一种集成模糊聚类神经网络

在分析了模糊ＡＲＴ网和ＢＰ网的基础上，提出了把模糊ＡＲＴ网的结构自适应能力和ＢＰ网良好记忆能力结合起来的思想，构成一种集成模糊聚类神经网络，该网络的特点是：类别数不需预先确定，分类效果优于模糊ＡＲＴ网和ＢＰ网。     

一种人工神经网络方法在被动声纳目标识别中的应用研究

水下目标识别是水声信号处理领域中的一个重要课题。本文针对水下目标辐射噪声类别特征不明显的特点,提出了一种有监督的模糊ＡＲＴ神经网络（ＳＦＡＲＴ）分类器,通过对声纳目标信号的分类试验表明：该网络分类器具有迭代次数少,识别率高的优点,是一种很有实际应用价值的分类器模型。     

用于地图自动识别的彩色分类方法的研究

完善的彩色分类方法将大大降低地图自动输入中识别的复杂性．基于模式识别理论和对现有各种彩色特征空间的分析，提出了一种针对地图彩色特点的彩色分类方法．这种方法用于实际的地图处理和描述，将加速地图的自动输入过程．     

ART神经网络集成系统软件的研制

根据自适应谐振理论以及心理学、生物化学和神经生理学研究成果，深入研究了ＡＲＴ神经网络模型并探索出ＡＲＴ１网络、ＦＡＲＴ网络、ＡＲＴ２网络和ＡＲＴ３网络所对应的一套实用基本算法，在此基础上研制完成了ＡＲＴ神经网络集成系统软件并将其应用于轴承的状态监测和故障诊断。     

ART神经网络集成系统软件的研制

根据自适应谐振理论以及心理学，生物化学和神经生理学研究成果，深入研究了ＡＲＴ神经网络模型并振探索出ＡＲＴ１神经，ＦＡＲＴ网络，ＡＲＴ２网络和ＡＲＴ３网络所对应后套实用基本算法，在此基础上，研制完成了ＡＲＴ神经网络集成系统软件并将其应用于轴承的生态监测和故障诊断。     

ART3神经网络的研究分析及应用

在ＡＲＴ３神经网络模型的研究基础上，分析比较了ＡＲＴ３的分布式和压缩式识别码的模式识别情况，并且与ＡＲＴ２神经网络模式识别情况进行了比较，并将其应用在轴承故障诊断中，研究分析表明，ＡＲＴ３不仅继承了ＡＲＴ１和ＡＲＴ２神经网络的功能，而且还具备了相当强的功能和可扩展的潜力。     

ART3神经网络的研究分析及应用

在ＡＲＴ３神经网络模型的研究基础上，分析比较了ＡＲＴ３的分布式和压缩式识别码的模式识别情况，并且与ＡＲＴ２神经网络模式识别情况进行了比较，并将其应用在轴承故障诊断中．研究分析表明：ＡＲＴ３不仅继承了ＡＲＴ１和ＡＲＴ２神经网络的功能，而且还具备了相当强的功能和可扩展的潜力．     

环境光和自身因素对彩色CRT显示器色度预测的影响

讨论了环境学和通道间相互作用等几个因素对彩色ＣＲＴ显示器色度预测的影响，以及如何对应这些影响进行补偿，在此基础上提出了一种对彩色ＣＲＴ显示器进行全面、精确的色度预测的公式预测方法。     

合成确信的分布修正与实现

讨论在贝叶斯网中的确信修正算法及实现，贝叶斯网是一种在ＡＩ领域里近来研究的一种似直推理网，在总结贝叶斯网基础上，对设计系统时所使用的数据结构和算法进行了描述，最后发展成一个局部修正模式，并在实验中验证了系统的正确性。     

广义随机Petri网用于计算机网络的SNA窗式控制

给出了计算机网络的ＳＮＡ窗式控制的广义随机Ｐｅｔｒｉ网模型以及可达图，从而可描述分析ＳＮＡ的窗式控制机理，并进一步介绍了极限情况下窗式控制机理的分析方法，比较了三种窗式控制机理的性能指标。     

基于神经网络的摄像机色度标定方法

研究将摄像机颜色数据从设备依赖色空间转化到与设备无关色空间 .利用BP神经网络的非线性映射特性 ,实现RGB色空间到CIELAB色空间的映射 .给出用不同的网络结构得到的映射精度 .对于摄像机色空间的颜色数据转换 ,用BP网络可以获得令人满意的转换精度     

