神经元网络控制系统

人工神经元网络基于其特有的功能而被应用于控制系统中,为智能控制提供了一个有潜力的发展方向,本文讨论了神经元网络控制的三种方法:基于模式识别功能的BP网络控制器,基于联想记忆模型的模糊控制,以及基于神经元网络优化功能的控制优化调节,并分别指出其优、缺点及有待解决的一些问题。     

建造带有人工神经元网络知识系统的一种方法

本文将人工神经元网络(在本文中简称神经元网络)考虑为在知识系统中的一类知识表达模型,并且引入神经元网络块的概念作为各种表达方法的桥梁。本文的另一点在于提出了“基于实例”的神经元网络求解的解释方法,它与传统的“基于踪迹”的解释方法有效地结合在一起,来完成对推理解释的任务。     

基于人工神经元网络的控制系统模型简化的专家系统

本文研究并实现了一个基于人工神经元网络的控制系统模型简化的专家系统(简称为ESOMRT)。该系统适用于专家和非专家用户,能够针对更体的连续和离散时间的高阶控制系统模型和简化要求选择合适的简化方法,并可对简化质量从时域和频域方面进行评估。在构造这个系统的过程中,作者提出了智能数据库的概念,使用了过程型和人工神经元网络方法相结合的知识表达方式,并利用神经元网络的再学习机制实现了斗自动知识获取,该系统具有三种工作模式和友好的人机界面,使系统的智能水平比较高并有实用价值,现已在IBM-PC/XT和386机上运行。     

通用中医专家系统GTS模型的设计与实现

GTS是一个基于知识的通用中医专家系统模型,拟作为一个开发实用中医专家系统的工具。 1.GTS模型的系统结构图     

基于人工神经元网络的移动机器人导航研究

本文采用人工神经元网络模型，提出了一个基于行为的移动机人导航方法，并在仿真实验系统上进行了实验研究，取得了令人满意的结果，这是一种前有前途的导航方法。     

基于统计与神经元方法相结合的手写体相似字识别

本文提出了一种基于统计识别方法与人工神经元网络相结合的手写体相似汉字识别方法。该方法充分利用了统计识别方法和神经元网络识别方法的优点,不仅显著地提高了相似字的识别率,而且有效地提高了系统的整体性能。对相似字的识别率由79.02%提高到84.32% ,提高了五个百分点,整体识别率提高了1.3个百分点。     

人工神经元网络在系统辨识中的应用

本文将人工神经元网络的非线性性和信息的分布性用于非线性静态模型的辨识.对化工生产中的缩聚反应过程的辨识结果表明,用人工神经元网络来辨识非线性静态模型是可行的,从而为系统辨识提供了一条新的途径.     

水轮机组调速系统的自适应神经元控制

基于人工神经元网络的控制展示了强大的生命力.本文研究了水轮机组调速系统的自适应神经元控制问题,分析了这类系统的闭环稳定性,进行了半物理动态实时仿真及工业现场应用试验,表明了自适应神经元控制有良好的性能.     

中医专家系统MONKEY的实现方法与技术

本文探讨了中医专家系统的理论,分析了中医专家系统医学知识库的组成,讨论了电脑中医辨证的数学模型、推理机及医学知识库管理系统的功能,给出了中医专家系统的抽象模型.最后介绍了作者用dBASE Ⅲ开发的一个中医专家系统设计的通用软件.     

