神经网络专家系统及其数据挖掘技术的探讨

知识发现是目前数据库和机器学习的热门方向,本文在讲座了神经网络专家系统技术的基础上,探讨了如何在神经网络专家系统中融入发现的过程,给出了一个系统框架及其中的一些算法,并给予了深入讨论。     

项目后评估中的粗集-神经网络建模与仿真

对粗集-神经网络理论进行了讨论,在神经网络基础上,提出粗集-神经网络项目评估方法,该方法利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩,从给定学习样本数据中发现一组规则,提取规则作为神经网络的输入,该方法简化了神经网络的结构,提高训练效率,对我国农业工程项目后评估进行仿真,评价结果是合理的,具有较大的参考价值,在实际中有良好的应用前景。     

基于语言神经网络的知识获取方法研究及在智能教学系统中的应用

提出了一种基于语言神经网络的知识获取方法,该方法利用语言神经元,对具有开区域的连续输入变量,自动产生相应的语言变量输出,讨论了相应的神经网络训练和知识获取方法,所获取的知识以If-Then的规则形式表示,具有简洁、紧凑、不必进一步化简、易于理解等特点,并给出在智能教学系统中获取专家领域知识的应用实例.     

基于先验知识和神经网络的非线性建模与预测控制

神经网络模型是模拟非线性系统的有力工具，它的缺陷是难以利用已有的先验知识。利用通用学习网络的建模方法，提出了一种利用先验知识和神经网络建立非线性系统模型的方法，具有简化神经网络结构、减小计算量的优点。基于这种模型利用改进的遗传算法进行优化计算，从而实现了基于先验知识和神经网络的非线性建模和预测控制。对一个悬吊系统的仿真实验说明了该算法的有效性。     

神经网络在雷达信号分选中的应用

本文介绍了一种基于自组织概率神经网络的信号分选方法，主要讨论了这种神经网络在雷达信号分选中的应用，提出了一种结合神经网络与时域脉冲重复周期的分选系统，通过大量仿真实验探讨了正确分选的极限条件。     

BP小波神经网络快速学习算法研究

讨论了BP小波神经网络在训练过程中减小误差函数时最优方向的确定和自适应调整学习率的方法.首先论证了小波神经网络的数学基础,然后讨论了BP小波神经网络的学习过程,重点讨论了减小误差函数最优方向的确定方法,即如何保证步长方向与负梯度方向一致,由此得出了自适应调整学习率的简便方法.该方法具有普遍性,有广泛的应用价值.仿真结果表明,采用最优梯度下降方向可以大幅度提高BP小波神经网络的学习速度.     

仿真转台的神经网络复合控制

介绍了一种神经网络复合控制方法，即在不抛弃众多工程技术人员所熟悉的经典控制方法的基础之上，采用神经网络控制来处理系统中的各种非线性及不确定性。给出了神经网络的迭代算法，讨论了系统的稳定性问题，并将该方法应用于高精度三轴飞行仿真转台的实时自适应控制中。实验结果表明了该控制方法的有效性。     

基于模糊神经网络的储集层含水饱和度预测

通过改进补偿模糊神经网络，使模糊系统较强的知识表达能力与神经网络强大的自学习能力优势互补。然后，提出了一种动态调整学习步长的机制，能够避免较大震荡现象的出现；同时加快了迭代速度。最后，将该方法应用到油田测井解释中预测储集层含水饱和度，结果较为满意；与常规神经网络相比，迭代速度和误差精度都有大大的提高；实践证明该方法值得进一步推广运用。     

神经网络在金融业务中的应用及实现

本文从信息论的观点出发，讨论了神经网络技术在金融业务中应用的可能性和实现途径。探讨了金融和经济中存在的信息处理的难点，并给出了应用神经网络技术解决问题的方法。进一步地，阐述了神经网络与模糊系统理论和专家系统相结合，是今后金融领域智能信息处理发展的新方向。     

模糊神经网络在股价预测中的应用

讨论模糊神经网络在股价预测中的应用，模糊神经网络克服模糊规则产生对专家的依赖性及模糊集的非自适应性，隶属函数的自适应和模糊规则的自组织通过神经网络的自学习和竞争获得。通过一个股价预测实例验证了该方法的有效性。     

Implementing an Artificial Neural Network Computer

ＩｍｐｌｅｍｅｎｔｉｎｇａｎＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＣｏｍｐｕｔｅｒ￥ＺｈｕＫｅｑｉｎ；ＬｕｏＳｉｗｅｉ＆ＤｉｎｇＪｉａｚｈｏｎｇ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮｏｒｔｈｅｒｎＪｉａｏｔｏ...     

