基于改进遗传算法的前向神经网络

针对遗传算法的主要算子———交叉算子 ,设计了新的交叉算子 ,使个体尽可能地分散在整个解空间 .在具体交叉操作中 ,产生随机个体参与交叉以更好地搜索新的解空间 .并提出了组合变异策略 ,假如对变异后个体隔代保护策略 ,构造了一个有效的改进遗传算法 .利用该改进遗传算法 ,构造了前向进化神经网络 .它综合了改进遗传算法优良的全局寻优性能和前向神经网络的非线性映射能力 .     

神经网络在矿井胶带机火灾探测中的应用

综合考虑温度、温度变化率、一氧化碳浓度、一氧化碳浓度变化率为胶带机火灾探测系统的参数 ,采用三层前馈 BP神经网络对胶带输送机火灾探测进行研究 ,经过 81组数据样本训练得到合适的网络结构及网络参数 .仿真结果表明 :当隐层节点数为 1 0 ,动量因子为 0 .95时 ,训练时间最短 ,误差下降最快 ;对 PVC胶带机的火灾燃烧试验探测结果表明 ,当输出报警限取 0 .5时 ,经一定的时间延时后 ,运用该网络可在燃烧发生 35 0 s时进行报警 ,从而有效实现了矿井胶带输送机火灾的早期报警 ,并增强了系统的抗干扰能力及对环境的适应性能     

BP神经网络在氯代羟基苯甲醛QSRR研究中的应用

用BP神经网络法对氯代羟基苯甲醛的定量结构-色谱保留值关系(QSRR)进行了研究,采用多元回归分析对此类化合物的QSRR进行了比较研究，并用因子分析法的斜交因子得分图直观地揭示了上述两法在运用中的优劣差异。     

一种修正的SPAWG算法

最小费用半光路问题是指在给定的全光WDM网络条件下，在源节点和目的节点之间找一条费用最小的半光路由．与一般的最小路问题不同的是网络在节点上还有与链路相关的费用函数，对Chlamtac等人的SPAWG算法，给出了一种修正的SPAWG算法。     

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.     

衡枣高速公路盘古祠边坡稳定性分析

盘古祠边坡由于边坡初步设计不合理，2002年4月出现了滑坡，体积达万余m^3，滑坡治理费达40万元．为了对设计和施工起到超前预报与辅助决策的作用，本文对大量边坡工程实例进行了集成，建立了预测安全系数的ANN模型，并应用ANN技术对盘古祠边坡设计方案的Fs进行了计算，结果表明，初步设计方案导致滑坡是必然的．同时又进一步对治理后的边坡进行了Fs预测，治理方案由于Fs值较高，则是可行的，能保证更改设计后的边坡稳定。     

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。     

非线性时间序列的重构及预测

采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测，对网络结构设计进行详细的探讨，并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测，与传统预测方法(TAR)比较，结果证明此种方法具有较好的效果，网络的结构得到了简化。不仅满足了误差目标的要求，而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。     

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 .