神经网络专家系统在高炉布料控制中的应用

将模式识别中的统计方法与人工神经元网络方法有机地结合起来,设计了一种综合的高炉煤气流分布模式识别系统。并基于鞍钢10#高炉操作工艺,将该模式识别系统与专家系统相结合,建立了高炉布料操作专家系统。     

基于神经元网络的间歇反应釜智能控制器的设计

本文运用人工神经元网络，对间歇反应釜的温度控制系统设计一种新型的智能控制器，即基于神经元网络的直接自适应控制器。仿真结果表明，运用这类控制器可以得到满意的控制效果     

前馈型神经元网络中的放电频率传递分析

本文建立了一个基于Hodgkin-Huxley神经元的前馈神经元网络模型,研究了平均放电频率在前馈神经元网络中的传递情况。研究结果显示,适当的层间连接概率与输人噪声强度能够提髙前馈神经元网络的同步效率,进而增强网络稳定传递放电频率的性能。此外,通过引入并调节突触时滞,发现适当的时滞对神经元耦合系统的完全同步和前馈神经元网络内信息传输有明显的促进作用。     

基于神经网络的发酵过程中细胞浓度的在线估计

针对生物发酵过程中细胞浓度难以在线检测的问题,提出了基于人工神经元网络的软测量模型及一种改进的非线性BP算法,为复杂系统中参数的检测提供了一条有效途径。仿真结果表明了该方法的可行性和有效性。     

模糊专家系统的结构与设计

本文概述基于使用模糊逻辑和模糊推理的模糊专家系统的一般结构,并举出一个应用例子,最后给出一个实用模糊中医专家系统的设计思想。     

多模糊条件的知识推理方法的应用

针对多模糊条件问题,提出一种基于模糊逻辑与神经元网络相结合的解决方法,同时以一个具体的系统为例,叙述了解决问题的流程。     

竞争学习神经网络的译码功能研究

探讨了人工神经元网络竞争学习模型的纠错译码功能,通过对人工神经元网络竞争学习规则和平衡响应原理的分析,揭示了竞争学习的平衡响应与二值线性分组码的最大似然译码之间的等价关系。     

中医专家系统工具的研究与设计

本文针对中医特点,提出了一个通用中医专家系统工具的系统结构,论述了该工具系统的设计与实现方法,最后对本系统的特点进行了分析,并提出了进一步研究的课题。利用该工具已初步建立了一个功能较强的中医专家系统,该专家系统目前正处于调试之中。     

基于模糊神经网络的煤层冲击地压预测模型研究

煤层冲击地压是煤矿重大灾害之一。冲击地压的发生是由多方面因素造成的,具有模糊性、动态性,表现为一个复杂的非线性动力学过程,这使得冲击地压预测系统的数据处理不能按照常规的线性系统法进行处理。文章提出了多源信息融合的模糊神经元网络算法,且基于势场拓扑层次聚类融合FCM算法的聚类思想,将模糊集合理论引入神经元网络,构成基于多判据信息融合的模糊神经元网络模型,并对该网络进行了优化。通过仿真试验,验证了该模型的有效性。     

噪声诱使模块化神经元网络产生随机多共振现象

首先,研究了噪声在多模块神经元网络中诱导的随机多共振现象.随机多共振现象是指存在不同的噪声强度,系统在这些噪声强度下对阈下信号的响应达到局部最优.其次,以FitzHugh-Nagumo神经元构成的模块化神经元网络为研究对象,通过数值模拟发现,神经元网络的系统响应随着噪声强度的增加多次达到局部最优,即产生随机多共振现象.同时,通过分析神经元网络平均膜电位的时序图,发现噪声通过诱导神经元网络在一个周期内产生多次发放进而诱导多次共振.最后,我们分析了两个子网络中加入不同强度的噪声时,噪声诱导神经元网络中的随机多共振现象.结果显示,当两个子网络加入不同强度的噪声时,随机多共振现象也会产生.     

中医专家系统技术综述及新系统实现研究

对中医专家系统二十多年来的发展进行了简单的概括,总结了专家系统应用在中医领域的技术特点。基于中医诊断专家系统的发展现状,分别从系统建模、知识获取和知识库构建等方面提出了新的思路和实现技术,例如认知模型的建立、领域本体的应用、自然语言理解、数据挖掘、知识网络、多智体agent技术等,并设计了一种新型中医专家系统,为中医专家系统的发展提供了有价值的参考方向。