基于神经网络的故障诊断系统研究

研究了基于神经网络的故障诊断专家系统的基本原理和结构,论述了基于神经网络的故障诊断系统在知识表示、知识获取及推理机制方面的基本方法和特点。     

神经网络技术在计算机网络通信中的应用

由于神经网络的自学习能力和联想优化功能和混沌行为等特点，它被广泛的应用于计算机网络通信中。论述了当前神经网络技术应用于现代网络通信中的一些问题，特别地介绍了利用蚂蚁算法训练神经网络的权值的方法，在ATM的业务控制中采用之，可以局部的避免BP算法引起的某些问题。     

Kohonen神经网络在复合材料损伤主动监测技术中的应用

主动监测技术是近几年来发展起来的复合材料损伤监测的新技术，本文将Kohonen自组织特征映射神经网络与主动监测技术相结合应用于复合材料损伤监测中，该方法具有结构算法简单，无导师监督学习和侧向联想等功能，根据此方法及虚拟仪器技术，设计开发了相应的复合材料结构损伤监测系统，经复合材料损伤监测实验证，是一种十分有效的损伤检测方法。     

神经网络用于三元分子混合物密度与粘度的预测

以二元系实验为基础，利用反向转播算法训练神经网络，构造混合物组成，温度等与物性关系的模型，用于对４个三元混合物体系（１）邻二甲苯－间二甲苯－对二甲苯；（２）四氯化碳－环己烷－２－丙醇；（３）甲醇－丙酮－水；（４）水－甲醇－乙二醇的密度和５个三元混合物体系（１）信甲苯－间二甲苯－对二甲苯；（２）四氯化碳－环己烷－２－丙醇；（３）氯仿－２－丙醇－２－丁醇；（４）甲醇－丙酮－水；（５）乙醇－甲醇－水的粘     

一种MPEG2视频编码的神经网络自适应量化算法

本文在ＭＰＥＧ２ＴＭ５建议我自适应量化策略的基础上，提出了一种ＭＰＥＧ２视频编码的神经网络自适应量化算法。     

一种遗传-梯度混合算法

本文提出一种函数全局优化的遗传-梯度混合算法。该算法由选择、交叉和诱导变异算子组成。通过对自适应滤波和前向神经网络权值训练两个典型问题的数字仿真，表明该算法是一种快速有效的全局优化算法。     

用Voronoi多胞体确定故障诊断分类器的训练集

提出了利用Ｖｏｒｏｎｏｉ多胞体来选择神经网络故障诊断分类器训练集的新方法。该方法由３部分组成，即首项为正的归一化处理（首正归一）、边界样本选择及置信判决。利用方法不仅可以大大减少训练样本数，提高训练速度，而且通过调节故障类别分割面位置和形状，为提高故障诊断准确率提供了可能的途径。     

应用ART2人工神经网络自组织形成焊缝图象中的典型空间模式

应用ＡＲＴ２人工神经网络算法，使采集到的焊缝横截面方向上的灰度分布数据自组织形成若干种空间模式，并把它们作为典型空间模式存储在ＡＲＴ２人工神经网络的ＬＴＭ中。对实时采样到的灰度分布进行空间模式匹配程度检验，根据模式分布情况确定出焊缝位置。文中对梯度法检测结果进行了分析和比较，结果表明基于ＡＲＴ２人工神经网络的焊缝位置检测方法具有更强的噪声抑制能力，因而检测结果更准确、可靠。