基于神经网络的智能控制系统

论述了人工神经网络的产生与发展,以及人工神经网络在控制系统中的应用现状,分析了人工神经网络的特点和监视控制系统的原理,并对神经网络控制系统的前景做了展望。     

浅析BP神经网络设计中的关键问题

近年来人工神经网络受到世界各国学者越来越广泛的关注，介绍了以BP神经网络为人工神经网络的典型代表，简述了BP神经网络的原理和特点，重点分析了BP神经网络设计中的关键问题。     

用人工神经网络识别汉字的探讨

本文在分析人工神经网络原理以及汉字识别原理的基础上,提出了一种用于汉字识别的神经网络,旨在综合汉字识别过程中的噪声去除、特征抽取和识别判决,用例子训练神经网络,取代以前人们用规则对汉字识别系统的训练.     

基于人工神经网络的龙羊峡水库入库径流预报

阐述神经网络是一个大规模的非线性功能系统,具有很强的非线性处理能力。人工神经网络模型是高度的非线性模型,能够有效地模拟本质为非线性的实际水文系统。又介绍了人工神经网络的结构、原理,并结合龙羊峡水库入库径流资料,利用BP神经网络方法进行预报分析,预测值和实测值的相对误差均在10%以内,预测结果相对较好。     

字母识别的神经网络方法

本文作者用人工神经网络进行英文字母的识别工作。首先进行了字母的数字化转化,将图像格式转化为数字格式,用5×7矩阵的布尔值表示每个字母;然后设计了反向传播型人工神经网络模型;最后,用经过训练的模型对字母进行识别,结果表明:噪声信号的平均水平低于0.2时,神经网络模型能够完全正确识别26个字母;噪声水平在0.2时,神经网络模型开始出现错误,随着噪声水平的增加,神经网络模型的识别率逐渐下降。     

动量-自适应BP算法在机器人碰撞检测仿真系统中的应用

根据机器人运动连续性原理,通过对误差脉冲数的统计分析,我们基于人工神经网络算法,实现了机器人碰撞检测仿真系统 根据从机器人运行时采集的数据对神经网络进行训练和仿真,在实际应用中取得了预期的效果 本文讨论了动量-自适应学习率BP算法,说明了通过误差脉冲数进行碰撞检测的原理,比较了它与传统方法的区别,并且根据神经网络训练和仿真结果对动量-自适应学习率BP算法和标准BP算法进行了比较.     

基于BP神经网络的汽车外观设计评价方法

为了对汽车外观设计进行相对客观的评价,在分析人工神经网络原理的基础上提出了应用BP神经网络评价汽车外观设计的方法。根据BP神经网络具有自学习、自组织、自适应和非线性动态处理等优点,建立了汽车外观设计BP神经网络评价模型,选择20款汽车外观作为学习样本、8款汽车外观作为检验样本,利用MATLAB软件进行了BP网络的实例训练和验证。实验结果表明,BP神经网络模型可以较准确地对汽车外观设计进行评价。     

基于人工神经网络铝箔轧机轧制力模型

彩用ＢＰ神经网络原理对１３５０ｍｍ铝箔轧机轧制数据重新处理，建立了基于人工神经网络的轧制务模型。结果表明，用人工神经网络轧制力模型的计算值与实测值相比偏差〈３％该模型较真实地反映了轧制过程的特征。     

基坑周围地表沉降的人工神经网络预测

针对杭及上海软土地区的基坑围护工程,分析了基坑周围地表沉降的影响因素,结合人工神经网络原理,建造了基坑周围地表沉降的人工神经网络预测模型,采用BP神经网络和所建造的数学模型,对软土地区的最大地表沉降量及沉降范围进行预测。结果表明,该模型映射精度较高,有较好的实际应用价值。     

基于神经网络的感应电机矢量控制系统

根据感应电机矢量变换控制原理,提出了一种由人工神经网络磁链与转矩估计器、神经网络解耦控制器和神经网络转矩控制器组成感应电机的矢量控制系统。文中介绍了感应电机矢量变换控制的基本方程,并根据这些基本方程分别建立了人工神经网络磁链与转矩估计器、神经网络解耦控制器和神经网络转矩控制器,并给出了部分测试结果。最后从系统的仿真计算结果可以看出,这种基于多个神经网络控制环节组成的感应电机矢量控制系统具有良好的性能     

