自适应神经网络PID控制器

提出了一种新型神经网络PID控制器，其学习速率是通过三层前向BP网络在线辨识学习，使神经元有较强的智能性、自适应和自学习的能力；同时，将Smith预估器与神经元PID控制器相结合，能更有效地抑制纯滞后的影响。仿真结果表明该控制器有较好的控制效果和鲁棒性。     

基于BP神经网络的玻璃瓶裂纹检测模型

阐述了BP神经网络的基本原理，介绍了一种直接估算最佳隐含层节点数的方法。针对普通的玻璃瓶裂纹检测算法存在的问题，提出了一种基于BP神经网络的玻璃瓶裂纹检测模型。实验表明，该模型的检测效果与普通算法相比有了明显的提高。     

基于二阶系统的神经网络控制及仿真

基于神经网络的直接逆控制和模型参考自适应控制的原理设计了1个二阶系统控制，使用MATLAB神经网络工具箱对其进行了仿真，对比了不同的控制方法以及训练样本容量对控制结果的影响。     

人工神经网络及其在气候预测中的应用

利用湛江地区近50年的月平均气温时间序列资料，采用人工神经网络模型建立了该地区的短期气候预测系统，试验结果表明，人工神经网络模型对湛江地区的短期气候具有较好的预测能力，在平均绝对误差（MAE）小于1C的条件下，年尺度上气温的实际预报准确率达到75％，充分显示出神经网络模型在气象业务中极高的应用价值。     

BP神经网络及其改进

针对标准BP算法存在的缺陷，从网络结构、算法及初始值选取等各个角度系统总结了BP神经网络的各种改进措施，对各种方法的原理及优缺点作了详尽分析。指出了BP神经网络今后改进的方向。     

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。     

CdCl2诱导秋粘虫细胞(Sf9)凋亡的初步研究

以秋粘虫（Spodoptera frugiperda Sf9）的细胞为材料，用不同浓度的CdCl2，通过Giemsa染色的形态学方法，研究其细胞凋亡．结果表明，在重金属离子的胁迫作用下，不同浓度的重金属离子致使细胞死亡率不同；其急性损伤域为136μmol／L；20μmol／L CdCl2作用6h后，Sf9细胞出现了凋亡小体．     

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。