用于图像目标识别的神经网络方法

本文提出了一种全局最优的神经网络（ＦｕｌｌＤｏｍａｉｎＯｐｔｉｍｕｍＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）模型用于目标识别。通常所设计的神经网络不能保证全局最优，使得网络不一定收敛到期望样本点上。本文的模型采用了先设计稳定点、再构造吸引域的方法，提高了网络的识别正确率及速度。针对图像识别中矢量维数大的实际，提出了一种不变性方法，使得样本维数下降而分类距离保持不变。同时又证明了网络的收敛性、收敛速度及映射保距等。计算机模拟结果表明，网络对噪声或缺损图均能正确识别。     

神经网络预测技术在超高速磨削研究中的应用

通过基于神经网络的预测技术在普通磨削应用研究,介绍了神经网络在超高速磨削应用研究中的几个方面,指出了基于神经网络的预测技术在实际应用中存在的问题及发展方向.     

并行双回转光纤单元跑合过程中爬行现象浅析

并行双回转的爬行现象对高精度光纤定位是十分不利的.为了克服这种爬行现象,首先从动力学角度建立光纤爬行的动力学模型,论证了光纤爬行的实质是一种复杂的摩擦自激振动现象,然后结合实际跑合过程,从机械学的角度进一步分析获得传动齿轮安装偏斜、中心轴支撑同心不良、中心零定位弹簧片安装过紧和偏心消隙弹簧不能正常储能、释能是导致光纤爬行的根本原因,并对此提出了一些可行的解决措施,收到了良好的效果.     

层析成像的模糊-神经网络重建方法

考虑投影数据不足时，射线层析成像的离散重建算法难以取得较好效果的情况，利用模糊理论建立了表示物体衰减系数的连续函数，用神经网络学习算法确定该连续函数中的待定参数．提出了一种适于投影数据或投影方向不够时的CT图像重建算法．计算机仿真结果显示了该方法在投影数据严重缺少时的良好效果。     

一种采用神经网络的智能控制算法

本文基于Ａｄａｌｉｎｅ神经网络，讨论了一种采用神经网络的智能控制法，该算法用了一个二层网络代替传统控制器或专家控制器，用改进的ＢＰ算法求网络的参数。仿真结果表明，采用该控制算法的控制系统具有良好的响应特性。     

小波函数在混沌系统控制中的应用

1　概述1 1　小波分析的基本理论小波分析可以说是众多科学研究工作者经过近一个世纪的不懈努力和辛勤研究 ,在上个世纪末期在应用数学领域中迅速发展的一门新兴学科 ;由于它相对于Ｆｏｕｒｉｅｒ分析能真正实现“时 -频”分析和多尺度分析 ,能够更有效地从信号中提取信息 ,从而解决了Ｆｏｕｒｉｅｒ变换难以解决的问题 ,因而在信息处理、图象识别、数据压缩、系统辨识、故障诊断及控制等方面得到了广泛的应用 ,被预为“数学显微镜” ;传统上使用Ｆｏｕｒｉｅｒ分析的地方都可以用小波分析替代。如果函数Ψ (ｔ)∈Ｌ2 (Ｒ) ,且其Ｆｏｕｒｉ…