人工神经网络在o‘—Sialon—BN复合材料设计中的应用

对神经网络和传统模式识别技术的基本原理和应用物理进行比较，根据已有烧结合成ｏ‘－Ｓｉａｌｏｎ的实验数据，利用改进后的人工神经网络，构筑了材料相组成及性能的预测模块，并与模式识别技术处理得到的结果进行了比较，在此基础上，探索了合成Ｏ’－Ｓｉａｌｏｎ－ＢＮ复合材料的工艺条件，并通过实验结果进行了验证。     

人工神经网络在钎焊材料酸洗工艺设计中的应用

本文将前向人工神经网络技术用于酸洗工艺设计过程，建立了钎焊材料的酸洗工艺设计模型，实验证明该模型能准确预测ＣｕＺｎＡｇ钎焊材料的酸洗效益、能有效设计不同前期生产条件下的酸洗工艺。     

人工神经网络在手感评定中的应用

针对现有的手感评定方法在识别准确性,容错性和适应性方面存在的问题,提出了用4个检测模型产生手感信号,并用BP神经网络处理信号的具体方法和步骤.实验证明,BP神经网络具有较好的自适应模式识别能力和容错性.     

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。     

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。     

利用人工神经网络判别陶瓷原料种类

利用三层 BP人工神经网络 ,对陶瓷原料进行模式识别 .以原料特征参数作为判别指标 ,由训练样本集得到最佳网络参数 ,然后对待测样本的种类进行预测 .研究结果表明 ,人工神经网络用于陶瓷原料的模式识别 ,其结果和实际一致 .该方法有助于配方中陶瓷原料的选择 ,值得推广     

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．     

模式识别及人工神经网络算法在16Mn钢生产中应用

介绍了模式识别与人工神经网络算法应用于１６Ｍｎ微合金化钢的生产工艺优化，并给出了各目标的最佳工艺参数供生产时参考。     

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.     

人工神经网络在聚氨酯配方设计中的应用研究

应用人工神经网络技术,采用Matlab软件设计BP网络模型,建立聚氨酯配方技术参数与拉伸强度的复杂的非线性关系,从而能够预测指定的聚氨酯配方技术参数所对应的拉伸强度值。结果证明,神经网络技术能够应用于聚氨酯配方设计,所建立的神经网络模型能较正确地反映聚氨酯配方技术参数与其拉伸强度之间的规律性。模型对拉伸强度的预测误差基本上可控制在4.60以内,对实验具有明显的指导作用。     

人工神经网络在覆盖件拉深筋设计中的应用

文章引入流入量的概念作为衡量板料进料阻力的依据,提出用拉深筋嵌入程度和材料流经拉深筋时弯曲程度2个因素来评价拉深筋对进料阻力的影响.采用BP神经网络分别建立单筋和双筋与流入量之间关系的神经网络模型,对神经网络建模的关键技术进行讨论分析,建立了性能良好的映射模型.结果表明,所建立的网络模型具有优良的性能,能充分反映流入量与筋参数之间的映射关系,为后续有限元模拟和实际生产提供了有价值的参考.     

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.     

基于BP人工神经网络的局部放电模式识别

介绍了ＢＰ人工神经网络在局部放电模式识别中的应用．结合实际现场情况提出了一种基于统计分析的局部放电特性提取方法,在此方法的基础上对空气火花放电和油中火花放电进行了模式识别实验,实验结果证明了这种放电特性提取方法在局部放电模式识别应用中的可行性．     

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。     

人工神经网络在车辆故障诊断中的应用

人工神经网络具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此经常被用于车辆故障诊断。该文介绍人工神经网络的基本原理以及网络结构,通过利用Matlab人工神经网络工具箱,建立某车辆动力总成BP单网络结构的故障诊断模型,提出基于人工神经网络的车辆故障诊断方法。由于各类人工神经网络在处理复杂问题时均有不足之处,该文进一步研究混合网络的工作原理及其在车辆故障诊断中的应用,并认为此类方法将是人工神经网络在车辆故障诊断研究领域的主要发展方向。     

人工神经网络在镍基高温合金设计中的应用

在大量镍基高温合金试验数据的基础上，利用人工神经网络来建立数学模型，提出将部分合金成分及其温度、应力和对应的蠕变断裂寿命作为网络输入，其他合金成分作为网络输出，然后用这个模型来按要求的性能设计合金成分的含量，获得了比较满意的结果，为镍基高温合金的设计提供了一种新的手段。     

人工神经网络在数字字符识别中的应用

本文首先提出了在信息技术发展下，传统的图形图像处理方法可能无法满足需要，从而引出人工神经网络这一新型学科。接着阐述了人工神经网络在数字字符识别方面的应用。这其中应用到了神经网络字符识别系统和BP神经网络模型等关键技术，并对BP神经网络的设计考虑了改进。最后得出了条件不同，解决的方法也不尽相同的情况下，数字字符识别的研究仍具有理论和实践意义。