基于神经网络的混凝土斜拉桥健康状态评估

根据混凝土斜拉桥的结构特点,以双连体独塔斜拉桥为工程依托,通过建立实桥动力有限元模型,以模态分析结果为桥梁健康状态评估提供数值模拟试验模型及试验数据。借助Matlab图形用户界面,选择神经网络参数(网络的类型、网络拓扑结构、各层传递函数、特征参数、数据前处理方法及训练样本个数),构建BP神经网络,在对混凝土斜拉桥结构健康状态评估模型研究的基础上,提出了基于人工神经网络的评估技术,并通过实桥应用,完成对样本矢量的输入,以及对所建网络的训练,为实现混凝土斜拉桥健康状态评估提供合适的工具。结果表明,该方法能够有效反映在用混凝土斜拉桥结构的健康状态。     

人工神经网络及其在智能 CAPP 系统中的应用

目的　认识和把握人工神经网络在计算机辅助工艺过程设计 (CAPP)中的应用及发展前景 .方法　在论述人工神经网络模型的特点和性质的基础上 ,对人工神经网络在智能 CAPP系统中的应用原理和方法作了初步的理论分析和研究 .结果　人工神经网络在 CAPP系统具有很大的使用价值和广阔的应用前景 .结论　这种初步的研究及其以后相关人员的工作 ,将为 CAPP领域应用神经网络技术开辟新的途径 ,从而在一定程度上解决目前 CAPP系统中存在的问题     

基于人工神经网络的非线性回归预测模型的研究

将人工神经网络引入回归分析过程,探讨了回归分析神经网络的结构和学习算法,研究了基于人工神经网络的模型变量的选择观测样本的采集和使用等,进行了仿真实验,仿真结果初步显示了神经网络方法能够较好地解决传统的回归方法所面临的困难,并具有较高的模型度。     

神经网络与时间序列模型在股票预测中的比较

首先利用时间序列中的AR IM A模型和人工神经网络建立了两类股票价格预测模型并对一定时期的股票价格进行了预测,然后用4种广为使用的统计评价方法对两类模型的预测性能进行了比较。结果表明,两种模型都取得了很好的整体预测效果,而在趋势预测方面,神经网络则得到了比AR IM A模型更准确的结果。     

人工神经网络及其在智能CAPP系统中的应用

目的：认识和把握人工神经网络在计算机辅助工艺过程设计（CAPP）中的应用及发展前景。方法：在论述人工神经网络模型的特点和性质的基础上,对人工神经网络在智能CAPP系统中的应用原理和方法作了初步的理论分析和研究,结果：人工神经网络在CAPP系统具有很大的使用价值和广阔的应用前景,结论：这种初步的确定及其以后相关人员的工作,将为CAPP领域应用神经网络开辟新的途径,从而在一定程度上解决目前CAPP系统中存在的问题。     

利用BP神经网络描述作物-水模型

研究了利用BP神经网络描述作物－水模型的方法，将各生育阶段的耗水量作为输入，将作物单产作出输出，构建了具有1个隐含单元层的BP神经网络结构，利用北京永乐店试验站1998－1999年度的冬小麦灌溉试验资料进行了样本进行训练和检验，得到了作物－水模型的人工神经网络模型。结果表明，作物－水模型的人工神经网络模型具有较高的拟合精度和预测精度。     

具有两类脉冲的阶段结构模型的周期解与分岔

脉冲微分动力系统理论上综合了连续和离散系统的特征,但又超出了连续和离散系统的范围.以脉冲微分方程理论为基础,应用动力系统定性分析方法、离散动力系统的分岔理论,研究了一个具有两类脉冲的阶段结构模型的动力学性质,并且这两类脉冲是发生在不同时刻.通过建立一个具有两类脉冲的阶段结构模型,利用离散映射,讨论模型正周期解的存在性和...     

降雨径流模拟神经网络模型及应用

针对水文系统的非线性,构建了基于遗传算法和人工神经网络的降雨径流模拟神经网络模型(GA-BP模型).采用附加动量法和自适应学习速率对BP神经网络进行改进,遗传算法用于优化神经网络的初始权重.以大别山及皖南山区月潭流域为例,将GA-BP模型、BP模型以及新安江模型应用于水文日径流过程模拟,进行应用比较以及分析GA-BP模型在水文径流模拟过程中的难点及其可行性.结果表明,GA-BP模型优化了网络结构,加快了算法收敛速率;可以用于降雨径流过程模拟,也为今后类似研究提供一种模拟技术.在实际应用中可以根据流域资料情况选择合适的模型进行水文模拟作业.     

基于BP网络的磷炉工艺参数优化系统建模研究

影响磷炉系统工艺的因素很复杂,其参数的选取更是具有不确定性.由于神经网络方法不仅能考虑定量因素,而且能考虑定性因素的影响,因而神经网络适用于解决非确定性的参数优化问题.研究了人工神经网络技术在磷炉系统工艺参数优化中的应用,通过建立基于神经网络的电耗、产量模型以及优化工艺参数的两个判断函数,用Visual Basic 6.0对其进行了可视化开发,实现了基于人工神经网络技术的工艺参数优化.并应用三相六根电极磷炉大量样本对网络进行测试,其结果表明与实际相符,具有一定的推广应用价值.     

