神经网络技术在非线性系统控制中的应用

神经网络控制自问世以来得到广泛的应用。本文介绍了神经网络控制的概念及特点，概述了神经网络控制的主要控制策略并且讨论了它在实际应用中遇到的问题。同时，我们也根据自己在实际研究中的经验提出一些解决这些问题的方法。最后，我们对神经网络控制的应用前景和研究方向作一个展望。     

神经网络技术在非线性系统控制中的应用

神经网络控制自问世以来得到广泛的应用。本文介绍了神经网络控制的概念及特点，概述了神经网络控制的主要控制策略并且讨论了它在实际应用中遇到的问题。同时我们也根据自己在实际研究中的经验提出一些解决这些问题的方法。最后，我们对神经网络控制的应用前景和研究方向作一个展望。     

进化神经网络研究进展

进化神经网络是将进化算法应用于神经网络的构造、学习而得到的神经网络，具有很强的鲁棒适应性。综述了进化神经网络方法及其应用研究新进展，对研究中出现的一些问题进行了讨论与展望。     

神经网络在图像处理中的应用

近几年，随着神经网络理论的深入研究，神经网络技术的并行性计算能力、非线性映射和自适应能力等优点得到了充分的认识，各种神经网络模型在图像处理领域中得到了广泛的应用．本文对各种流行的神经网络模型在图像处理领域中的应用进行了汇总，根据图像处理的具体内容对这些应用进行分类叙述，阐明了神经网络技术在图像处理领域中的优点和不足之处，并对将来神经网络技术在图像处理领域中的应用提出了几点期望．     

基于层次遗传算法的RBF神经网络并行训练方法研究

本文探讨了径向基函数(Radial Basis Function，简称RBF)神经网络的工作原理及特点，针对该神经网络在时序数据预测中的应用，提出了用层次遗传算法提高网络学习效果的策略。同时根据数据预测中，处理大训练集的特点，提出了一种并行训练RBF神经网络的方法。     

神经网络在过程控制中的应用

神经网络是智能控制的一个重要分支，内客与应用都十分丰富，本文对神经网络的发展以及在过程控制中的应用做了简要的介绍，指出神经网络在控制领域的巨大生命力和前景，以及在发展中遇到的问题，着重介绍模糊神经网络以及神经网络在非线性控制中的应用中的新进展。     

过程辨识和控制中神经网络结构与方法

本文分析了人工神经网络在过程控制和辨识领域的多种结构与方法，重点阐述了在线自适应神经网络控制器（ＯＡＮＮＣ）的结构和算法，并对神经网络在过程控制中应用的前景作了展望。     

基于神经网络的模拟电路故障诊断技术探讨

将神经网络技术与模拟电路故障诊断理论相结合,综合运用神经网络交流故障字典法和神经网络直流故障字典法．提出一种实用的分层神经网络故障字典诊断模型。分别讨论了在模拟电路故障诊断的测前模拟方法和测后模拟方法中应用神经网络进行故障诊断的基本方法和步骤,分析了神经网络在故障字典应用中的分类能力、容错能力以及在测后模拟方法中的神经计算高速度优势,着重突出了实际应用中存在的难点,指出了进一步的研究方向和创新点。     

遗传算法在神经网络中的应用

本文在分析了神经网络在应用中存在的局限性的同时也介绍了遗传算法的基本概念,以及分析遗传算法在实际应用中的优势．并且在此基础上介绍了使用遗传算法优化神经网络的方法和在应用中使用遗传算法优化神经网络时应该注意的问题以及参数的设置方法。     

小规模数据集的神经网络集成算法研究

研究了小样本数据集的神经网络分类器集成，提出了适合于小样本数据集的神经网络分类器集成方法Novel_NNE，通过生成差异数据提高神经网络集成中个体的差异性，从而提高集成学习的泛化性能；最后应用不同的融合技术针对UCI标准数据集进行了实验研究．结果表明，在集成算法Novel_NNE中，使用相对多数投票与贝叶斯融合方法的性能优于行为知识空间融合方法．     

案例教学法在网络系统设计教学中的应用研究

针对网络系统设计课程的特点,围绕案例教学方法进行讨论,分析案例教学法在网络系统设计教学中的应用和实施过程中应注意的关键环节。实践证明,案例教学法的应用可以激发学生的学习兴趣,显著增强学生的实践能力,改善课堂教学效果,提高教学质量,实现教学目标。     

LIN协议在MCS-51单片机中的实现

介绍了LIN(LocalInterconnectNetwork)协议在MCS-51单片机中的实现问题,重点介绍了LIN协议中报文格式实现的方法和注意事项。LIN总线作为一个低成本的协议,它主要应用于分布式的汽车网络中,以补充类似CAN的高端汽车网络的不足,有效地支持和解决了汽车应用中分布式机械电子节点的控制、维修和成本等问题。同时LIN协议也可广泛应用于工业自动化、大众电子等产品中。     

