一种基于误差变化率的自适应反射传播算法

本文针对ＢＰ算法存在收敛速度慢的缺点，提出一种基于网络动态训练误差变化率自动校正学习步长和冲量因子的自适应反向传播算法。导或问题的仿真结果表明，该方法具有较快的收敛速度。     

汽车用聚酰胺亚胺

美国BP Amoco化学品和工程聚合物公司在原Amoco公司的技术和产品基础上推出许多汽车工业用工程塑料,具有高比强(强度/重量)和高比刚性(刚性/成本),其中聚酰胺亚胺(PAI,     

关于成都膨胀土地区边坡稳定性的探讨

成都市三环路建设中 ,膨胀土边坡稳定性研究是大家关心的重要课题。膨胀土边坡土体中的吸力变化直接影响到其稳定性 ,参照“人工神经网络技术”中的吸力经验公式 ,以三环路东一B标段的路堤边坡为例 ,采用“条分法”进行预测分析 ,并有针对性地进行防护处理取得了较好的效果。     

遗传BP神经网络在深基坑开挖监测中的应用

地铁车站等深基坑开挖施工中监测数据处理极其复杂，其经验多于理论。有鉴于此，本文提出了神经网络的处理模型，并用将遗传算法和BP最优化方法相结合所产生的一种高效率，高精度的算法来训练网络，并比较了各类训练网络方法的优缺点，由于测量数据存在误差，所以本文又着重分析了误差在网络中的前向传播与可控制性，首次提出了工程应用中网络的初值稳定性问题，最后对某地铁车站的开挖监测进行了实例分析。     

一种用于组合导航的多层感知机模型

针对组合导航系统，研究了一种多层感知机模型，采用相应的ＢＰ算法训练此神经网络，并将其代替闭环卡尔曼滤波器，应用于ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统，通过计算机仿真，表明了这种模型较标准的前馈型神经网络更适于组合导航系统，具有较好的学习能力与较快的收敛速度 。     

跨国石油BP在中国亏本建加氢站

北京晨报消息跨国石油巨臂BP(英国石油)上周在中国增加了一块新的"试验田",它是中国第一个,同时也是BP在全球最大的加氢站.     

基于神经网络的河道浅滩演变预测模型

河道浅滩演变是一个复杂的非线性动力学过程, 作者借助神经网络处理非线性问题的优势, 在分析影响河道浅滩演变因素的基础上, 建立了预测河道浅淮演变的BP网络模型, 并对模型中的输入因子和样本的提取进行了探讨. 以闽江竹岐至侯官河段为实例,用“试控法”给出了BP网络模型的建模方案, 用正交设计原理选取相应的训练样本集, 利用该样本集对网络进行学习和训练, 并用训练好的BP网络模型预测浅滩上年内最小水深和年平均淤积厚度. 计算结果表明: 模型预测结果与实际值吻合良好. 这为河道浅滩演变预测研究提供了新方法.     

用变化的降雨一径流资料通过反向传播人工神经网络模拟径流

用变化较大的、精度不高的数据组建立多层反向传播神经网络（BPANN）模型，用以模拟印度纳尔默达河两个小流域Banjar～Hridaynagar和Narmada-Manot的3种时间尺度（周、10d、月）的降雨径流过程。采用梯度下降优化技术建立BPANN径流模型，并通过交叉检验进行概化。用变化相对较大、精度不高的数据资料建立起来的BPANN，在几乎所有情况下，计算迭代次数较少，概化程度较高。计算结果表明，BPANN模型的性能优于线性转换函数模型（LTF）。     

基于神经网络的混合智能型齿轮选材专家系统研究

分析专家系统和人工神经网络各自的特征和优缺点及其在选材方面的应用,提出在传统专家系统的基础上,加入人工神经网络模块,建立基于人工神经网络的混合智能型常用齿轮材料选择专家系统.本系统经初步验证,得到的结果令人满意.