利用BP神经网络识别数字图像

本文首先介绍了数字图像以及数字图像在试验中的存储方式，然后分析了实验中使用的三层BP神经网络模型及神经网络学习算法，讨论了图像中心区域象素点与边缘区域象素点不同的处理过程，最后描述该BP神经网络的识别结果及应进一步研究的几个问题。实验表明，用BP神经网络识别数字图像是一种高效、高正确率的方法。     

基于径向基概率神经网络模型的小儿厌食症状辅助诊断

结合了径向基神经网络较强模式分类能力与概率神经网络运算简单的优点,提出了一种径向基概率神经网络模型,并应用于小儿厌食症的辅助诊断,通过对119例样本数据的处理,获得了92.4%的准确率.此外,偏最小二乘法的分析结果表明,Zn元素与小儿厌食症关系最为紧密.     

苹果果梗和缺陷的识别技术研究

为解决苹果自动检测和分选中苹果果梗和缺陷的识别这一瓶颈问题，提出基于HIS颜色模型下亮度，的分布特性，从信号处理的角度确定苹果的果梗和缺陷区域．再提取区域纹理特征，构筑模拟退火神经网络作为模式分类器，区分果梗和缺陷．试验结果表明用该方法识别准确率接近90％．为苹果的在线检测和分级打下了良好的基础．     

离散Hopfield神经网络的动态行为分析

离散Hopfield神经网络的稳定性不仅本身有重要的理论意义，而且也是网络应用的基础。主要研究非对称离散Hopfield神经网络在并行演化模式下的动力学行为，得到了一些新的稳定性条件，所获结果进一步推广了一些已有的结论。     

神经网络在波罗的海运价指数预测中的应用研究

波罗的海运价指数一直受到航运与国际贸易界的高度关注，研究波罗的海运价指数的波动规律，探讨其发展变化趋势日益为人们所重视．当前对波罗的海运价指数的预测主要采用时间序列方法，这些方法计算过程复杂，而且适应性相对较弱．利用BP网络强大的非线性映射功能，建立了一个预测BFI走势的模型，分别从短期与中长期对波罗的海运价指数进行预测，并用实际数据进行了验证，结果表明，利用神经网络对BFI进行预测具有很高的预测精度．     

基于虚拟仪器和神经网络的电力电子电路故障诊断

电力电子电路中晶闸管开路和短路故障最为常见，为实现故障的在线自动诊断，以三相整流电路为例，利用虚拟仪器进行数据采集、分析及特征信号提取，特征信号作为神经网络的输入进行电力电子电路在线故障诊断，通过实验验证，该方法误诊率极低，达到了较为理想的效果。     

基于小波和神经网络的目标识别方法

基于高分辨一维距离像，对雷达信号目标识别的小波分析和神经网络方法进行了理论研究和实验分析。小波变换起到了数据压缩作用，并且用不同的小波得到不同的结果。ISAR获得的三种飞机目标真实回波数据所形成的一维距离像作为实验数据，并且用神经网络对目标分类器进行了设计。     

磁悬浮开关磁阻电动机径向力的动态解耦控制

基于基本电磁场理论 ,给出了磁悬浮开关磁阻电动机径向力与位置的模型 .针对模型具有非线性和强耦合的特点 ,对该模型进行可逆性分析 ,从而证明该系统可逆 .应用神经网络逆系统方法 ,设计其非线性控制器 ,将原来非线性强耦合的多变量系统解耦 ,转变成 2个位置彼此无耦合的线性子系统 ,应用线性系统理论容易对这 2个子系统进行控制 .仿真表明 ,系统具有良好的静动态性能 .     

基于模糊神经网络提取我国经济增长的模糊规则(Ⅲ)

利用神经网络的自适应、自学习等特点和模糊系统的人脑性等特点来弥补相互的缺点，使它们结合产生一种基于神经网络的模糊系统，并用该系统提取我国经济增长的模糊规则。     

多通道无监督学习--一种新的智能处理方法

长期以来,人们一直在探索一种能模仿脑功能的电子或机械系统.1940年代计算机的出现解决了人脑的逻辑思维问题,它的功能已经大大地超越了人类的逻辑思维.人脑还具有独特的形象思维和智能,当前的计算机不论发展得多先进,都很难代替人脑,尤其是在目标、物体和人的识别方面.