基于BP神经网络的建筑工程造价快速估算方法

在对建筑工程造价影响因素分析的基础上给出了样本的定性定量描述方法,建立了建筑工程造价资料快速估算的BP神经网络模型,用已建典型工程资料对BP神经网络进行训练,实现了工程造价资料的快速估算,实例证明该方法是可行的,估算结果是可靠的。     

大跨平屋盖结构风压分布特性的神经网络模型

影响大跨平屋盖结构风荷载分布特性的因素很复杂，且具有不确定性，仅靠风洞试验难以完整的描述其风荷载分布的整体特性，针对这种情况，本文中提出用改进的BP神经网络和模糊神经网络两种方法来建立反映大跨平屋盖结构风压分布特性的模型，并用试验数据进行了验证．结果表明，这两种模型都能很好的逼近和预测大跨平屋盖结构风压分布的特性，相比之下，改进的BP神经网络稳定性较好，但逼近速度慢，精度也不高；而模糊神经网络由于结合了模糊系统和神经网络的优点，其稳定性好，逼近速度快，且精度高，这表明模糊神经网络方法是预测大跨平屋盖结构风压分布特性的有效途径，在结构风工程中具有广阔的应用前景。     

基于人工神经网络的专家系统的建立

文章提出了一个基于人工神经网络的专家系统及其分层结构、知识获取和推理的方法，并将其用于生烃条件评价中。     

基于人工神经元网络的电力系统短期负荷预报的实用计算

本文针对贵州电力系统日负荷的特点，提出了一种利用人工神经网络（ＡＮＮ）的ＢＰ模型进行电力系统提前２４小时的短期负荷预报的实用计算方法。进一步对ＢＰ模型的隐合层数和隐合节点数的选取进行定性的分析，同时探讨学习因子和动量项对学习收敛的影响分析，预测方法及结果得到肯定。     

基于神经网络的自适应控制器的研究

本文研究了神经网络控制未知动态系统的可行性，提出了几种自适应控制结构，并研究了在不同条件下各种结构的性能变化，给出了不同条件下的仿真结果及一些结果分析。图１３，参４．     

用前向网实现噪声图象的边缘提取

本文提出采用多层前向网及改进的ＢＰ算法，对经Ｃａｎｎｙ最佳边缘检测算子处理噪声图象后得到的高、低门限图进行不连续轮廓的并行“修补”，能够较快地得到信噪比高的边缘图象．     

线性流形上矩阵的两类最佳逼近解

讨论了线性流形上矩阵的两类最佳逼近问题,利用广义奇异值分解给出了这两类问题的解.     

用于BP网络的样本添加法

提出了一种改善ＢＰ网络学习能力的样尊添加法，它是根据人类学习知识时存在遗忘现象而设计的。首先阐明其工作原理与学习算法；接着将它用于ＢＰ网络之中，以处理三倍冗 表决问题。     

稳定焊接过程神经网络控制系统计算机仿真

建立了控制ＣＯ２焊飞溅的神经网络控制系统并对该系统进行了仿真．构成仿真系统的逆模型、正模型和差值模型均采用了改进的ＢＰ算法，用典型的样本集对这三个模型进行了训练，分析了影响仿真效果和响应品质指标的因素，初步确定了一种最佳的控制方式．     

一种优化的光线投射体绘制采样算法

提出一种通过光线与体元两个交点处的体数据值线性采样的方法，减少了插值计算次数，分析了这种采样方法与三元线性插值方法的差异，证明这是一种可行的有效方法．