联想记忆系统的学习算法设计（Ⅰ）

基于牛顿向前插公式设计了一种新的联想记忆系（ＮＦＩ－ＡＭＳ）的学习算法,用以实现任意阶的多变量多项式函数的无误差逼近。该系统与传统类型的ＣＭＡＣ－ＡＭＳ相比,具有学习精度高和记忆空间小的特点;且比多层的ＢＰ网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点。数值模拟表明,这种ＮＦＩ－ＡＭＳ在信号处理,模式识别,及高精度的实时智能控制等领域具有很大的应用潜力。     

神经元网络理论在乙烯精馏塔成分估计中的应用

针对前馈神经元网络误差反向传播算法（ＢＰ算法）收敛速度慢，且常常收敛于局部极小值等缺陷，提出了一种基于变步长、加压缩因子的共轭梯度搜索的快速学习算法。与标准的ＢＰ法相比，该方法不仅学习收敛速度快，而且精度也有所提高。通过对乙烯精馏塔成分估计的应用表明，该方法比最小二乘估计法具有更好的外推性。     

BP网络的一种优质高效学习算法

对ＢＰ算法的突出问题－收敛性进行分析，综合汇集了五条改进措施，提出一种新的算法。计算机仿真结果表明，该算法对于连续函数，收敛效果较佳；用于正弦函数，迭代１５次即满足误差精度要求Ｅｍａｘ＝１０＾－３。     

利用GA—BP算法对模糊神经网络进行优化

分析了ＢＰ算法和遗传算法（ＧｅｎｅｔｉｅＡｌｇｏｒｉｔｈｍｓ,以下简称ＧＡ）各自的优缺点,将改进的ＧＡ与ＢＰ算法相结合,提出了一种新的ＧＡ－ＢＰ算法,并将其应用于模糊神经网络的参数优化,仿真结果验了本算法的有效性。     

神经网络中误差反转算法的分析与改进

分析了ＢＰ网存在的主要问题及其产生原因，提出了改进算法ＢＰＧ，以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索，并在学习过程中采用不精确的一维搜索，限幅和条件轮回等措施。     

基于神经网络模型的知识获取方法与故障诊断

分析了神经网络模型的应用环境，提出了一种ＢＰ模型的快速算法，并将其应用于ＦＭＳ故障诊断系统，实践证明，这种具有柔性节点的自适应ＢＰ网络模型结构为建立诊断系统知识库提供了一条有效途径。     

热释放率计算和预测的神经网络方法

基于多层前馈神经网络提出了火灾实验中不同材料热释放率的学习算法和预测技术．同时,将具有全局收敛特性的混合共轭梯度（ＭＣＧ）算法应用于该问题中多层前馈神经网络的训练,克服了传统ＢＰ算法收敛速度慢,推广性能差的缺陷．文中对ＭＣＧ方法进行了大量模拟,并将模拟结果与ＢＰ算法及带有动量项的ＢＰ算法作了全面比较,结果表明：ＭＣＧ方法不仅在学习速度和收敛性方面均优于传统的ＢＰ算法而且显示了良好的性能和行为     

一种局部回归神经网络的快速算法

针对目前局部回归神经网络动态ＢＰ算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法、该算法是将信号流图引入动态ＢＰ算法,较好地解决了求导数的复杂性,同时采用ＢＦＧＳ算法另快了网络的收敛速度仿真结果表明了本算法的有效性。     

多层神经网络BP算法的改进

多层神经网络ＢＰ算法的改进姚瑞波孙国雄汤崇熙（东南大学机械工程系，南京２１００１８）目前，前馈型多层神经网络模型已广泛应用于模式识别、语音识别、数据压缩等领域．ＢＰ算法作为其学习方式有效地解决了ＸＯＲ、Ｔ－Ｃ匹配问题，但ＢＰ网络的学习过程是对一个高...     