基于粗集和神经网络的建模方法研究

运用粗集理论的不可分辨关系和不可分辨类的概念和归约计算方法，对原始数据进行精简、概略，然后建立神经网络模型和确定各隐层节点之间的连接关系，使得网络从一开始就具有良好的拓扑结构。这种基于粗集理论的神经网络模型和学习算法具有学习速度快、容错能力强等特点。     

一种基于神经网络的专家系统设计

提出了一种基于神经网络的专家系统设计方案,其核心是作为知识库的人工神经网络(ANN)和基于ANN的正向推理机制。研究了一种表达知识的二元产生式规则及其编码方法,通过编码知识被存储在ANN中。基于ANN的知识库,设计了一种具有正向推理的推理机,并且以动物识别为背景,设计了一个原型系统。     

有限元模拟的H型件自适应锻造专家系统

有限元模拟的Ｈ型件自适应锻造专家系统刘庆斌，季忠，刘马宝，吴诗　用传统人工智能方法建立的锻造专家系统智能水平低，获取新知识的能力差．用人工神经网络（ＡＮＮ）建立的锻造专家系统可以直接采用简单的运算来完成推理，且可以自组织、自学习，为知识获取和推理机制...     

智能控制及其应用

介绍了一些有关智能控制的基本概念,如模糊控制,自适应模糊神经控制,专家模糊系统和人工神经网络等等,并简要分析了模糊理论与人工神经网络的特点,将人工神经网络技术与PID控制相结合,用神经网络PID控制方法控制一个温控系统,从输出曲线中可见,这种方法有输出超调小、上升时间快等许多优点,为系统提供了一个优良的控制效果。     

关于神经网络的汽车故障诊断专家系统

介绍了一种把神经网络与传统的专家系统结合的全集成型的诊断系统．在规则库的建立中,提供了自动的正确性检查及完备性的保证．系统的推理机制是由正向神经网络推理和反向的逻辑推理构成的混合推理系统．推理的完成是采用共同的数据结构和知识表示,以合作的方式来实现的．系统在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下,使用面向对象程序设计实现,为用户提供较方便的接口．     

基于智能技术的电力变压器状态综合分析方法

电力变压器状态的综合评估对电力系统的安全经济运行具有十分重要的意义，在综合采用专家系统、人工神经网络、智能诊断系统等人工智能方法的基础上，结合现场具体实际，应用模糊处理技术，提出了电力变压器状态综合分析方法，并就状态的选取与处理、规则的描述、诊断推理过程作了深入探讨．现场应用实例表明了该方法的有效性和可行性．     

基于BP神经网络的结构系统跟踪辨识方法

针对人工神经网络在结构系统辨识中存在的问题,提出一种基于BP神经网络的跟踪辨识方法.通过将实际结构模型分为一个机理模型和一个实时误差模型,前者基于常规的BP神经网路通过离线训练而成,而后者通过小型的BP神经网络实时辨识系统误差,进而使这种经过改进的系统识别网络能够具有动态递阶识别系统的能力.计算机仿真分析表明,这种方法可有效地减小由于不同外荷载作用引起的结构系统辨识误差,提高人工神经网络在系统辨识中的精度和可靠度.     

人工神经网络专家系统应用研究

叙述了人工神经网络的特征及其在专家系统中的应用 ,讨论了人工神经网络专家系统的优缺点 ,并进一步描述了其前景和意义 .     

基于模糊神经网络的腹痛疾病诊断系统的研究

医学专家系统是人工智能和专家系统理论技术在医学领域的重要应用,可以帮助医生解决复杂的医学问题,是医生诊断、治疗的辅助工具。针对腹痛的诊断建立了模糊神经网络模型,制定了系统的实现方法。通过大量病例的学习后,仿真结果表明该系统具有使用价值,并可推广到其他它疾病的诊断。     

汉语分词技术综述

分词是中文信息处理的基础，在汉语文本分类、文献标引、智能检索、自然语言理解与处理等应用中，首先都要对中文文本进行分词处理。从分词的基本理论出发，对近年来的汉语分词的研究方法与成果进行了综合论述，分析了现有分词方法的特点，提出了把神经网络和专家系统结合起来建立集成式汉语自动分词系统的构想。     

回转类零件的人工神经网络工序选择方法研究

分析了当前计算机辅助工艺设计(CAPP)的发展趋势,及CAPP专家系统存在的问题,提出了一种用人工神经网络技术解决CAPP中工序选择问题的方法。该方法以回转类零件为研究对象,结合成组技术,构建了一种由多个独立的人工神经网络构成的综合系统,提出了零件几何特征及其尺寸、公差、粗糙度分段编码作为神经网络的输入,所选择工序的代码作为输出,搜集样本与样本设计相结合的模式,有效地解决了神经网络应用中的关键技术问题。