人工神经网络技术在矿区土地复垦中的应用

针对中国土地复垦起步晚，新技术与新理论应用较少的问题，研究利用人工神经网络来辅助土地复垦的决策。介绍了利用自组织映射神经网络的自动分类功能对进行矿区土地复垦条件分类，为因地制宜地采取复垦措施提供依据。然后，基于BP神经网络，选取评价因子，通过对已有经验的学习，对复垦土地适宜性进行评价，并与传统的方法相比较，研究结果表明，利用人工神经网络辅助矿区土地复垦决策是可行的。     

基于Mackey-Glass混沌储备池计算的多波形识别

人工神经网络在模式识别和智能计算等领域具有重要的应用,但目前的人工神经网络存在结构复杂、训练耗时、占用大量的硬件资源等缺陷.设计了一种简单的基于MackeyGlass非线性方程的混沌储备池计算系统,它把大量不同时刻的混沌状态当作虚拟节点,从而简化了系统结构.利用系统分别实现了3种波形和对应3种不同频率的共9个不同波的识别,分析了储备池计算系统主要参数对多波形识别效果的影响.在最优系统参数条件下,对3种波形和9个波识别的归一化均方根误差分别达到了0.11和0.22.     

人工神经网络与智能在农业中的应用

人工神经网络是人工智能领域中发展迅速的信息处理技术之一,在简单介绍人工神经网络的发展和基本结构的基础上,对人工神经网络在农业中用于农业技术管理、分类、预测等方面进行了综述。     

人工神经网络领域拓行者——记中山大学信息科学与技术学院电子系“百人计划”教授张雨浓

每天“一札纸”地阅读、“一脑子”地思考、“一支笔”地推导和“电脑——网络”地写作，这种看似单调、素朴的生活，是现年36岁的中山大学教授张雨浓舍却浮华、潜心科研的真实写照。张雨浓提出并提倡“直接确定”课题，他的人工神经网路研究结果一问世，学界就有不少惊愕，引起学界极大地关注。     

BP神经网络预测混凝土抗渗性能的研究

综合考虑了双掺矿物、掺合料混凝土抗渗性能的各种影响因素，选取了双掺矿粉、粉煤灰混凝土配料中7个主要因素作为输入量，混凝土28d抗渗系数为输出量，建立了混凝土抗渗性能预测的BP网络模型，进而对双掺矿粉、粉煤灰混凝土配合比抗渗性能试验数据进行分析．结果表明此模型的可靠度高，可用于混凝土渗透性的虚拟化设计．     

基于人工神经网络技术的投标前期决策

针对投标前期决策中常用决策分析方法未能有效解决影响因素之间、影响因素与决策结果之间的复杂非线性关系的问题,通过调查、比较和分析,结合人工神经网络分析方法的要求,确定了投标前期决策影响因素的指标体系.将人工神经网络技术应用于投标前期决策,应用定量法和模糊综合评价法提出相应指标的量化标准及方法,据此构建了具有较好泛化学习能力及较好学习速度的人工神经网络投标前期决策模型.在MATLAB平台上,开发出人工神经网络投标前期决策模型应用系统.通过工程实例证明,此方法能有效应用于施工企业的前期投标决策.     

基于结构自适应神经网络用电量时间特征的聚类分析

鉴于聚类分析在数据挖掘中具有重要的作用,针对聚类分析中聚类数确定难的问题,深入研究了聚类准则的选择和曲线特性,提出了一种基于SOFM神经网络的结构自适应聚类神经网络,其特点是能够自动确定最佳的聚类数.基于实际营销数据,采用结构自适应聚类神经网络技术实现了用户用电量时间特征分析,所得结论对于电价的针对性的调整以及合理地安排电力生产具有重要的参考价值.     

基于人工神经网络的施工安全性预警模型研究

在研究施工安全性特征的基础上,提出了施工安全性评价指标体系,结合人工神经网络模型,提出了基于人工神经网络的施工安全性预警模型,最后结合实例验证了该安全预警模型的可行性。     

基于人工神经网络的人脸识别分类器设计

为了提高人脸识别系统的自适应性,采用BP神经网络对抽取出的人脸特征进行识别.对人工神经网络、BP网络应用于人脸识别的过程做了简要介绍.并通过仿真实验加以验证.     

趋药性人工蜂群算法训练神经网络研究

本文设计了一种复合人工蜂群算法,将细菌觅食优化算法中的趋药性行为引入到人工蜂群算法中,使得引领蜂和观察蜂进行局部探查时像细菌觅食时那样翻转到有利的方向上进行游动;另一方面,让蜜蜂尝试在所有维度产生扰动并择优选择,这两种策略大大增强了人工蜂群算法的局部探查能力.将此算法应用于训练人工神经网络,实验表明改进后的算法性能比人...