智能服装款式设计系统体系结构研究

利用计算机智能技术与图形学技术以及服装款式设计专业知识的有机结合，探索在保持一定服装设计风格的基础上如何自动生成模式。在讨论3种设计方案的优缺点的基础上，给出了智能服装款式设计系统的构成。     

基于服装设计元素的流行趋势优化模型

基于服装设计元素的流行趋势优化模型,通过将构成服装设计的廓型、色彩、面料和细节流行趋势层级细化为流行性质元素、流行形态元素和流行量态元素,并将其与服装产品数据库中的品牌廓型、色彩、面料和细节元素相结合,从而研发设计出同时符合流行趋势和品牌风格的创新服装产品.该模型可以成为目前服装企业更为科学的产品研发设计方法,并可通过信息技术和人工智能进行深化研究,推广应用于快速反应的服装产业链.     

用人工神经元方法预报IF钢性能

用人工神经元方法分析ＩＦ钢性能与成分、加工工艺之间关系，通过实验与现场数据训练１个前向网络的考核结果表明，该方法是用于大生产中ＩＦ钢成分与工艺设计的有效方法。     

一种远程水污染神经网络监测系统

介绍了一种采用紫外分光光度计及人工神经网络分析的计算机远程水污染监测系统; 介绍了系统构成原理和用于废水紫外光谱图识别的多层前向神经网络的设计, 分析了含有不同隐节点数的前馈网络的精度; 该系统可对远程水质进行监测;不需要测量废水的各成份含量而通过对废水光谱图的神经网络识别直接给出水质合格与否的结论; 该系统还可推广应用于红外及可见光范围的光谱图分析中, 从而大大拓宽该系统在水质监测乃至成份分析方面的应用;     

基于神经网络与专家系统的故障诊断技术

针对传统的故障诊断方法对复杂系统或装备进行故障诊断速度慢、对多故障同时发生的情况难以准确定位的问题,提出将神经网络与专家系统相融合的设计方案,建立一种基于人工神经网络的故障诊断专家系统。该专家系统结合神经网络和专家系统的优点,具有很强的自学习能力和自适应能力,可从外部环境不断吸取信息,在学习过程中不断完善自己,具有很强的容错性,善于联想、类比和推理。理论分析与仿真实验证明,该系统能实现对故障的快速准确定位,为保障装备可靠高效地发挥功能提供了有效方法     

基于神经网络的齿轮箱故障诊断专家系统设计

针对神经网络和传统故障诊断专家系统的不足,提出了一个把神经网络与专家系统相结合,发挥各自优点的基于神经网络的齿轮箱故障诊断专家系统设计方案。介绍了该系统的结构功能和主要特点,并阐述了该系统重要模块的实现方法。     

人工神经网络辅助汽车变速箱设计

针对汽车变速箱优化设计中所存在的大计算量、多图表问题,提出应用人工神经网络进行映射辨识·根据BP网络在特征识别上的优势,以其为工具,通过算法改进,对设计数据进行应用以提高计算速度和编程处理能力,消除数据的“组合爆炸”现象·对具体数据、图表的实际应用表明,人工神经网络方法能够很好地表达原图表数据关系,使数据应用更加灵活、方便,数据的识别精度能够满足计算要求·     

基于均匀试验人工神经网络的实用可靠性方法

根据均匀试验的设计提出了一种全新的可靠性计算方法,它有机地综合了人工智能网络.人工神经网络弃用有限单元法（FEM）而改用该方法,一个根本原因在于它能极大地减少计算量.首先,根据随机变量分布情况,通过均匀试验提取出有限样本,将它们看作是有限元法分析的输入参数.其次,基于有限元分析结果利用这些有限的训练样本构建最优的人工神经网络.利用最优人工神经网络的泛化能力,随机得到一个有效的响应值,然后计算出结构系统的可靠性指数.最后,这一计算方法还为进行可靠性分析提供新尝试,在对复杂系统进行实际试验时该方法表现得切实可行且有效.     

混凝土疲劳损伤累积神经网络模型

针对混凝土疲劳累积损伤的发展受荷载、材料性质等多种因素影响、很难用显式的数学函数表达的难题，基于神经网络方法提出了一个考虑变幅疲劳的级数和加载顺序影响的混凝土疲劳损伤累积模型，采用神经网络技术描述了其与材料性能、荷载应力间复杂的非线性映射关系，准确反映了混凝土疲劳损伤演变的真实过程，并运用离散系统仿真原理构造了退凝土变幅疲劳寿命预测的智能化仿真系统．该系统可用于结构抗疲劳设计和疲劳可靠性分析、有损结构损伤评估及维修决策．     

神经网络的压力容器评估系统设计

为解决长周期压力容器设备安全评估的低效率、低可靠性和不能人机交互等问题,利用开源的R语言设计复杂的神经网络识别算法,并通过C#.NET设计出一套界面友好的压力容器评估系统.实验结果表明:创建的压力容器评估系统嵌入BP神经网络算法,能精确刻画压力容器参数与状态之间的复杂非线性关系,评估准确率高;同时,软件系统实现了评估过程的交互性和自动化,具有良好的用户体验和很强的实践性.     

