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。     

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。     

人工神经网络与智能在农业中的应用

人工神经网络是人工智能领域中发展迅速的信息处理技术之一,在简单介绍人工神经网络的发展和基本结构的基础上,对人工神经网络在农业中用于农业技术管理、分类、预测等方面进行了综述。     

构造容错人工神经网络的方法

具有容错能力的人工神经网络结构，可以提高人工神经网络的可靠性。本文提出了基于ＢＰ算法的容错人工神经网络评价函数，分析了容错性，并给出了模拟结果。     

人工神经网络在空气污染预报中的研究进展

人工神经网络是20世纪80年代迅速兴起的一门非线性科学,特别适用于对具有多因素性、不确定性、随机性、非线性等特点的对象进行研究,而空气污染预报正是这样的一类问题。简单介绍了人工神经网络的基本概念,详细地回顾了国内外人工神经网络在空气污染预报领域的研究应用情况,最后讨论了人工神经网络在空气污染预报领域中的研究方向和发展趋势。     

基于人工神经网络集合预报的济南市臭氧预报方法

由于观测的不准确以及资料分析、同化中的误差,单一预报仅是一个可能的解。为弥补其不足,提出了一种基于人工神经网络集合预报的臭氧(O₃)预报模型,选取8类气象因子及2类污染物因子,搭建人工神经网络预报模型,并采用随机扰动方法,产生15组相互独立的随机扰动气象场,搭建人工神经网络集合预报模型,并以2013年—2019年5月—9月数据作为训练集,以2020年5月—9月数据作为测试集。结果表明:与单一人工神经网络预报相比,人工神经网络集合预报准确率明显提高,O₃污染命中率明显提高,O₃污染漏报率明显减少,O₃污染空报率略有增加;人工神经网络集合预报对O₃污染预报有过多倾向,而单一人工神经网络预报则有过少倾向;以2020年7月3日—9日的一次O₃重污染过程为例,与单一人工神经网络的确定性预报相比,人工神经网络集合预报能够更好地反映出污染的迅速累积上升及持续过程。通过提供定量的概率预报,人工神经网络集合预报可以给出多种可能性及其发生的概率,能为预报员提供包括不确定性在内的更多预报信息,该模型具有一定的实际应用价值。     

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。     

人工神经网络用于红外光谱定性分散染料

根据分散染料的红外光谱图，用人工神经网络直接建立红外光谱数据库，以化合物编号直接作为人工神经网络的输出对网络进行训练，训练后的人工神经网络可对属于训练范围内的分散染料进行定性。     

太湖洪水预报的前向人工神经网络全局最优逼近方法

将求解不等式约束非线性优化问题的群体复合形进化算法 ,应用于前向人工神经网络逼近 ,提出了前向人工神经网络全局最优逼近算法 ;将前向人工神经网络全局最优逼近算法应用于太湖水位预报 ,建立了太湖水位预报的神经网络模型 ,表明了提出的全局最优逼近算法的有效性     

用神经网络解多元非线性方程组

给出前人人工神经网络逼近性理论，得到用人工神经网络可逼近任意给定的连续函数，并通过计算机对一些非线性函数进行模拟，模拟结果表明这种方法的可行性．给出用人工神经网络解多元非线性方程组的原理     

一种新的复合神经网络控制器

目的介绍一种新的复合神经网络控制器的结构。方法结合传统控制、神经网络监督控制、神经网络逆控制的优点提出复合控制器方案,建立用它控制水箱系统的水位和温度的仿真模型,并进行计算机仿真。结果仿真实验表明,复合神经网络控制器中的PD控制器、神经网络监督控制器、神经网络逆控制器,可以协同工作,也可以在某种程度上单独工作。结论复合神经网络控制系统的鲁棒性和抗干扰性得到提高。     

