基于神经网络威胁判断模型

将神经网络理论应用于防空指挥控制系统中 ,研究了威胁判断模型 ,实例表明该方法是可行的 .     

基于递归神经网络的基因调控网络稳定性分析

基因调控网络是一类复杂的非线性动力学系统,其稳定性分析在生命科学研究中发挥着重要作用。基于递归神经网络所具有的较强的建模能力,建立了一类新的时滞基因调控网络模型。根据模型的特点构建合适的Lyapunov-Krasovskii函数,并借助线性矩阵不等式技术与S-方法推导出使得网络全局渐进与指数稳定的充分性条件,最后通过实例验证了此方法的有效性。     

基于遗传神经网络的自整定PID控制器

提出了一种基于遗传算法和神经网络的自整定PID控制器的设计方法。该控制器主要由三个部分组成。第一部分利用遗传算法搜索出一组准优的PID参数，作为PID控制器参数的初值，第二部分利用神经网络具有逼近任意非线形函数的能力，在线调整PID参数，以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能，第三部分是传统的PID控制器，直接对被控对象闭环控制。计算机仿真结果表明，这种控制算法鲁棒性强，响应速度快，可用于控制不同的对象和过程。     

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。     

基于加速进化规划的模糊神经网络学习算法

提出了一种训练模糊神经网络的加速进化规划算法。该算法是进化规划算法的一种改进 ,适合于多维高精度的数值优化。经仿真实例验证 ,其收敛速度有了明显的改善 ,且不易陷入局部极小。     

基于人工神经网络的煤炭资源资产分类研究

将人工神经网络应用于煤炭资源资产分类,以基于聚类的综合评判模糊数学模型的分类结果作为选择训练样本的基础,建立了前向神经网络分类模型。训练后的神经网络不仅能得到理想的输出结果,而且能准确地进行煤炭资源资产分类。分类结果表明,用神经网络方法进行分类具有分类稳定、结果可靠等特点。     

一种基于神经网络的免疫识别故障检测模型

提出了一种基于神经网络的免疫识别故障检测模型.该模型根据免疫识别原理来构造神经网络检测器,通过训练将被检测对象的故障模式信息存储于分布的检测器中,检测器用于捕获被检测对象的异常模式特征,当检测器与特征样本匹配时则激活该检测器,根据检测器的激活情况来发现故障,并给出了相应的训练算法.通过滚动轴承损伤检测的仿真实验,表明该方法对由轴承损伤冲击造成的信号突变保持了较高的灵敏度和分辨率,对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域.     

基于Chebyshev基函数模糊神经网络的快速辨识方法

神经网络的非线性逼近能力的研究是神经网络成为辨识模型的理论基础。首先研究了基于正交多项式函数的神经网络逼近理论和方法,并在此基础上证明了新型Chebyshev神经网络具有良好的非线性并研究了它的全局最优逼近性质。然后提出了一种用于复杂非线性系统辨识的基于Chebyshev基函数的模糊神经网络模型和学习算法。该模型以Chebyshev基函数为隶属函数,规则后件采用输入变量的线性函数,无需调整隶属函数的参数,只是采用BP学习算法学习后件参数,因而大大减少了模型算法的计算量,学习算法简单,加快了学习收敛速度,而且不使网络结构复杂,设计简单。仿真结果表明所提模型和方法的有效性。     

一种基于遗传算法的小波神经网

网络的优化学习是人工神经研究中的一个重要问题.将遗传算法全局性优化搜索和小波分析的时-频局部性特点相结合,本文提出了一种基于遗传算法学习的小波神经网络--遗传算法小波神经网络(WNNGA).三位异或问题和双螺旋问题的实验结果证明,遗传算法小波神经网络不仅继承了小波分析良好的局部性及其神经网络的学习和推广能力,而且具有遗传算法全局快速寻优的特点,是多层前向神经网络学习的一种理想算法.     

