BP模型在降雨径流预报中的应用研究

简要介绍了人工神经网络用于洪水预报的基本原理,对降雨径流预报的网络模型进行了改进。为了避免陷于局部极小值和缩短学习时间,采用了改进的自适应BP算法进行洪水预报,开发了基于BP模型的洪水预报系统,并经过山西省文峪河水库的实测资料进行了预报,取得了令人满意的精度。     

浅谈化学教学中学生识记能力的培养

掌握正确的识记方法是学好化学的前提条件,如何培养学生掌握科学的记忆方法、注重培养学生的记忆能力,是提高教学质量的关键.     

一种改进的计算机免疫模型

通过对生物免疫系统和计算机免疫系统的比较,提出了一种改进的计算机免疫模型.该模型针对计算机免疫系统中自体动态变化比生物体更为频繁的特点,提出了成熟免疫细胞的否定选择机制,并给出了成熟细胞的否定选择算法;同时模型还针对计算机免疫系统中非自体的多样性和广泛性,提出了对记忆细胞的动态降职机制,并给出了记忆细胞动态降职算法.将该模型运用于网络入侵检测应用的实验表明,模型具有更强的动态特征和鲁棒性.     

地下水埋深动态预测的DAMSM模型

运用动态数据反演建模方法和自记忆性方程，建立了地下水埋深动态预测的DAMSM模型。该模型将动力学计算与用历史数据估计参数相结合，预测时无需分析影响地下水埋深动态的各种因素，只需要有一定长度的地下水埋深动态观测序列资料，避免了众多数据的收集整理。实例预测表明，该模型具有较高的拟合精度和预测准确性。     

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。     

基于神经网络的学位与研究生教育评估

随着学位与研究生教育评估的发展，加强评估是保证其质量的重要措施。面对日益复杂的评估对象，有必要引入非线性的评估手段，这对于弱化评估过程中的人为因素，保证评估结果的准确性有重要意义。神经网络是近年来发展迅速，固其具有自学习、自适应、联想记忆、并行处理和非线形映射等特性而成为良好的非线性建模工具。在提出了基于神经网络的学位与研究生教育评估模型的基础上，阐述了这种评估方法的实际应用价值。     

生物机制在智能计算中的应用

揭示生物机制在智能计算中的应用。与生物学相关理论相结合 ,论述遗传算法、人工神经网络和DNA计算的生物机制 ,揭示生物学思想在其中的应用 ,说明现在各类学科交叉发展的趋势     

神经网络紫外光度法同时测定水中NO-3和NO-2

应用神经网络解析NO-3和NO-2的吸收光谱,不经分离紫外吸光光度法同时测定NO-3和NO-2.在经典BP的算法上,引用改进的误差传递函数,对学习系数和动量因子进行了动态调节,并采用均匀试验设计法确定最佳网络运行参数,建立了改进的BP算法.此法用于水样中NO-3和NO-2的同时测定,回收率分别为100.8%和95.3%.     

混沌神经网络住宅性能综合评价模型的研究

住宅性能综合评价是住宅商品化和市场化的重要基础性工作．利用人工神经网络模拟人脑学习和记忆功能的特点，建立了住宅性能综合评价模型．针对神经网络BP算法收敛速度慢容易陷入局部极小值问题，将混沌理论引入神经网络算法中，利用混沌运动的遍历特性加快了训练速度，使其收敛于全局最优解．算例表明，混沌神经网络模型可以准确地评价住宅的综合性能，有良好的应用前景．     

基体改性对碳/碳复合材料烧蚀率影响的神经网络模拟

将人工神经网络的典型模型－－误差后传播（BP）算法用于改性的碳／碳复合材料氧化烧蚀率的研究，建立了碳／碳复合材料改性添加剂组成－氧化烧蚀率BP网络模型。研究结果表明，所建模型较好地反映了添加剂含量与试样氧化烧蚀率间的内在规律，预测的氧化烧蚀率与实验值间的误差小于0．32％。将模型筛选出的最优添加剂配方用于基体改性，试样的氧化烧蚀率下降49．3％，说明将人工神经网络用于基体改性是可行和有效的。