一种新型复合神经网络模型

本文首先详细地阐述了ＢＰ神经网络和ＣＭＡＣ神经网络各自的结构，原理以及算法。提出了一种ＢＰ神经网络与ＣＭＡＣ神经网络组合起来的新型复合神经网络模型，并利用误差逆向传播原理推导出复合网络的学习法。仿真实验结果表明，这种复合神经网络在保留了ＢＰ和ＣＭＡＣ各自特长的基础上，同时具有学习速度快，泛化能力强等特点     

基于遗传算法的径向基网络学习及其应用

在声波流体质量分数测量过程中，质量分数—温度—声时关系曲线会发生一定的变形，需要一定程度的校正，而用于校正的数据一般很稀少．针对这种情况，首先用径向基(RBF)网络拟合原有的质量分数—温度—声速关系，然后用变形后的新数据和变形前的数据为样本，用多目标方法训练网络，使之在一定程度上继承原先网络的特性，从而克服样本稀少的矛盾．训练过程采用遗传算法，并以H202溶液为例进行仿真，证明了这种方法的有效性．     

三相SPWM逆变电源故障检测与诊断的仿真研究

该文建立了三相SPWM逆变电源的非线性的MATLAB仿真模型,通过仿真试验获得逆变电源发生开关器件断路时的数据矩阵,构造系统神经网络的学习样本,并以此训练神经网络,确定了用于三相SPWM逆变电源故障诊断的神经网络结构和参数。仿真验证试验结果表明所设计的基于人工神经网络的电力电子逆变电路的故障诊断系统是可行的。     

一种多神经网络混合模型的学习算法研究

针对混合智能模型的多神经网络结构特征，提出一种模型参数的在线辨识算法。该算法在起始阶段利用混沌优化算法寻找初始点，随后采用BFS法完成参数寻优过程。对处于扰动状态下的预分馏塔的仿真结果表明，该算法可以有效地解决一类多神经网络模型的在线参数辩识问题。     

Optimal design study of high order FIR digital filters based on neural network algorithm

An optimal design approach of high order FIR digital filter is developed based on the algorithm of neural networks with cosine basis function . The main idea is to minimize the sum of the square errors between the amplitude response of the desired FIR filter and that of the designed by training the weights of neural networks, then obtains the impulse response of FIR digital filter . The convergence theorem of the neural networks algorithm is presented and proved, and the optimal design method is introduced by designing four kinds of FIR digital filters , i.e., low-pass, high-pass, bandpass , and band-stop FIR digital filter. The results of the amplitude responses show that attenuation in stop-bands is more than 60 dB with no ripple and pulse existing in pass-bands, and cutoff frequency of passband and stop-band is easily controlled precisely .The presented optimal design approach of high order FIR digital filter is significantly effective.     

两类新的无向双环网络紧优无限族

给出了无向双环网络 ( UDLN)的直径的一个新上界 .并由此构造出了两类新的紧优双环网无限族 ,改进了已有的结果.     

结构缺损位置识别

应用小波分析理论对缺损结构信号进行处理，并由此形成人工神经网络的训练样本，进而用人工神经网络对结构缺损位置进行识别．本方法亦适用于其它机械故障的检测问题．     

一种新的盲波束形成器建模与仿真研究

提出了一种新的基于高阶累积量和神经网络的盲波束形成器，并对其进行了建模与仿真研究。该波束形成器应用高阶累积量对期望信号的方向向量进行估计。采用线性规划神经网络实现盲波束形成。不但减少了对阵列流形的依赖，具有较好的 容差性，而且能有效地避免矩阵求逆运算，减小了运算量，易于用硬件实时实现。仿真实验验证了该波束形成器模型的有效性和正确性。     

Artificial Neural Network Applied to Quality Diagnosis

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Hopfield神经网络在磁粉制动器设计中的应用

为了优化磁粉制动器的结构,提出了Hopfield神经网络的磁粉制动器结构设计方法。方法中利用磁粉制动器的结构建立优化模型,以磁粉制动器的总体积为目标函数,推导约束条件。根据推导的目标函数和约束条件,采用外点罚函数法,构造出优化的增广目标函数,在满足约束条件下,目标函数最小,从而得到磁粉制动器结构的设计方案。实际结果表明,优化后的制动器在满足各项指标的条件下,总体积减小了23%。