人工神经网络方法在短期天气预报中的应用

将人工神经网络方法试用于南京夏季短期降水分级预报，根据南京夏季梅雨期的天气特点，用统计和动力学方法从HLAFS（高分辨率有限区域预报系统）预报产品中寻找预报因子，然后用2种方法选取输入因子分别对人工神经网络进行训练，并利用抽取的5天雨量实况作降水分级预报检验．通过对人工神经网络方法预报降水的结果与HLAFS降水预报以及逐步回归预报的结果对比发现：与HLAFS数值模式的降水预报相比，人工神经网络降水预报方法的准确率提高了20％以上，而且漏报、错报明显减少；特别是与逐步回归预报相比，大到暴雨的预报准确率得到了明显提高，这一研究表明人工神经网络方法在短期天气预报中也会有较大的应用价值．     

人工神经网络方法在短期天气预报中的应用

将人工神经网络方法试用于南京夏季短期降水分级预报,根据南京夏季梅雨期的天气特点,用统计和动力学方法从HLAFS(高分辨率有限区域预报系统)预报产品中寻找预报因子,然后用2种方法选取输入因子分别对人工神经网络进行训练,并利用抽取的5天雨量实况作降水分级预报检验.通过对人工神经网络方法预报降水的结果与HLAFS降水预报以及逐步回归预报的结果对比发现:与HLAFS数值模式的降水预报相比,人工神经网络降水预报方法的准确率提高了20%以上,而且漏报、错报明显减少;特别是与逐步回归预报相比,大到暴雨的预报准确率得到了明显提高,这一研究表明人工神经网络方法在短期天气预报中也会有较大的应用价值.     

人工神经网络在色谱中的应用

综述了近几年来人工神经网络用于色谱研究中的进展。主要体现在用人工神经网络方法预测色谱保留值、优化色谱分离条件、自动监控色谱仪运行以及揭示色谱数据的隐含信息方面,并展望了人工神经网络在色谱中的应用前景。     

人工神经网络在人脸部识别中的应用研究

在对二值图像分析处理的基础上，介绍了人工神经网络（ANN）方法在数字图像识别中的应用，并通过在身份验证中的人面部特征提取与识别的实例对现有网络进行了研究，提出了改进思想，以期达到降低运算量、提高识别率的目的。     

人工神经网络在化学中的应用进展

回顾了人工神经网络的发展历史,简要评述了近期在化学中的非线性校准、模式识别、定量结构／活性相关(QSARs)、优化、过程控制、传感器、建模、参数估计、预测预报等方面的应用。并展望了人工神经网络在化学计量中的应用前景．     

在建筑照明中的人工神经网络方法

将BP网络理论应用于建筑照明计算和设计中,利用其智能性和自学习功能,实现照明计算和设计的优化,并给出利用传统的利用系数法与BP算法结果的比较。     

人工神经网络在织物疵点分类中的应用研究

本文根据疵点的特征对常见疵点进行了简单的划分,然后提取织物疵点合适的疵点特征参数,再利用人工神经网络来判别疵点的类别,从而更好的对织物质量等级进行评定。     

人工神经网络同时测定法在环境监测中的应用研究

论述了人工神经网络技术在环境监测中与光度法、光谱法、色谱法、流动注射法等多种分析方法相结合实现多组分同时测定的研究进展.以及人工神经网络在环境评价中的应用.并对人工神经网络在环境监测中多组分同时测定的应用前景做了综述.     

人工神经网络在化学中的应用进展

回顾了人工神经网络的发展历史,简要评述了近期在化学中的非线性校准、模式识别、定量结构/活性相关(QSARs)、优化、过程控制、传感器、建模、参数估计、预测预报等方面的应用,并展望了人工神经网络在化学计量中的应用前景.     

人工神经网络在膀胱癌诊断中的应用

目的:探讨应用BP神经网络技术建立诊断模型来判断膀胱癌的可行性。方法:153例患者分为训练集和测试集,应用BP神经网络模型,建立人工神经网络诊断模型,然后随机抽样测试样本输入模型进行预测。结果:人工神经网络预测膀胱癌的灵敏度为100%,特异度为92.3%。结论:人工神经网络诊断模型对膀胱癌的判断有良好的诊断性能。     

人工神经网络在淬透性曲线中的应用

利用人工神经网络中的BP算法,建立材料的合金成分与距水冷端不同位置上的硬度值的模型.根据材料的合金成分含量取得硬度值,获得了满意的结果,为预测淬透性曲线提供了一定的理论辅助手段.     

人工神经网络在货代决策中的应用

阐述了运用人工神经网络研究货运代理决策的思路和方法．通过建立BP三层网络结构．及对专家所提供的样本的反复学习．使得系统能模拟货代领域专家的思维推理,给出专家水平的建议,解决了货代决策中船公司选择的问题,从而为一般货代决策探索出一条新的途径．     

人工神经网络及其在环境科学中的应用

介绍了人工神经网络的概念、特征、基本结构和类型及在我国环境科学、环境监测优化布点、大气环境质量评价、水环境质量评价中的应用,并阐述了应用的局限性和发展趋势。     

人工神经网络在ZnO压敏陶瓷材料研究中的应用

本文将人工神经网络应用于ＺｎＯ压敏陶瓷电性能参数的预测。结果表明ＢＰ网络运用于处理象ＺｎＯ压敏陶瓷材料预测这类从配方工艺到性能能数的非线性问题，该方法可望成为电子陶瓷材料研究的有效的辅助手段。     

位移反分析的人工神经网络方法研究

各种传统位移反分析方法的反分析模型非常复杂,求解亦非常困难．本文应用人工神经网络原理,建立了位移反分析的人工神经网络方法,并应用该方法对所设定的一标准弹塑性问题的力学参数进行了反演,反演结果表明,所建立的位移反分析的人工神经网络方法具有模型简单、求解快捷等优点,且其精度亦能达到工程应用要求,因而可以在工程实际中应用。     

人工神经网络在深基坑变形预测中的应用

以BP人工神经网络为基础，利用其强大的非线性映射能力，建立深基坑支护结构最大侧向位移的预测模型，在利用实测数据进行网络训练的基础上，对悬臂支护结构最大侧向位移进行预测，结果表明预测值与实测值吻合较好，显示了该方法进行深基坑变形预测的有效性。     

人工神经网络方法在苯类衍生物常压沸点预测中的应用

采用误差反传前向人工神经网络模型,优选4个结构因子作为输入特征参数,对苯类衍生物的常压沸点进行预测,网络自相容能力检验及交叉检验结果良好.该方法可作为对有机化合物构效关系及其他性质进行预测的一种有效手段.     

人工神经网络在电力系统网损计算中的应用

以人工神经网络为基础，提出一种用于电力系统网损计算的新算法。该算法不需写出输入与输出间复杂的映射关系，经过训练可实现任意复杂映射，从而大大减少了计算量，提高了计算速度，使计算精确度大有改善。实例计算表明了该方法的可行性。