一类基于概率神经网络的语音识别模型

介绍了采用人工神经网络,特别是概率神经网络(PNN)技术进行语音识别的原理．提出了一类基于概率神经网络的解决元音识别问题的模型,并且通过一个试验,研究了用于语音识别的PNN模型中的参数设置．试验表明,该模型对于元音的识别具有较好的识别率．     

神经网络BP模型在室内轰燃预测中的应用

总结了目前常用的室内轰燃预测方法，评述了人工神经网络和BP网络模型的特点以及神经网络在轰燃预测中的工作原理和网络构建方法，提出了预测轰燃的神经网络预测法，进行了有效的验证。由于室内火灾受建筑材料热惯性、开口通风因子、燃料热释放速率和房间内部尺寸等多种因素影响，传统轰燃预测方法存在多方面的局限性，而BP神经网络预测方法是合理、可行的方法。     

基于改进BP神经网络的路基材料性能预测

结合人工神经网络原理，分析了路基材料性能的影响因素，采用GSL变换改进后的BP神经网络来预测路基材料的有关性能，通过直接对实验数据的神经网络学习，发现各力学参数之间的关系，从而建造了路基材料性能的人工神经网络模型，对路基材料的无侧限抗压强度和回弹模量进行了预测，结果表明，该模型收敛速度及预测精度均得到改善，可以很好地拟合输入参数与输出参数之间的非线性关系，有较好的实际应用价值。     

BP神经网络在教学质量评价中的应用观察

人工神经网络是一种新技术,具有非线性处理、适应学习能力强等优势,BP神经网络是人工神经网络中的一种,具有极强的非线性处理能力.本文就人工神经网络和BP神经网络的相关概念进行分析,研究基于BP神经网络的教学质量评价体系,并对BP神经网络在教学质量评价中的应用进行探讨,以便建立完善的质量评价体系,促进教学质量的提高,推动高职院校的发展.     

关于泛化神经网络与支持向量机的研究

人工神经网络(ANN)的泛化特性是神经网络最重要的特性,同时也是最不容易保证的特性。本文对改进泛化的神经网络算法以及新兴的机器学习算法——支持向量机算法进行研究,并分别用BP神经网络、改进泛化能力的神经网络、支持向量机对人体脂肪测试实例进行仿真预测分析,结果表明,支持向量机比神经网络、改进泛化神经网络具有更好的预测(泛化)能力,是人工神经网络的替代方法。     

基于神经网络专家系统的卫星姿态确定系统故障诊断

介绍了一种基于人工神经网络与专家系统相结合的智能故障诊断系统,将专家系统与神经网络结合运用取长补短,发挥各自的优势.给出了系统的结构组成,并具体描述了神经网络专家系统的工作原理.采用的RBF网络有效地克服了BP网络收敛速度慢,且易陷入局部极小的缺陷.同时利用神经网络的并行处理功能,有效地解决了传统专家系统的推理复杂、时间冗余等缺点.仿真结果证明了该方法应用于卫星姿态确定系统的故障诊断是有效的.     

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.     

基于模糊理论和ANN的复杂对象系统综合评价方法研究

对应用模糊综合评价方法和人工神经网络解决复杂对象系统综合评价问题的原理和特点进行了分析和比较,提出了模糊综合评价方法与ANN相结合的综合评价方法是复杂对象系统行之有效的一种评价方法,并就二者的结合,即模糊神经网络模型的建立及其关键技术进行了探讨。     

软土蠕变特性的神经网络预测

针对软土复杂的蠕变特性,根据软土三轴蠕变试验,运用人工神经网络原理,建立了软土蠕变的神经网络预测模型.对BP网络进行了三方面改进(附加动量项、自适应调整学习率,贝叶斯正则性能函数),利用三轴蠕变试验资料对已训练好的软土蠕变神经网络模型进行验证,并将该模型应用到某软土地基的沉降预测中.研究结果表明:神经网络预测模型直接利用数据建模,避开了传统本构建模时的人为假设,能客观反映软土的非线性蠕变特性.     

岩爆分类的人工神经网络预测方法

采用人工神经网络原理，选取影响岩爆的一些主要因素，如地应力、岩石抗压强度、抗拉强度等作为输入参数，建立了岩爆分类与预测的神经网络模型．利用国内外一些工程实例作为学习和训练的样本，并用已经训练稳定的样本对某水电站地下厂房岩爆进行预测．研究表明，与其他岩爆预测方法比较，人工神经网络模型更具有客观性和有效性．