基于神经网络的科技查新人员质测评模型的建立

阐述了将人工神经网络用于科技查新人员素质测评的设计思想和实现方法,根据测评实验结果,指出该网络系统的有效性和可靠性。     

人工神经网络在教学质量评价体系中的应用

采用了BP神经网络的原理用于教学质量评价,通过分析,给出了神经网络的教学质量评价模型结构,以及变步长的学习算法,并在MATLAB系统内得以实现。结果表明,人工神经网络用于教学质量评价中,既克服了专家在评价过程中的主观因素,又得到了满意的评价结果,具有广泛的适用性。     

基于DSP的人工神经网络环境控制系统

文章提出了将人工神经网络结合遗传算法应用于环境控制的新方法。该方法利用遗传算法在线计算控制量,利用人工神经网络模拟被控对象的动态特性,从而代替被控环境进行分析。同时,针对DSP的高速运算机能,解决了在工程应用中难以用一般的CPU完成实时控制的要求。该系统充分发挥了人工神经网络和遗传算法各自的特点,是具有良好发展前途的新型的环境控制系统。     

无人机燃料电池混合动力系统人工神经网络控制策略

目前,全球有200多项在研电推进飞机项目,包含传统固定翼飞机改造、新构型设计、全电推进系统和混合电推进等。近年来,电推进飞机的发展方向可分为纯电动固定翼、电动垂直起降和混合电推进3类。本文针对某小型无人机燃料电池和锂电池组成的混合动力系统,建立了由质子交换膜燃料电池混合动力系统、6自由度飞行器模型和基于神经网络控制器组成的整个系统仿真模型。为了满足无人机不同飞行阶段的电力需求,控制器控制电池电流和充放电速率。在燃料电池作为无人机主要动力源的情况下,对混合动力系统的性能进行验证和评估。对人工神经网络控制器和模糊逻辑控制器性能进行了比较,结果表明,人工神经网络控制器的性能明显提高,增强了无人机混合动力系统的整体稳定性。人工神经网络控制器在效率和油耗方面比模糊逻辑控制器略有提高,约为1%。这说明在这类系统中,所设计的神经网络控制器比经典控制器具有更强的鲁棒性,更好的响应能力、可靠性,可满足无人机燃料电池混合动力系统运行在最优水平和最优效率上。     

机床主轴动态特性优化设计的遗传算法实现

机床主轴的动态特性设计可归结为特征值反问题的求解。研究了基于神经网络和遗传算法机床主轴动态特性结构优化设计的求解方法。计算结果及分析表明它是求解一切特征值反问题的有效方法。     

基于ANN支持产品设计过程的知识获取方法研究

建立设计过程与产品知识间的关联,是实现产品设计过程中知识获取的有效途径.引入设计仓库概念,通过建立产品知识模型,以产品结构树为核心组织产品知识,采用人工神经网络技术,根据设计过程中不同阶段的设计要求,设计各阶段的神经网络模型,建立设计过程中不同阶段与其相应的产品结构间的关联关系.以卷板机的总体方案设计过程为例,设计了该阶段的2层结构的BP网络模型,通过对网络进行训练,并对新的设计任务进行预测,验证了该方法的有效性.     

人工神经网络在《电工学》教学评价体系中的应用

利用人工神经网络方法建立《电工学》教学质量评价模型，并在MATLAB系统内得以实现。结果表明，人工神经网络用于《电工学》教学质量评价中，得到了满意的结果，具有广泛的适用性。     

基于FBP神经网络的图书馆数字资源建设与服务评价体系

将人工神经网络与模糊控制理论相结合,阐述了基于学习参数模糊自适应调整BP(FBP)神经网络对图书馆数字资源建设与信息服务进行评价的设计思想。     

基于专家系统与人工神经网络集成的航姿系统故障诊断

应用专家系统与人工神经网络的相关理论对某型飞机航姿系统的故障诊断问题进行了深入的研究，建立了基于专家系统与人工神经网络的集成式专家故障诊断系统，并利用该专家系统实现了某型航姿系统的故障诊断。应用结果表明：整个网络数据误差在训练10次时达到0．1，在训练829次时达到0．01，可以准确识别故障。     

基于人工神经网络的动态联盟制造资源评估方法

在研究了多指标综合评价指标体系的构建与优化理论、Matlab关于人工神经网络的建立和分析了人工神经网络的BP网的优缺点基础上，构建了制造资源评价指标体系：提出应用人工神经网络对制造资源综合评价指标体系进行建模；并用Matlab进行程序编制；形成了基于神经网络的的制造资源综合评价模型和算法。