人工神经网络技术的工程应用与展望

在介绍人工神经网络的研究成果的基础上,根据人工神经网络技术的发展历程,提出了人工神经网络技术的工作原理、基本特点和模型结构,进而对人工神经网络技术的主要发展趋势进行了展望.     

基于人工神经网络专家系统的智能CAD研究

在论述人工神经网络理论研究进展,分析人工神经网络模型的特点和性质的基础 上,综述了人工神经网络模型在现代CAD技术中的应用研究现状及发展。     

人工神经网络和模式识别

80年代重新兴起的人工神经网络已成为世界人工智能研究的热门课题之一。本文介绍了人工神经网络的一般结构及其算法,着重介绍人工神经网络在模式识别方面的作用及用作模式识别的人工神经网络分类器。希望能给读者了解这一当今世界科学前沿热门课题起一介绍作用。     

基于人工神经网络专家系统的智能CAD研究

在论述人工神经网络理论研究进展，分析人工神经网络模型的特点和性质的基础上，综述了人工神经网络模型在现代CAD技术中的应用研究现状及发展。     

基于Pi演算的人工神经网络模型

人工神经网络是一种重要的人工智能实现方法,但是目前人工神经网络缺乏通用的数学模型,用来模拟各种结构的神经网络.然而形式化方法对于建模和验证系统是一种有效的方法,所以对人工神经网络的形式化描述和验证是一个重要的研究方向.Pi演算是一种移动进程代数,可用于对并发和动态变化的系统进行建模,因此Pi演算和人工神经网络的基础都是并发计算.在这个基础上,首先通过Pi演算建模人工神经网络,证明了它们之间的等价性,然后设计了基于Pi演算的人工神经网络分类器.最后,讨论了这个模型的优越性.     

人工神经网络在炼钢生产上的应用

介绍了人工神经网络在炼钢生产上的应用，提出利用人工神经网络原理建立预报模型。     

人工神经网络发展的基础和研究方法

本文阐述了人工神经网络的概括定义、研究方法、发展的基础以及这些基础与信息处理的关系,试图从思想或概念上使信息处理系统的设计者懂得在使用人工神经网络技术设计信息处理系统时,究竟那些特性总是实质性的和必不可少的;并了解人工神经网络与信息处理在数学本质上的联系,进而让人们知道究竟那些问题更适于用人工神经网络技术来解决。     

人工神经网络及其在非线性系统控制中的应用

本文介绍了人工神经元和人工神经网络的基本结构,并在此基础上分析了人工神经网络的特性、学习和训练,说明了两种典型网络BP网络和Hopfield网络的工作原理,对人工神经网络在非线性系统控制中的应用进行了探讨.     

不完全人工神经网络的初步研究

提出一种新型的人工神经网络，不完全人工神经网络。实例表明这种网络是用于系统建模的有效方法     

BP神经网络的模糊改进及应用

描述了人工神经网络和模糊推理系统的基本原理,分析了基于人工神经网络和模糊推理方法的故障诊断专家系统的设计思想,提出了一种人工神经网络和模糊推理技术相结合的故障诊断方法——模糊神经网络法.人工神经网络通过对部分测量数据的处理,输出故障出现的可信度,实现系统的故障诊断.模糊推理部分通过对输入输出的模糊表示,结合神经网络的推理,给出故障的程度,实现故障诊断.     

人工神经网络在纺织中的应用

总结了国际上人工神经网络在纺织生产过程控制、质量控制、性能预测及工艺优化、纺织产品分类、疵点识别、织物鉴别、风格评价和分等评级等方面的研究成果,进行了粗梳毛纺质量控制及丝织物风格评价研究.     

Mass concrete strength assessment method by Sonreb and Core combined method using artificial neural network

The Sonreb and Core (SRC) combined method is proposed to assess the concrete compression strength of mass concrete structures.Artificial neural network is employed together with the SRC combined method to obtain the optimal core number.The artificial neural network is trained based on data from different testing methods.The procedure of using artificial neural network to assess the concrete strength is described.It proves that the SRC combined method is superior in many aspects and artificial the presented neural network has a high efficiency and reliability.The combined method using artificial intelligence is promising in the strength assessment of mass concrete structures such as the dam,the anchor of the suspension bridge,etc.     

基于人工神经网络的表冷器模型

为了对表冷器进行准确建模，进而有效地对其进行模拟仿真，利用三层前馈人工神经网络(BP网络)，结合传统的表冷器模型，建立了基于人工神经网络的表冷器模型。并利用模型在计算机中对不同工况下的表冷器进行了模拟仿真。结果表明：模型输出数据与实测数据相当吻合。证明使用人工神经网络建立表冷器模型是可行的。     

基于GA-BP和GA-RBF网络的结构损伤识别

首先指出了当人工神经网络算法解决结构工程实践问题时,网络结构本身所面临的缺陷;然后描述了人工神经网络和遗传算法的概念,从理论和实例上说明了运用遗传算法优化和改进神经网络结构的可行性,以结合二者的长处解决工程实践问题;接着详细阐述了如何利用遗传算法优化或改进BP(B ack P ropagation)网络模型和RBF(R ad ia l B as is Function)网络模型,以及如何利用遗传优化BP网络和遗传优化RBF网络模型分析结构损伤,进而比较遗传BP网络和RBF网络在结构损伤分析方面的性能。     

小波神经网络组合时序模型在径流预报中应用

构建小波与人工神经网络组合时序模型,该模型利用morlet小波基函数取代人工神经网络的激发函数,通过平移因子和伸缩因子确定小波基函数,采用误差逆向传播算法训练网络和预测.利用此模型对赣江河段上外洲水文站月径流变化趋势进行预测,并将其计算结果与BP神经网络进行比较,结果表明利用小波神经网络进行时间序列预测效果较理想.     

遗传神经网络在邮件过滤器中的应用

针对目前反垃圾邮件技术的缺点,提出一种基于遗传优化神经网络的垃圾邮件过滤器模型,利用遗传算法全局搜索能力优化神经网络连接权值,克服神经网络局部极小值点问题,提高神经网络的学习速度和识别能力。通过对遗传算法和人工神经网络算法的实现,证明它们在垃圾邮件过滤器中有很好的应用效果。     

基于人工神经网络的遥感图像处理方法研究

根据遥感图像的特性,介绍了人工神经网络在遥感图像分析与处理领域的各种应用,重点分析了基于人工神经网络的遥感图像分类与增强、遥感图像复原与重建、图像边缘检测与纹理信息提取等方法,在MATLAB平台下对基于BP神经网络的个别算法进行了实现,并说明了神经网络方法在遥感图像分析与处理技术中的应用潜力。     

基于人工神经网络的信号预测在Matlab中的研究与实现

阐述了人工神经网络在Matlab软件中实现的基本方法和步骤,并给出了神经网络在信号预测过程中的应用实例.