一种新型复合神经网络模型

本文首先详细地阐述了ＢＰ神经网络和ＣＭＡＣ神经网络各自的结构，原理以及算法。提出了一种ＢＰ神经网络与ＣＭＡＣ神经网络组合起来的新型复合神经网络模型，并利用误差逆向传播原理推导出复合网络的学习法。仿真实验结果表明，这种复合神经网络在保留了ＢＰ和ＣＭＡＣ各自特长的基础上，同时具有学习速度快，泛化能力强等特点     

神经网络与图论

本文讨论了神经网络与图论之间的相互关系：神经网络的深入研究与发展离不开图论，神经网络的深入发展必将对图论中许多问题的进一步研究产生重要的影响。文中论述了图论在神经网络研究中的作用、地位及应用现状，同时概述了神经网络在图论中的应用情况。     

基于小波神经网络的自适应逆控制及其应用

神经网络控制特别适用于具有非线性和不确定性因素的系统。采用小波神经网络(WNN)对飞行仿真转台的直流伺服系统进行实时辨识,得到其逆模型。然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规反馈控制器结合构成并行自适应逆控制器,控制转台跟踪指定的速度和位置轨线。仿真结果表明该方法的有效性。     

基于连续型Hopfield神经网络的噪声字符识别

采用连续型Hopfield神经网络(CHNN)对噪声字符进行识别。此模型比离散型Hopfield神经网络(DHNN)和布尔神经网络(BNN)更易于硬件实现，且在信息处理的并行性和实时性等方面更接近实际生物神经网络的工作原理。仿真结果表明该方法可以有效地对噪声字符进行识别。     

BF及模糊神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

本文对模糊神经网络用于故障诊断较传统BP(Back-Propagation)网络的优越性进行了分析,并提出了一种利用模糊神经网络进行旋转机械故障诊断的新方法。在这种方法中利用RBF(Radial Basis Function)神经网络获得隶属度函数,并简化了模糊神经网络的训练,使得新的故障诊断专家知识更易于扩充到现有的故障诊断网络中。仿真结果表明,本文方法所构建的故障诊断网络易于扩展且有良好的诊断效果。     

模糊神经网络分类器在企业建模知识管理中的应用

为了对企业建模活动进行知识管理，开发了基于Web的企业 模型知识库系统，并按照CIM-OSA的思想将参考模型库划分为通用、部分通用和专用三个层次。如何在这三个 层次之间建立合理的分类检索体系成为企业建模知识管理的一个核心问题。文章引入模糊神经网络分类器解决企业参考模型库的模型分类问题，通过一个应用实例进行算法验证，并与基于模糊数据挖掘的分类方法进行比较分析。实验数据表明，模糊神经网络分类器具有很好的性能。     

基于模糊集的神经网络景象匹配算法

将神经网络思想引入到景象匹配,提出了基于模糊集的神经网络景象匹配算法。该算法将图像模糊集作为特征空间,尝试了在模糊域中采用神经网络学习算法进行精确寻优。实验结果表明,设计的算法不但较好的满足了景象匹配系统对算法的性能要求,而且比传统算法具有更高的抗干扰能力。     

电信行业时间序列预测系统设计与实现

预测分析是电信行业知识管理系统中的一个重要部分 .利用数据仓库中存储的庞大信息 ,通过回归分析、指数平滑、灰色预测以及神经网络组合预测算法对电信行业各种数据信息进行合理的组织和预测计算 ,供决策者参考 .文中简要介绍电信行业时间序列预测系统的结构设计 ,算法设计以及预测结果的分析方法.