径向基函数网络的功能分析与应用的研究

径向基函数网络与BP网络在网络结构上都属于前向网络,但它们对网络权值训练所采用的算法是完全不同的。另外,径向基函数网络的网络结构与模糊系统有很紧密的关联。该文从径向基函数网络的结构入手,分别对其所具有的特点、权值训练、网络设计方法及其应用等方面,通过分析与实例,采用对比的方式,给予实验的验证。  

BP网络结构、参数及训练方法的设计与选择

根据已有的BP网络设计及其改进方案，对一个人工神经网络进行具体的设计，通过其详细的设计步骤与过程，对网络隐含层神经元数、初始权值、学习速率等参数在BP网络设计过程中的关系与影响，以及不同的改进算法在网络训练中所起的作用给予进一步揭示，使人们从中得到更多的启迪，以便使更多的人能够设计出效率更高、精度更好的神经网络。  

几种模糊神经网络系统关系的对比研究

本文对几种不同结构形式的模糊神经网络系统 ，从不同的模糊逻辑算式入手，对所具有的功能、不同的表达式及其相互之间的关系式，以 及所表现出来的优缺点进行深入的分析与对比研究，从而揭示模糊逻辑系统的实质内容，为 选择和应用模糊神经网络的设计方法提供一些作者的见解．  

典型人工神经网络的结构、功能及其在智能系统中的应用

人工神经网络已在各个领域得到广泛的应用， 尤其是在智能系统中的非线性建模及其控制器的设计、模式分类与模式识别、联想记忆和优 化计算等方面更是得到人们的极大关注．本文从网络在智能系统中建模及控制器设计的具体 训练结构入手，详细介绍了BP网络在系统控制中的典型应用方式，并根据不同网络所具有的 功能，从性能对比的角度对人工神经网络在上述各方面的应用给予综述．  

两种补偿动态摩擦力的先进控制策略

在小型DC伺服电机中,静摩擦力和库仑摩擦力的影响是相当明显的.本文提出 了改善系统响应特性的两种控制策略.第一种基于摩擦力模型的在线补偿.适用于变化信 号的跟踪.第二种基于自学习原理的重复控制,适用于周期信号的跟踪.两种控制策略均已 实施在计算机控制的伺服系统中.给出了与常规控制结果的对比.  

柔性连接倒立摆系统的控制与实现

柔性连接的倒立摆系统是在直线倒立摆系统的基础上引入自由振荡环节，使闭环控制系统的响应频率受到弹簧振荡频率的限制，从而增加了对该系统控制器设计的难度。在建立被控系统动力学模型的基础上，通过数学分析，应用线性二次型最优控制策略进行状态反馈控制器的设计，成功地将柔性连接倒立摆系统稳定地平衡在倒立状态。仿真以及实际系统的实验均验证了所采用方法的有效性。最后对所实现的控制器的控制性能进行了分析。  

ART-2神经网络的改进及建模实现

指出了传统的ART-2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,提出了一种新的改进算法。并对ART-2网络进行建模,通过与其它建模方法的对比,详尽讨论了ART-2的建模方法及特点。最后通过应用改进算法解决了原先模型中的“模式漂移”现象,使模型性能得到了明显的改善。  

反向传播网络的不足与改进

论述了反向传播网络的不足，并从经验和实践的角度出发，提出两种行之有效的改进方法和实现途径。  

递归神经网络的结构研究

从非线性动态系统的角度出发，对递归动态网络结构及其功能进行详尽的综述。将递归动态网络分为三大类：全局反馈递归网络、前向递归网络和混合型网络。每一类网络又可分为若干种网络。给出了每种网络描述网络特性的结构图，同时还对多种网络进行了功能对比，分析了各种网络的异同。  

基于ANFIS的非线性电机系统的建模

将一种种神经－模糊结构－自适应神经模糊推理系统（简称ANFIS）用于非线性电机系统的建模，获得了一个良好的大范围的全局非线性模型，同时，通过与反向传播网络建模结果的性能对比，说明ANFIS在参数收敛速度及建模精度上的优越性，显示出ANFIS是非线性系统的建模，辨识的有力工具。