从科学研究方法论看人工神经网络研究的发展

简要回顾了人工神经网络不平衡的发展史。从科学研究方法论出发，对人工神经网络的研究方法，以及决定其迅速发展与正常发展的因素等方面的问题进行了讨论分析，给出了若干结论。指出竞争是人工神经网络的理论得以生存和不断完善的重要前提，成功是导致人工神经网络研究高潮的重要因素，理论与应用研究并重是人工神经网络健康发展的重要保证。     

万州城区吴家湾滑坡灾变的神经网络识别

以万州城区吴家湾滑坡为例,分析了神经网络(ANN)方法用于滑坡灾变识别的评价因子的确定、学习样本数据对的建立、ANN网络结构及参数设置的方法;并以万州区类似的滑坡作为样本训练ANN模型,对吴家湾滑坡的几种工况进行灾变识别.最后将ANN灾变识别结果与传统的极限平衡计算结果进行对比分析,得到了二者基本吻合的结果.结论表明神经网络方法用于滑坡灾变识别的精度较高,识别结果令人满意.     

人工神经网络法在地下水水质分级中的应用

通过对受污染的地下水进行水质分析，建立了该类水质的人工神经网络分级预测模型，采用已确定其污染级别的地下水数据作为训练样本对网络进行训练，然后利用收敛的网络进行污染程度分级，其结果与实际的基本一致，这充分说明了利用神经网络预测该类水质受污染程度是一种可行方法。     

人工神经网络在控制中的应用及发展前景

通过对人工神经网络的历史与现状的分析，指出人工神经网络具有强大的生命力和应用前景，特别是在解决复杂控制问题方面具有五大优势．总结了人工神经网络在控制领域的主要应用实践，并对其发展前景和存在的问题进行了探讨．     

河网水情预报的神经网络模型及应用

传统BP网络模型在模式识别、电力负荷预报、水现象的模拟及预报等领域得到了广泛的应用．但传统BP网络模型存在隐含层结构难以确定和网络结构物理概念不明确等问题．本利用水量守恒及槽蓄关系,建立了能够反映水流运动基本特征的神经网络模型(MCR—ANN)并用于河网水情的模拟及预测．应用结果表明：该网络物理概念清晰,避免了传统BP网络在隐含层结构难以确定和河网结构物理概念不明确等的不足,模拟效果较好。     

基于人工神经网络算法的某机场雾的模式识别预报

基于人工神经网络（ANN）误差后传算法（BP模型），通过对100个有雾天气个例和50个无雾天气个例进行模式识别训练，用前期（前日08、14、20时实测资料）的温、压、湿、风等要素指标建立起了某机场雾的ANN识别预报模型。该模型具有很好的拟合效果，独立样本的试验和检测结果均达到较为精确的预报效果，具有实际应用意义。     

神经网络与DTW两种识别方法的比较

在非特定人小字表场合下,比较了人工神经网络方法(ANN),动态规划方法(DTW)以及直接比较方法(DC).对汉语10个孤立数字测试结果表明:用多遍样本进行训练时,训练时间ANN至少是DTW的100倍,DTW是DC的5倍以上;识别速度ANN比DC快300倍,DC比DTW快5倍;存储量ANN比DTW和DC需要的都少;识别率ANN比DTW高2.3％,DTW比DC高6.7％;用单遍样本训练时,DTW比DC高3.6％,DC比ANN高8.1％.说明在小字表情况下ANN的总体性能优于DTW,DTW优于DC。     

ANN-based Approaches for CAPP

ＡＮＮ－ｂａｓｅｄＡｐｐｒｏａｃｈｅｓｆｏｒＣＡＰＰ￥ＷａｎｇＸｉａｎｋｕｉ，ＰｎＪｉａｎ，ＷｕＤａｎ，ＸｕＺｈｏｎｇｘｉｎ王先逵，蒲建，吴丹，许忠信（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＰｒｅｃｉｓｉｏｎＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓａｎｄＭｅｃｈａｎｏｌｏｇｙ，Ｔｓ...