (DCS) is discussed. The model of ANN designed can be called as easily as conventional algorithm. It can act as an ANN controller or as an identifier in adaptive control system.     

Application of Artificial Neural Network in Active Vibration Control of Diesel Engine

Artificial Neural Network （ANN） is applied to diesel two-stage vibration isolating system and an AVC （Active Vibration Control） system is developed. Beth identifier and controller are constructed by three-layer BP neural network. Besides computer simulation, experiment research is carried out on both analog bench and diesel bench. The results of simulation and experiment show a diminished response of vibration.     

基于MATLAB的神经网络在城市环境质量评价中的应用

应用人工神经网络网络模型,结合MATLAB中BP网络算法的基本训练函数,建立了城市环境质量评价的BP神经网络模型。应用该模型,对广州市1997年至2002年的环境质量进行综合评价。结果表明,人工神经网络用于评价城市环境质量是可行的,且具有客观性和通用性。     

人工生命理论在智能控制系统中的应用

文章阐述了人工生命理论及基于人工生命的智能控制系统的体系结构，分析了人工生命与人工智能的关系，叙述了基于“人工脑”的“智能控制器”、基于人工感官的反馈测量装置以及基于人工器官的控制执行机构的原理。     

脉冲电化学光整加工表面质量的神经网络模型研究

利用神经网络方法研究了脉冲电化学光整加工表面质量与各主要工艺参量之间的复杂非线性关系,建立了二者之间的神经网络预测模型,预测结果与实验结果较为吻合。研究结果表明,神经网络计算用来预测脉冲电化学光整加工的工艺性能是可行的。     

混合型神经网络专家系统

本文在分析传统人工智能与神经网络信息处理的各自特点的基础之上,指明二者相互结合的必然性,并给出了混合型神经网络专家系统的框架。     

高层建筑火灾风险的神经网络评价

通过对模糊综合评价和人工神经网络评价进行分析比较,表明神经网络采用非线性转换函数的处理方法更符合火灾风险评价的非线性特性。针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出运用遗传算法克服神经网络的这种缺陷,在此基础上建立了基于遗传算法和神经网络的建筑火灾风险评价模型。研究实例证明了此模型的可行性。图1,表3,参11。     

河道洪水演算的神经网络模型

提出了适用于河道洪水预防的神经网络模型，应用实测水文资料与河道洪水演算的马斯京干法进行了比较，得出：神经网络模型几乎没有进行河道洪水的连续模拟；对于线性河道系统的实时洪水预报，马法优于神经网络模型；对于非线性河道的实时洪水预报，两者相差不大，神经网络模型略优一些。     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析。结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。