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电机智能CAD神经网络专家系统的原理与结构 总被引:2,自引:1,他引:2
应用专家系统进行电机智能CAD,存在着知识获取瓶颈和推进的匹配冲突,组合爆炸,无穷递归等问题。本文研究了神经网络专家系统的基本原理,即知识的神经网络表示方法,推理机制和知识获取。针对电机设计的特点,提出了一种智能CAD神经网络专家系统的结构。 相似文献
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1.引言前馈神经网络是目前应用最广的一种神经网络,其学习算法是由Rumelhart等人于1986年提出的反向传播(Back Propagation,BP)算法,故这种神经网络也常被称为BP神经网络。人们对前馈神经网络学习算法的研究,以前主要着重对各层之间联接权值优化的研究,如BP算法以 相似文献
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人工神经网络在电机设计专家系统中的应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
首次将人工神经网络应用于电机设计专家系统。根据电机设计的特点,提出了用基于神经网络的类比法确定电机的主要尺寸。同时采用了带有可调参数的多层神经网络,并对BP学习算法进行了改进。实验表明,该方法是成功的。 相似文献
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基于人工神经网络的知识获取方法 总被引:7,自引:1,他引:7
知识获取是研制和开发专家系统的瓶颈。本文从三个方面研究了基于神经网络的知识获取方法,即通过实例学习获取知识、基于神经网络的知识求精以及从神经网络提取规则知识,分析了各自的原理及其存在的问题。 相似文献
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