前馈神经网络的二阶学习算法

前馈神经网络是神经网络中应用最广的一种。但由于神经网络采用Ｂ－Ｐ算法，收敛速度慢。在分析了神经网络算法原理的基础上，提出了一种基于变质量法的优化训练算法。仿真证明，这种算法能够大大提高神经网络的收敛速度。     

人工神经网络研究现状及其展望

回顾了神经网络理论发展的历史和现状。在此基础上，介绍并讨论了20世纪90年代神经网络研究的一些新进展。根据神经网络研究的特点，对人工神经网络今后的发展前景作了一定的评述，人工神经网络的研究与发展必将对现代科学技术产生深远的影响．     

数学神经网络（I）——神经网络的插值机理

定义了数学神经元与数学神经网络，讨论了数学神经网络的插值机理，设计了一类单输入单输出三层前向数学神经网络与双输入单输出四层前向数学神经网络，它们分别逼近给定的一元连续函数和二元连续函数到预定的精度。     

一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法仿真

提出一种用于非线性函数逼近的小波神经网络算法,分析了网络的拓扑结构,给出了网络的参数估计方法.采用遗忘因子法训练网络的权值,利用具有优良渐近性质的递推预报误差算法训练尺度因子和平移因子,分析并给出两种小波元的个数选择方法.该算法用于非线性函数逼近时优于同等规模的BP神经网络.仿真研究表明,该方法具有收敛速度快,逼近精度高等优点,在为非线性系统建模提供一种新方法的同时,也为复杂非线性系统的辨识提供有益的参考.     

小波神经网络的研究及其展望

小波分析与神经网络结合的研究 ,已成为近些年来信号处理学科的热点之一。小波分析具有良好的时频局部性质 ,而神经网络具有自学习功能和良好的容错能力 ,将二者结合必具有强大的优势。本文对小波网络的结构形式 ,学习算法及其应用进行综述 ,并就其存在的一些问题及其发展趋势进行了探讨。     

基于人工智能的创造性思维的模拟方法

针对创造性思维在人类思维中的重要作用，对创造性思维的模拟提供了创造计算的一种新方法。其中，逻辑思维采用了神经网络的BP算法来实现，直觉思维采用了Hopfield神经网络以及交叉变异等实现方法。论述了变异联想在直觉产生中的重要作用，并且建立了模拟直觉的计算模型。采用直觉与逻辑互补构成创造性思维的观点，构造了创造性思维的认知与计算模型，给出了创造性思维模型的计算实例。     

多神经网络在软测量仪表中的应用

针对化工过程对象的复杂性和不确定性,介绍了采用以RBF神经网络作为子网络的多神经网络在软测量仪表中的应用。用粘度软测量仪表的实例证明了使用多神经网络建模的有效性。     

基于TD-BP网络的噪声滤除

为更好地消除噪声,提出TD-BP神经网络拟合未知的噪声信道滤波器,讨论了它的模型与学习算法及其通用逼近性.基于TD-BP神经网络的噪声消除器具有神经网络分布式并行信息处理能力,利用TD-BP逼近噪声,然后抵消噪声得到有用信号,具有较好的鲁棒性和除噪性能.     

基于人工智能的创造性思维的方案探讨

针对创造性思维在人类思维中的重要作用.对创造性思维的模拟提供了创造计算的一种新方法.其中,逻辑思维采用了神经网络的BP算法来实现,直觉思维采用了Hopfield神经网络以及交叉变异等实现方法,论述了变异联想在直觉产生中的重要作用,并且建立了模拟直觉的计算模型.提出了采用直觉与逻辑互补构成创造性思维的观点,构造了创造性思维的认知与计算模型,给出了创造性思维模型的计算实例.     

人工神经网络在炼铁工序能耗分析中的应用

以节能降耗为基本出发点,借助大量的统计数据,运用BP算法对企业工序能耗进行了系统地分析。研究结果表明用神经网络BP算法构造的网络模型,用于练铁工序能耗多因素的定量分析是可行的。这种方法尤其适用于一般数学模型难以描述的非机理型相关因素的定量分析。     

BP神经网络数值预测方法的研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景。在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测。本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议。