Expert System Based on Data Mining and Neural Networks

1　 IntroductionAlthough there are momentous progresses and application in Expert System ( ES) [1 ] ,thereare some innate limitations resulting from its symbolic information processing mechanism.Here are some problems listed below:the bottleneck of knowledge acquisition,the frailtyof knowledge,the monotony of inference.So a lot of researchers have advanced manyfresh theories and methods. For example,the knowledge representation includes:theobject-oriented and prototype representation techniq…     

基于多项式网络的空袭目标类型识别模型

给出了进行目标类型识别的指标集 ,建立了基于多项式前向神经网络识别模型。该模型具有三层结构 ,隐层、输出层分别采用多项式函数和线性函数作为激活函数 ;隐层 输出层的权值用最速下降法学习 ,输入层 隐层的权值用遗传算法进行学习。实例表明该模型是可行的。     

基于神经网络的无源多传感器属性数据关联

采用引入动量项、自适应调整步长，Levenberg-Marquardt优化方法对基本的BP神经网络进行改进，以提高学习速度，改进的BP神经网络学习算法用于对无源多传感器获得的雷达辐射源参数进行属性数据关联，能够自适应地调整阈值，即根据训练数据调整关联的门限值，与确定门限的属性关联算法相比，有着很高的关联正确率。     

基于OLS算法的RBF神经网络高速公路事件探测

高速公路事件是指破坏正常交通流并造成交通阻塞的非重现随机发生的事件。事件发生后对其进行快速可靠的探测对减少交通延误、保障道路安全、减少环境污染具有十分重要的意义。文中提出了一种基于模糊聚类技术和RBF神经网络的混合智能高速公路事件自动探测算法，同时改进了用于RBF神经网络训练的OLS(正交最小二乘)选择算法。仿真实验证明，改进的OLS选择算法大大提高了RBF神经网络的训练速度，同时具有无须事先确定RBF中心的优点，将之运用于公路事件探测可以获得满意的性能。     

Fuzzy Entropy Based Combined Learning Algorithm for Neural Networks

ＦｕｚｚｙＥｎｔｒｏｐｙＢａｓｅｄＣｏｍｂｉｎｅｄＬｅａｒｎｉｎｇＡｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ￥ＭｉｎＹａｏ（Ｄｅｐｔ．ｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ，ＨａｎｇｚｈｏｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｎｇｚｈｏｕ３１００２８，Ｐ...     

BP神经网络模型的改进

本文在深入研究ＢＰ神经网络模型的基础上，提出了对该模型的若干改进技术处理方法，并通过仿真试验．实践表明，这些改进和技术处理方法是有效的．     

基于人工神经网络的电路故障诊断专家系统

分析了电路故障的复杂性。针对传统电路专家诊断系统的不足 ,结合人工神经网络用于故障诊断的优点 ,构造了一种新型神经网络电路故障诊断专家系统。该系统采用数据表格形式表示测试诊断知识 ,使知识表达更为清晰 ,推理过程更具智能性 ,在实际运用中 ,诊断效率有很大提高。着重介绍了该系统的设计思想、组成结构和工作原理。     

刺激引起的小世界生物神经网络同步

同步现象广泛存在于脑神经活动中.本文构造了一个具有小世界连接特性的生物神经网络,数值模拟研究了外加刺激频率引起的放电同步现象.同时考虑网络结构对同步的影响,取网络耦合强度作为参量来研究它对网络同步的影响.研究发现,在某一个特定的共同外加刺激频率下,生物神经网络会出现尖峰同步放电现象.当网络的耦合强度增大时,使网络产生同步现象的频率点将会逐步增多.仿真结果表明不同的生物神经网络结构对输入信号的频率具有不同的选择性.     

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。     

基于信号流图的动态神经网络在线学习算法

复杂的链式规则求导计算是动态神经网络在线学习算法中梯度向量计算的主要瓶颈,针时这一问题,根据P.Campolucci等人提出的动态系统梯度信息信号流图分析方法,设计了动态神经网络的在线学习算法,该算法可以直接从网络的信号流图及其伴随流图中获取目标函数关于网络参数的梯度信息,从而简化了算法梯度向量的计算.为了确保算法的稳定,根据Lyapunov稳定性定理,提出并证明了可以保证算法收敛的自适应学习速率,并且学习速率容易获得.利用NARX神经网络对非线性动态系统在线辨识的仿真实例也表明了本算法的有效性.     

遗传算法和BP人工神经网络在税收预测中的应用

针对经典的BP人工神经网络所存在的缺陷,结合遗传算法,提出了基于实数编码的GA-BP神经网络税收预测模型。在结合递归预测方法的基础上,该模型取得了令人满意的结果。