一种颜色传感器结合Elman神经网络在颜色识别上的研究

针对OPB780颜色传感器对颜色识别的快速和精度高的特点,提出了结合Elman神经网络用于颜色识别的研究.采用可编程的OPB780颜色传感器设计非接触式颜色检测电路,测量出色卡集的RGB频率值.利用所测得的色卡集RGB频率值同相配对的RGB颜色空间值,构建出反映二者映射关系的Elman神经网络;为了使目标颜色的隶属类同人眼观察到的模糊结果统一起来,采用CIE1976Lab均匀颜色空间及色差公式,计算出目标色卡同黑蓝绿青红紫黄白八种常见颜色的色差,并按照色差最小原则确定出同这8种颜色的聚类.试验验证了颜色传感器OPB780采用Elman神经网络技术用于颜色归类检测,同人眼的颜色感觉大体上是一致的,能较好地反映人对物体颜色的心理感受,取得了良好效果.     

网络印刷客户端色彩管理方法的研究

分析网络印刷客户特点和网络印刷客户端印刷色彩再现存在的问题,研究网络印刷色彩管理的方法及其效果,实现网络印刷客户对色彩所见即所得的要求。提出了网络印刷客户端色彩管理方法,印刷色谱校正法和灰梯尺校正法。实验结果显示：客户端的色彩显示效果得到一定的改善,可减少网络印刷企业与客户间的印刷质量纠纷,降低网络印刷企业成本,缩短网络印刷活件的生产周期。该方法简单,易操作。     

基于改进BP神经网络的显示器色空间转换

彩色显示器是用来传达颜色的重要工具,而色彩在不同设备或系统上往往会有差异,所以对显示器建立一个色彩管理系统很有必要.用色彩管理软件和分光光度仪对显示器进行屏幕的校准和特性化,采用改进的BP神经网络法建立了从RGB色空间到Lab色空间的转换模型.通过对实验数据进行对比分析可知,这种算法对色彩空间的转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性.     

彩色地图自动识别方法的研究

该文依据计算机视觉和模式识别的原理,提出了一种彩色地图的自动识别方法,即把地图的颜色特征与结构特征相结合,通过分色、跟踪和识别,实现地图的自动输入。     

隐层改进的BP网络在织物染色配色中的应用

为提高BP网络及其改进网络的收敛和泛化能力,依据计算机配色理论,深入研究了BP神经网络的优缺点,在此基础上提出了一种基于隐层输出反馈改进的BP网络训练算法应用于织物染色配色的算法,并按照此算法进行了织物染色的计算机配色实验。实验验证了人工神经网络算法在织物染色配色中应用的可能性和可靠性,为神经网络模型在织物染色配色中选择和构造合适的高性能网络结构提供了参考。     

一种新的颜色空间量化方案

详细介绍样本颜色的采集方法、采集软件的设计以及数据的处理方法；提出了基于BP神经网络的样本颜色处理方法，介绍其在图像特征的抽取、区域分割的应用。     

一种新的颜色空间量化方案

详细介绍样本颜色的采集方法、采集软件的设计以及数据的处理方法;提出了基于BP神经网络的样本颜色处理方法,介绍其在图像特征的抽取、区域分割的应用。     

三刺激值转换的研究

建立摄像机的色度模型 ,减少用于色空间转换所需要的样本数 .为了预测某一颜色的摄像机输出的RGB值 ,需要一个预先基于光谱反射率关系的转换 .转换后的颜色坐标作为神经网络的输入 ,根据神经网络的输出就能得到预测的RGB值 .给出了一些预测结果用于说明该方法的特性 ,虽然用较少的样本 ,该方法用于色空间转换仍能获得满意的转换精度     

改进LMBP神经网络在织物染色配色中的应用

目前织物染色配色技术具有低效率和低精度缺点,许多染色配色方法收敛速度慢。为此提出了一种基于改进LMBP算法神经网络的织物染色配色方法,在分析了传统染色配色方法缺陷的基础上,提出并建立了用改进LMBP神经网络来进行染色配色的模型,并将其与LMBP算法神经网络染色配色结果对比。实验的预测结果表明,改进的LMBP神经网络方法收敛速度更快,并且能够满足实际染色配色的要求。