基于动态模糊神经网络的建设工程造价估算系统

介绍了建设工程造价估算技术的发展及面临的问题,对神经网络在工程造价估算方面的应用成果进行了总结。提出了基于动态模糊神经网络的建设工程造价估算系统的实现方式及工作模型．     

多层神经网络的快速BP算法

首先分析了BP算法中的误差函数对收敛精度的影响,给出了综合考虑绝对误差和相对误差的相差函数,其次利用优化方法中的共轭梯度算法来计算学习过程中的误差下降方向,并根据尺度公式对该方向进行修正,从而得到快速BP算法。经过对实际算例的模拟,结果表明本文给出的快速BP算法是一种适用于多层神经网络的、性能优良的学习算法。     

公路工程造价快速估算的模糊神经网络方法应用

近些年来,伴随着我国公路事业的蓬勃发展,公路工程建设的数量和规模日益增加。而公路工程造价估算作为公路工程建设的重要前提以及公路工程管理的重要组成部分,其在公路建设中的地位也日益突显,合理的工程造价估算可以有效提高工程施工单位投资决策的科学性。而基于模糊神经网络的工程造价估算方法可以有效的克服传统工程造价估算方法的一系列弊端,有效提高公路工程造价估算的合理性和科学性。本文从公路工程造价的相关概念谈起,然后对模糊神经网络的相关概念给予详细的说明,最后就公路工程造价估算中模糊神经网络方法的应用进行了说明。     

建筑工程造价计价方式和快速估算研究

在现有的预算方法基础上如何快速而又较为准确地测算出建筑工程的造价,在某种意义上关系到企业生存与发展的重大课题。如何快速、准确地计算造价,对于项目招投标以及施工单位成本控制具有重要意义。文章运用建立数学模型思路总结出若干快速估算技术和方法,并对其进行了简单的评价,这对企业实践快速估算具有一定的价值。     

中小型水利工程的工程量估算BP神经网络模型

以灌区节制闸为例,根据神经网络原理和工程造价估算的特点,通过分析探讨工程造价的构成、已建工程的设计参数及工程量资料,应用误差反向传播(BP)算法的人工神经网络建立灌区节制闸工程量估算模型,由此估算工程造价. 测算结果表明其估算精度基本可以满足实际工程投资估算的需要,该方法为各类中小型水利工程的造价估算探索了一条新途径,具有很好的应用前景.     

一种基于BP神经网络的快速称重新方法

在研究人工神经网络的基础上,提出了一种基于BP神经网络的电子吊秤快速称重测量的新方法。将BP神经网络应用于拟合称重传感器的输出特性,并在MATLAB下通过训练和仿真验证了应用BP神经网络实现电子吊秤快速称重可行性及优越性。     

模拟电路故障诊断的BP神经网络方法

提出了一种采用改进型的BP神经网络诊断模拟电路故障的新方法。介绍了包括附加动量法和自适应学习速率法在内的改进型的BP网络算法，其中附加动量法是在每一个权值的变化上加上一项正比于前次权值变化量的值，不仅考虑了误差在梯度上的作用，而且考虑在曲面上变化趋势的影响；自适应学习速率是根据误差函数值的变化对学习率进行实时调整，可以保证网络总是以最大的学习速率学习。最后，本文给出了仿真实例，实验证明所提出的方法与传统方法相比有更好的实时性和诊断效率。     

基于BP神经网络的故障诊断

本文论述了BP神经网络的结构和学习算法以及应用到故障诊断中的原理和过程。详细地分析了拖拉机变速箱的工作原理,并讨论了利用BP神经网络的优点,应用到该工程的故障诊断中。通过试验证明,基于神经网络的故障诊断已经逐步走向成熟。     

基于BP神经网络指纹识别的算法

通过对多种指纹分类算法的研究和分析，提出了一种基于BP神经网络对指纹模板进行分类的新算法．首先在对指纹图象进行预处理后建立起指纹模板库，然后采用时间模拟退火函数进行学习因子修正的方法来减少BP算法迭代次数，以提高收敛速度及跳出局部最小．仿真证明：该算法与传统的指纹识别算法相比，分类速度明显高于传统的固定步长的BP算法．     

基于BP神经网络的皮肤病诊断方法

自动诊断系统是当前人工智能研究中的一个重要课题，有着十分广泛的应用前景。本文提出了基于BP神经网络的皮肤病诊断方法，讨论了网络隐含层神经元数选取问题、网络输入矢量的标准化处理问题以及网络连接权值的初值选取问题。对366名皮肤病患者的数据做了自动诊断识别实验，实验结果表明，文中所设计的神经网络诊断方法比常用的最近邻方法更有效地降低了诊断错误率。     

基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

基于BP神经网络的手写字符识别

提出一种基于BP神经网络的手写字符的识别方法，首先建立样品库，对样品库中的样品提取特征，作为输入层的输入值,采用改进BP算法进行网络训练，不断修改权值和阈值，然后对任一输入的手写字符，运用BP神经网络进行识别,实验证明将改进的BP算法用于手写字符识别有较好的识别效果，提高了算法的收敛速度。     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

基于BP神经网络电子评标方法的研究和应用

为了解决招投标中评标环节专家评审法随意性大的问题,针对建设工程的不同特点,对评标内容进行分类剖析.利用人工神经网络的智能识别功能,建立基于神经网络的电子评标方法.结合人工神经网络的自适应功能、良好的容错能力以及非线性数据处理特点,科学地评价多因素建设工程投标方案,使招标商从众多的投标商中选出最佳的中标单位.     

基于BP神经网络的油气钻井成本预测

油气钻井成本是反映油田企业经济效益的重要指标.对钻井成本进行准确预测,有利于企业管理者和投资者进行科学的决策与评估.在对油气钻井成本影响因素进行分析的基础上,运用BP神经网络算法,建立了考虑成本因素之间相互关系的油气钻井成本神经网络预测模型,并结合中国石油某公司各区块钻井作业成本数据,将线性回归方法与神经网络方法进行对比,结果表明该模型具有较高的预测精度.     

一个基于神经网络的入侵检测系统原型的开发

文章介绍了神经网络技术在入侵检测上的应用现状,讨论了BP神经网络算法中存在的一些问题及改进措施,开发了一个基于神经网络的入侵检测系统的原型.     

基于改进的BP网络数字字符识别

提出了一种基于改进的BP网络方法来实现数字字符识别.通过对BP网络的神经元的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络.试验测试结果表明,改进的BP网络方法对印刷体数字的识别率达到了100%,对手写数字的识别率达到了98%以上.     

A BP neural network based information fusion method for urban traffic speed estimation

Obtaining comprehensive and accurate information is very important in intelligent traffic system (ITS). In ITS, the GPS floating car system is an very important approach for traffic data acquisition. However, in this system, the GPS blind areas caused by tall buildings and tunnels could affect the acquisition of traffic information and depress the system performance. Aiming at this problem, we developed a novel method employing a back propagation (BP) neural network to estimate the traffic speed in the GPS blind areas. When the speed of one road section is lost, we can use the speed of its related road sections to estimate its speed. The complete historical data of these road sections are used to train the neural network, using Levenberg-Marquardt learning algorithm. Then, the current speed of the related roads is used by the trained neural network to get the speed of the road section without GPS signal. We compare the speed of the road section estimated by our method with the real speed of this road section, and the experimental results show that the speed of this road section estimated by our method is better.