复杂网络中社区发现方法的研究

研究复杂网络中社区发现方法对分析复杂网络的拓扑结构和层次结构、理解社区的形成过程、预测复杂网络的变化趋势、挖掘复杂网络蕴含的规律特征具有十分重要的意义。同时,复杂网络社区发现方法在众多实际领域还有广泛的应用前景。综述了复杂网络社区发现方法的研究现状,将社区发现方法分为无重叠社区发现、重叠社区发现、演化发展社区发现三个方面,并分析比较了算法时间复杂度和准确度。试图为社区发现方法的研究工作提供有益的帮助和参考。     

网络表示学习的研究与发展

网络表示学习旨在将网络中的节点表示成低维稠密且具有一定推理能力的向量,以运用于节点分类、社区发现和链路预测等社交网络应用任务中,是连接网络原始数据和网络应用任务的桥梁。传统的网络表示学习方法都是针对网络中节点和连边只有一种类型的同质信息网络的表示学习方法,而现实世界中的网络往往是具有多种节点和连边类型的异质信息网络。而且,从时间维度上来看,网络是不断变化的。因此,网络表示学习的研究方法随着网络数据的复杂化而不断变化。对近年来针对不同网络的网络表示学习方法进行了分类介绍,并阐述了网络表示学习的应用场景。     

网络优化中的大数据应用

网络优化分析中需要使用多种网络数据,无论是数据量、数据类型,还是分析方法都可以借鉴目前在移动互联网领域普遍采用的大数据分析方法。结合移动通信网络优化的分析数据类型和大数据分析方法,提出全局数据代替采样数据、效率优先于精确、相关性代替因果关系3个网络优化的大数据应用方向。     

P2P文件共享中网络编码与路由容量比较

网络编码在应用层上的容量研究,对网络编码在P2P网络中的应用具有重要指导意义.目前已有文献对P2P文件共享中网络编码和路由的比较多采用仿真方法,其结果与仿真参数设置有较大关系,暂未有一致的结论.本文从理论上推导P2P文件共享中网络编码和路由的容量上界并进行定量比较:首先将上行链路共享P2P流模型推广到1 to m的一般情况,在此基础上推导出一般情况下P2P文件共享中网络编码和路由容量的理论上界,并证明二者上界的一致性.最后通过基于NS2的仿真分析实际网络中其它相关因素对二者达到容量上界的影响.     

ASP技术在网络考试管理信息系统中的应用

本文在比较当前流行的数据存取技术的基础上，从因特网及MIS系统的发展出发，阐述了ASP的作用与优点及其在网络考试管理信息系统中的应用，并给出了利用ASP进行网络考试的多项选择题型页面设计源代码作为参考，最后简要总结了ASP访问数据库的方法。     

神经网络在密码学领域的应用

神经网络是近年来得到迅速发展的新型学科，由于其独特的结构和处理信息的方法，使其应用范围日益扩大，并已在许多学科领域取得了成功的应用，其中通信保密通信就是神经网络的重要研究领域，密码技术作为保密通信的关键已成为当代信息高科技的热点，用人工神经网络解决计算机密码学中的问题，即神经密码学，不仅是神经网络的一个重要应用研究领域，而且也将给密码学理论提供一种全新的思路。     

深度学习在肺结节辅助诊断中的应用

肺癌位居癌症死亡率首位,对其进行早期诊断和治疗可降低肺癌患者的死亡率。深度学习能够自动提取结节特征,并完成肺结节的良恶性及恶性等级分类,因此深度学习方法成为肺癌早期诊断的重要手段。对常用数据集进行介绍,系统阐述了栈式去噪自编码器（SDAE）、深度置信网络（DBN）、生成对抗网络（GAN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和迁移学习技术在肺结节良恶性分类中的应用,阐述了深度卷积生成对抗网络（DCGAN）、多尺度卷积神经网络（MCNN）、U型网络（U-Net）和集成学习技术在肺结节恶性等级分类中的应用,针对肺结节分类的深度学习方法进行了综合分析,并对未来研究方向进行展望。     

遗传神经网络技术在专家系统中的应用

讨论了神经网络在专家系统中的应用,提出了神经网络专家系统的设计方法,给出了系统的结构,论述了系统实现中的一些技术问题。分析了遗传算法及BP神经网络的理论基础,讨论了遗传算法、神经网络与专家系统的结合方式。在专家系统中应用遗传神经网络技术,具有独创性,理论和实践上都具有重要意义,进一步丰富了选矿专家系统的研究方法。建立相应的遗传神经网络模型,论述了选矿数据预处理的方法、BP神经网络的设计,提出了相关参数的经验选取办法。通过实例验证,模型的预测精度可以达到90％以上。