多通道无监督学习--一种新的智能处理方法

长期以来,人们一直在探索一种能模仿脑功能的电子或机械系统.1940年代计算机的出现解决了人脑的逻辑思维问题,它的功能已经大大地超越了人类的逻辑思维.人脑还具有独特的形象思维和智能,当前的计算机不论发展得多先进,都很难代替人脑,尤其是在目标、物体和人的识别方面.     

基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法

短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明：所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。     

双向Elman神经网络在卫星电池阵功率预测中的应用研究

针对神经网络预测电池阵功率存在的模型阶数难以确定及预测精度低下的问题，提出一种基于改进的Elman神经网络的双向预测模型。该模型利用关联层动态神经元的反馈连接，将未来预测网络和过去预测网络的信息进行融合。使网络对时间序列特征信息的记忆得到加强，从而提高预测精度。用该文提出的双向预测模型对电池阵功率进行预测，输入层仅需一个节点，不需事先对模型进行定阶。仿真预测表明，预测精度比单向模型明显提高，且网络具有较好的泛化能力。     

基于神经网络模型的水泥粉磨配料

针对水泥粉磨配料过程具有非线性和强不确定性的特点,提出了采用高斯基函数神经网络建模的方法,即先离线训练网络模拟配料过程模型,再应用此模型实时在线计算水泥粉磨物料配合比.仿真结果表明,此方法所得配料计算结果与实际情况相吻合,并且实施快捷,灵活易移植.     

先进控制技术在电厂热工过程控制中的应用

在分析了先进控制技术的基础上,总结了电厂热工过程控制的难点,并讨论了先进控制技术在电厂热工过 程应用中的相关技术。     

短期负荷预测模型及其影响因素

在分析电力负荷曲线特性的基础上，将日负荷分成工作日和非工作日，并着重考虑温度对负荷曲线特性的影响，将BP算法和模拟退火(SA)算法相结合，对某电网的日负荷数据进行实际计算，发现考虑预测日类型和温度等因素后，负荷预测精度有很大提高．     

基于RBF人工神经网络的生活污水处理软测量方法

为实现城市生活污水处理的在线控制,提出了基于RBF人工神经网络的软测量方法.运用大量实测数据对RBF神经网络进行了训练和仿真.结果表明,基于RBF神经网络的软测量模型对污水处理指标BOD的实时控制具有实用价值.     

神经网络专家系统协同式智能控制系统结构

以融合符号主义及连接机主义这两种人工智能理论为指导思想，以神经网络作为监视控制专家系统的前端处理机为基本技术，提出了基于神经网络专家系统协同的智能控制系统结构。     

基于FNN的岩体滑坡稳定性分析

将一种直接从样本数据中提取模糊规则的模糊神经网络(FNN)方法运用到经典的边坡稳定性分析中，仿真表明该方法比以往方法更具有效性．     

神经网络TSP问题仿真分析

描述了Hopfield神经网络和自组织特征映射神经网络解决TSP问题时的求解过程和仿真算法.通过对两种算法的仿真比较,得出以下结论:对于较大规模的TSP问题,SOFM模型的寻优结果要优于HNN模型寻优结果;HNN对网络模型参数和初始条件具有很强的依赖性且调整参数组合非常困难,而SOFM的参数设置和调整相对要简单得多;SOFM算法对待解决问题的拓扑分布不敏感,而HNN算法的收敛性对待求解问题的自身分布有很强的依赖性;当待求解问题的数目增大时,SOFM算法的运算时间增加缓慢,而HNN算法的运算时间增加较快.因此,在解决TSP问题时,自组织特征映射神经网络比Hopfield神经网络的效率高,随着问题规模的增大,其优势更为明显.