基于人工神经网络的沥青路面剩余寿命分析

路面整体结构性能评估是公路养护或重建决策优化的一项重要参考依据，一般情况下，如果路面的服务能力指数降到可接受水平以下，就有必要对当前整体性能(剩余寿命)进行评价，决定是否需要延长寿命或者进行重建设计，因此，利用人工神经网络(ANN)方法建立了沥青路面剩余寿命预测模型，由此程序可以由落锤弯沉仪(FWD)弯沉数据快速预估路面的剩余寿命，这种方法直观、准确，并且不需要反算模量，对于道路工作者的养护和补强罩面工作具有参考价值。     

基于BP神经网络的压力传感器非线性校正方法

采用BP多层前馈神经网络及其改进算法对传感器特性进行补偿，有效地改善了BP传统算法收敛慢、容易收敛到局部最小点的缺陷，并编制了训练程序．结果表明，经BP改进算法处理后，传感器性能大幅度改善，网络的收敛速度更快，精度更高．     

大型房地产投资项目风险评价的人工神经网络模型研究

大型房地产投资项目在建设过程中存在着大量的风险，投资者在决策前必须对风险进行合理的评价。建立风险评价的神经网络模型，并将人工神经网络理论应用于风险评价中，是投资决策的重要研究内容。     

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。     

模糊神经网络间隔调速模型的研究

提出了一种基于模糊神经网络理论求得动态出口速度的模型，以6层的前向神经网络实现模糊过程使系统具有自学习和自适应能力，能根据列车的实际溜放情况自动调整减速器出口速度。     

基于神经网络的场景调度策略

虚拟场景的实时显示是虚拟现实技术的重要研究课题,优化场景的调度策略是解决实时显示的主要方法之一.根据虚拟装配的特点,建立视点状态变化的马尔可夫模型,并且使用径向基函数神经网络挖掘装配过程中视点变化的规律,提出基于神经网络的场景调度策略,利用该策略预测并提前调入装配过程中将要出现的场景.该策略可以使调度更加智能化,提高场景调度的效率,达到实时显示场景的目的.同时该调度策略也可以应用于虚拟现实的其他领域中,如虚拟场景漫游等.     

基于BP算法的矿井掘进工作面瓦斯涌出量预测

应用BP人工神经网络理论,建立了矿井掘进工作面瓦斯涌出量的预测模型,克服了由于各因素的不确定所造成的影响,提高了瓦斯涌出量预测的准确性.实际应用表明,预测模型可信,精度能满足要求.     

神经网络方法确定玛北油田岩性油藏含油边界

用常规方法确定岩性油藏含油边界需要一定的井孔资料，导致勘探成本较高，为此引入神经网络方法。先对地震资料进行解释，提取地震特性参数，与已知井的试油结果一起组成神经网络的学习样本集，经训练并绘制测线剖面或平面图，最终确定出含油边界。应用该方法对准噶尔盆地玛北油田二叠系乌尔禾组和三叠系百口泉组油藏进行了含油边界的确定，结果表明，用该方法可以直观地在剖面图上确定油藏的含油边界，这样确定的含油边界能够满足储量计算的要求，且该方法较传统方法有很大的优越性。     

文本处理中基于随机映射的加速LSI方法

首先针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织映射神经网络的计算瓶颈问题和输入矢量空间中存在的问题进行分析，然后对随机映射(RM)和隐含语义索引(LSI)方法分别进行理论分析，提出用于文本处理的基于随机映射的加速LSI方法．试验结果表明，加速LSI方法可以在凸现原有语义联系的基础上，低代价、有效、可控地解决上述问题，极大地降低文本处理环境中Kohonen自组织神经网络的规模和计算代价．     

驾驶员眼部状态识别方法的研究

驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶 3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。根据这一特点 ,设计了一种 3层BP网络 ,利用图像预处理获取到的眼部区域特征值作为网络输入向量 ,输出对应 3种不同状态。实验结果表明 ,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部精神状态。