色谱技术在中药指纹图谱研究中的应用

本文介绍了气相色谱、高效液相色谱、超临界流体色谱和高速逆流色谱等几种色谱技术在中药指纹图谱研究中的应用现状，以及使用模糊聚类分析和人工神经网络分析指纹图谱，对中药进行模式识别和质量签定的方法。     

用神经网络预测挥发性有机化合物的色谱保留时间

文章中用5个描述符作为神经网络的输入参数,对挥发性有机化合物的色谱保留值进行了人工神经网络研究,预测准确度高,因而是一种较好的预测色谱保留值的方法.     

化学计量学在药物分析中的应用

综述了近几年化学计量学方法特别是人工神经网络算法在药物各组分的无损含量测定或同时测定、重叠分析化学信号的解析、色谱实验条件优化及中药鉴别等方面的应用。     

用聚类分析和人工神经元网络解析漆器漆膜裂解色谱图

本文用裂解色谱方法，得到漆器漆膜裂解色谱数据，进一步用聚类分析方法和变步长的误差反向传播人工神经网络方法解析，能够找出漆器漆膜隐含的年代信息。结果证明本法为解析古代漆器漆膜年代信息提供了一条有效的新途径。     

人工神经网络在结构振动控制中的应用

对人工神经网络在结构工程振动控制中的应用做了综合评述，简要介绍了人工神经网络的发展历程和基本性能；重点阐述了人工神经网络在结构振动控制中的应用情况，并对未来的发展方向进行了展望。     

人工神经网络在结构振动控制中应用

对人工神经网络在结构工程振动控制中的应用做了综合评述 .简要介绍了人工神经网络的发展历程和基本性能 ;重点阐述了人工神经网络在结构振动控制中的应用情况 ,并对未来的发展方向进行了展望 .     

Hopfield人工神经网络在工程优化中的应用

本文对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络基本电路模型进行了分析．在此基础上提出了用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型解决工程优化中的设计问题．给出了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络在工程优化中的应用实例．结果表明：Ｈｏｐｆｉｅｌｄ人工神经网络是解决最优化问题的有效途径     

小波分析和人工神经网络方法用于重叠色谱峰的解析

将神经网络与小波分析相结合,提出一种利用小波变换提取重叠色谱峰信息,再用人工神经网络解析的方法,为色谱峰重叠难于分开物质的测定提供一种方法,提高了色谱分析的准确度,并将此方法应用于高效液相色谱中,建立了混合体系中3,4-二甲酚和2,5-二甲酚同时测定的新化学计量学方法.     

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。     

人工神经网络同时测定法在环境监测中的应用研究

论述了人工神经网络技术在环境监测中与光度法、光谱法、色谱法、流动注射法等多种分析方法相结合实现多组分同时测定的研究进展.以及人工神经网络在环境评价中的应用.并对人工神经网络在环境监测中多组分同时测定的应用前景做了综述.     

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．     

基于神经网络的宗地地价评估探析

当前，人工神经网络的研究方兴未艾，已成为人工智能领域的研究热点，其应用领域也越来越广．根据宗地地价评估的特点，对人工神经网络在宗地地价评估中的应用进行了探索．首先分析了宗地地价的特点和影响因素，并选取了济南市住宅用地交易样点，然后在DPS软件中用神经网络对所选样点进行宗地地价评估．通过预测结果与实际结果的对比得出，基于神经网络的宗地地价评估简便可行，并比传统方法更客观．     

一种新的神经网计算机结构

人工神经网络存在着广泛的并行机制。为此，人工神经网络计算机使用多个处理单元以适应并行处理的需要。多处理单元之间的信息通信是并行研究的内容之一，作者提出了利用数据流驱动思想和双口存储器技术实现人工神经网络计算机的一种新结构。     

混沌神经网络的起源、发展与应用展望

讨论了人工神经网络的起源与发展 ,并且对神经网络和混沌神经网络的数学模型的种类做了详细的介绍。最后 ,对两者相结合解决非线性动力学问题及该方法的进一步研究方向作了预测与分析。     

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     

生产作业计划专家知识的神经网络描述方法

研究了采用 BP神经网络描述生产作业计划决策知识和评价知识的原理和方法 ,针对决策知识 ,研究了 6种情形下规则的神经网络描述方法 ,在评价知识的描述中 ,采用层次分析法获取神经网络的训练样本 .     

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。     

人工神经网络寄生极值判别方法

根据人工神经网络自联想存在寄生极小值问题，提出了两种判别方法。这两者判别方案分别是混合人工神经网络方案和硬件判别电路方案，为人工神经网络模糊联想存储器的实际应用找到了较合理的方法。     

基于遗传优化神经网络算法的桥梁结构损伤识别

当前越来越多的大型桥梁结构安装了健康监测系统,作为桥梁健康监测系统的核心,结构损伤识别技术成为研究热点.基于人工神经网络和遗传算法的优点,提出了一种新的方法——遗传优化和神经网络混合算法(用遗传算法优化神经网络的初始权重,)实现桥梁结构损伤的位置和程度的识别.与传统的人工神经网络算法相比,该方法克服了其易于陷入局部最优的缺点.对工程实例梁的试验数据进行分析和结构损伤状况识别,结果表明,该算法的可行性和可靠性,可以应用于类似结构损伤的识别与评价.     

硐室围岩力学参数反分析

基于差分法和人工神经网络建立了新的硐室围岩力学参数反分析方法。通过对比分析,选取FLAC差分程序为数值计算软件;针对不同力学参数,通过FLAC程序运算,得出相应的神经网络分析样本;对网络进行学习训练,并进行了网络结构及其学习参数优化;利用网络学习结果,对围岩力学参数进行反分析,与现场实测结果对比,证实了反分析方法的正确性和可靠性。