爬壁机器人路径规划研究

研究爬壁机器人在三维工作环境中的全局路径规划.给出了一种基于人工神经网络结构能量函数的路径规划算法.可根据机器人吸附物体的形状设定各边界面对应的不等的模拟退火初始温度;并且可根据路径点位于物体内部与否的不同位置采用不同的运动方程.仿真结果表明,该算法可规划出最短的可行路径,为提高爬壁机器人的实用性,提供了一种有效的路径规划算法.     

基于多准则神经网络与分类回归树的电信行业异动客户识别系统

以电信行业为应用对象,建立了一种基于多准则神经网络(MCNN)与分类回归树(CART)的的异动客户识别系统.该系统首先用多准则神经网络对客户属性进行约简,然后构造用于识别异动客户的分类回归树.通过对浙江省电信系统的大客户数据的实际验证,结果表明该系统具有较好的鲁棒性和有效性.     

基于人工神经网络的案例检索与案例维护

传统的案例推理系统中,案例检索和案例维护作为两个相互独立的任务分别考虑。而对于案例维护以案例库为纽带,直接为案例检索服务的内在联系没有充分研究。在分别论述案例检索、案例维护,以及人工神经网络在案例推理系统中的应用研究现状基础上,进一步探讨了采用人工神经网络方法实现案例检索和案例维护的整体设计方案,并阐述了其中技术细节。最后,以某产品设计应用为背景,设计并实现了一个反向传播神经网络作为案例检索和案例维护方法,验证了结论的正确性。     

长期天气的人工神经网络混合预报模型研究

利用人工神经网络方法结合均生函数和多元分析方法，提出了一种同时考虑预报量自身显著变化周期和外生变量因子对预报量未来变化影响的混合预报模型。这种新的神经网络混合预报模型，比单纯采用时间序列统计预报方法或多元分析统计预报方法具有更好的预报效果，并且这种预报能力的提高具有合理的分析依据。     

人工神经网络D最优设计的一种方法

利用初始的少数实例求初步的权值矩阵，根据该矩阵的人工神经网络模型找出偏导数向量的模最大时对应的设计矩阵，又根据该设计矩阵的实例求出新的权值矩阵，寻找新一轮设计矩阵。通过用泰勒级数展开的神经网络输出公式，求该输出函数的方差，证明了偏导数的向量的模最大是相关矩阵行列式最小(D最优)的充分条件。     

经济预警方法研究综述

追溯经济预警系统发展的历史，重点阐述了目前经常使用的经济预警方法，包括景气指数法、ARCH法、基于概率模式分类法、判别式分折法和人工神经网络预警方法，最后指出对经济进行预警应该注意的问题和进一步深入研究的方向。     

基于人工神经网络的并行决策支持系统研究

由于现有的串行程序式符号存处机制使决策支持系统的发展受到极大的阻碍。本文首先分析了目前决策支持系统研究中存在的问题。介绍了其于神经网络的并行决策支持系统研究框架,阐明了神经网络实现并行处理的机制,并具体分析了各级的基本任务与实现方法。     

模糊神经系统及其应用研究

本文将模糊逻辑与神经网络相结合,对一种能表达知识规划的模糊神经系统模型进行研究,给出了该模型神经系统的结构和学习算法。并将其用于１０５组稻米香数据的数值实验,仿真结果表明,该模型的性能优于一般模糊系统,从而表明了这一模型的有效性。     

应用神经网络建立冬小麦产量预测模型

实践表明,冬小麦的绿度与产量之间存在着密切的,非线性的相关关系。运用人工神经网络技术,对这种关系进行拟合和描述,建立了小麦绿度－产量模型,并对模型结构,预测精度进行了检验和探讨。     

人工神经网络在汽车轮胎侧偏特性研究中的应用

引入人工神经网络理论中应用广泛的多层前向ＢＰ网络模型,进行汽车动力学仿真中轮胎侧偏特性的研究,得到轮胎侧偏特性的人工神经网络模型,并以实例验证这种建模方法的准确性和实用性。