人工神经网络:当前的进展与问题

一、引言人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，ANN）研究热潮的再度兴起有其客观的历史背景。50年代以来，以符号机制（Symbolism）为代表的经典人工智能（ArtificialIntelligence，AI）形式体系取得了巨大的成功。80年代，当人们对过去30年的成就与问题进行反思时，却不得不承认，智能系统如何从环境中自主学习的问题事实上并未很好地解决[1]。Rosenblatt（195）的感知机（Perceptron）模型首次将自组织和自学习的思想引人智能系统[2]，这一贡献对人工神经网络30年之后的重新崛起埋下了伏笔。80年代中期，以符号机制为代表的经典…     

用BP网络模型构建岩性识别系统

在油气田的勘探中,传统的资料解释方法经常采用人工拟合或专家主观进行判别。用人工方法进行地层对比,除了工作量很大以外,对比的正确性随着解释者熟练程度的不同而异,这就影响正确结果的获得。为避免这些因素的影响,将人工神经网络中的bp算法引入到测井资料分析中,建立岩性识别软件模型,这种方法可提高资料处理速度,克服人为因素的影响,从而提高识别的正确率。     

DLVQ模型应用研究

在分析LVQ的基本原理及其算法的基础上,引入计算机模拟改进的DLVQ算法,并建立了Koho- nen模型;通过实例说明其应用.     

神经网络在金属大气腐蚀率预测中的应用

根据我国大气腐蚀网站积累的环境数据和材料腐蚀数据，采用人工神经网络方法，建立了碳钢及低合金钢在大气条件下，腐蚀率与金属腐蚀暴露时间对应关系的预测模型。结果表明：在相同的大气环境下不同的金属存在着不同的网络；相同金属在不同的大气环境下存在着不同网络；BP算法的形式要根据实际情况而定。     

连续输入的SOM算法的权值收敛性

研究了自组织映射（SOM）算法的权值收敛性问题，提出了一个连续状态下的目标函数，由这个目标函数出发利用Robbins-Monro算法证明了连续状态下的自组织映射的权值将收敛到一个稳定值，其结果适应于任意有限维的情形。     

基于神经网络的成人教育课程考核系统研究

针对目前远程成人教育课程考核中存在的缺陷，建王了基于神经网络的成人教育课程考核系统，实理了终结性考核和形成性考核的互补结合，并运用了动态扭卷和递次加强式的考核策略，有效地提高了课程考核的科学性、公平性和客观性。     

基于人工神经网络的热轧碳钢变形抗力预报

以恒应变速率凸轮压缩试验机得到的实验数据为基础，采用人工神经网络的方法建立了碳钢变形抗力与应变、庆变速率及温度对应关系的预测模型，与多元非线性回归模型比较，神经网络模型具有较高的预测精度。     

利用Delphi4.0开发基于人工神经网络的电力系统应用软件

采用分任务 (Task)的思想 ,利用可视化语言 Delphi4.0开发了基于人工神经网络 (ANN)算法的电力系统应用软件 ,共包含变压器故障诊断、负荷预测、局部放电、系统辨识和潮流计算 5大模块 ,其中仅以变压器故障诊断和系统辨识为例说明其开发过程和实际中的应用 .本软件人机交互界面类似于 Office模式 ,对 Delphi的编程技巧有一定的启示作用 ,同时稍加改进还可进行实时数据的采集与处理 .最后介绍了利用 Help Work Shop制作在线“帮助”的方法 ,对其它可视化语言有一定的借鉴作用     

私人汽车购买意向预测的人工神经网络模型

用主成分分析法对私人汽车购买意向影响因素进行了分析,确定了其影响指标,并建立了私人汽车购买意向的多输入、单输出的人工神经网络预测模型.     

煤炭企业成本主要影响因素的分析

在对煤炭企业成本主要影响因素定性分析的基础上，采用人工神经网络BP模型对其进行定量研究，并将它们应用到煤炭企业实际，取得了良好的效果。