基于高阶神经元网络的晶闸管整流电路故障诊断

介绍了人工神经元网络在晶闸管三相桥式整流电路故障诊断中的应用．较详细地介绍了高阶BP算法及其与普通BP算法的差异．电力系统故障诊断的计算机仿真表明，高阶BP算法可以明显提高系统精度，降低误差．     

基于混合遗传算法的神经网络在智能故障诊断中的应用

设计了用模拟退火的混合遗传算法代替BP网络的反向传播过程的改进算法，解决了在故障诊断系统中BP算法容易陷入局部极小值的问题．该算法是在遗传算法中引入模拟退火机制，将其同BP算法结合，形成一个混合的优化算法．新算法既有神经网络的学习能力和鲁棒性，又有遗传算法的强的全局随机搜索能力．仿真结果表明，这种改进算法极大提高了内燃机故障诊断系统的效率和准确性．     

基于动态递归模糊神经网络的动态系统辨识

模糊系统和神经网络由于具有逼近任意连续非线性映射的特性而广泛应用于系统的辨识和控制，但是传统的模糊神经网络是一种静态映射，不适用于动态系统的辨识，而现实工程中的控制对象反映的是系统的动态行为．为了提高动态系统的辨识精度，提出了一种新型的动态递归模糊神经网络，并根据动态递归神经网络的数学模型推导其动态反向传播学习算法及其改进算法．仿真结果表明：由于动态模糊神经网络的辨识过程同时利用了系统的当前数据和历史数据，对动态系统的辨识，特别是对具有纯时间延迟动态系统的辨识，较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果．同时，确定网络权值和隶属函数参数初始值的方法可使动态系统的辨识过程具有更快的收敛速度．     

动态递归模糊神经网络及其BP学习算法

提出了一种新型的动态递归模糊神经网络，并根据动态递归神经网络的数学模型推导出其动态反向传播学习算法，仿真结果表明对于动态系统的辨识，动态递归模糊神经网络较传统模糊神经网络在辨识精度和稳定性方面具有更好的效果。     

动态T-S递归神经网络及其应用

基于递归神经网络和模糊系统,给出了一种动态T-S递归模糊神经网络(DTRFNN)。该神经网络用BP算法进行网络权值的学习,并在权值学习的基础上采用改进的BP算法克服局部极小。以动态系统的辨识为例进行仿真实验研究,并与一般的模糊神经网络进行了比较。结果表明,DTRFNN的辨识误差较小,取得了很好的辨识效果。该神经网络应用于某金属温度软测量时,能很好地实现温度的在线检测。     

BP神经网络在入侵检测系统中的应用及优化

BP神经网络运用于入侵检测系统有很多优点，但是也存在一些缺点，如执行速度比较慢的问题等．常用的LMBP算法，虽然收敛速度很快，但是应用于入侵检测系统执行速度仍然不能满足要求．结合KDD99数据集，选取适当的数据，通过加入一些限制条件，对LMBP算法进行了优化．通过实际计算，比较算法优化前后的计算结果，验证了优化算法是有效的．优化后的算法比较明显的提高了BP神经网络应用于入侵检测系统时的执行速度，具有一定的实用价值．     

一种改进的BP算法及其在模式识别中的应用

针对前馈神经网络中传统BP算法的局限性，给出了一种改进的BP算法，选取了一种新的误差函数，并对其参数进行了动态自适应调整．通过比较，改进的BP算法收敛特性明显优于传统的BP算法．实践证明，将上述算法应用于对工业零件的识别当中，可有效提高识别速度和识别正确率约17％．     

一类物流网络模型的可靠性分析

利用多步统计相依马尔可夫过程的理论建立了物流网络模型，给出模型的数学描述及系统的可靠性计算的递归算法．     

一种递归型模糊神经网络用于动态系统辨识的研究

针对静态模糊神经网络对动态系统辨识精度低的特点,在T-S模糊神经网络标准结构基础上,通过在输入层与状态层间加入可以记忆暂态信息的递归层,一种新的T-S递归型模糊神经网络(TSRFNN)被提出,来提高对动态系统的辨识能力.同时,给出了参数的动态BP学习算法.通过仿真实验,证明提出的TSRFNN对动态非线性系统的辨识比传统静态模糊神经网络(TFNN),具有更快的网络收敛速度,更高的辨识精度,更适合于动态系统的辨识.     

基于模糊自适应BP算法的工程造价估算

工程造价估算是工程建设管理的重要环节，应用BP网络进行估算快速方便，但是BP网络学习收敛速度较慢，学习效率较低，常不能保证全局收敛而导致学习失败，对其算法进行了改进，提出了一种模糊自适应BP算法，并通过一个工程实例，应用改进后的BP网络进行工程投资估算，结果表明，该方法可行，估算结果精度较高。     

Identification of Nonlinear Dynamic Systems Using Diagonal Recurrent Neural Networks

Duringpastdecades,greatprocesshasbeenmadetOestimstCobjectswithlinealnon-thoe-variantuncertaincharacteristics,buthowtoidentifynonlinearsystemsfullyisstillPerplexingtheresearchersofcontrolareas.Recently,neuralnetWorksinteresttheresearchersofcoalalareas...     

Application of Diagonal Recurrent Neural Network to DC Motor Speed Control Systems

A new kind of dynamic neural network--diagonal recurrent neural network (DRNN) and its learning method and architecture are presented. A direct adaptive control scheme is also developed that is applied to a DC (Direct Current) speed control system with the ability to auto-tune PI (Proportion Integral) parameters based on combining DRNN with PI controller. The simulation results of DRNN show better control performances and potential practical use in comparison with PI controller.     

基于循环神经网络的OFDM系统的失真补偿

在OFDM系统的发射机部分高功率放大器常常引起发射信号的非线性失真。对角循环神经网络是一类经过修正的全连接循环神经网络,在系统动态行为的俘获方面具有明显的优势。该文引入了这类对角循环神经网络,对发射信号在高功率放大之前进行前置补偿,对网络的训练提出了梯度下降算法。该算法具有更少的RAM需求和以盲起点为初始值的更快的网络收敛速度的特点。仿真显示以该神经网络作为前置补偿,系统具有更快的收敛速度和更少的RAM。     

一种风力辅助提水机的智能解耦控制策略研究

针对风能的最大化利用问题以及由风力机驱动的液压马达与柴油机之间的功率平衡问题,设计了一种风力辅助提水机的智能控制系统.该系统是一个时变的2输入2输出耦合系统,采用2个递归神经网络(Elman)在线调整2个PID控制器的参数、1个神经元解耦补偿器完成系统的解耦,实现了不依赖于对象模型的自适应PID解耦控制.仿真结果验证了该控制策略可行性,为进一步研究提供了参考.     

基于对角递归神经网络的汽车主动悬架控制

为了提高电动汽车行驶平顺性及操纵稳定性,针对电动汽车悬架进行振动分析,建立了七自由度汽车电动主动悬架模型,设计四轮全驱电动汽车电动主动悬架结构及其控制系统.重点针对电动汽车主动悬架特点设计对角递归神经网络(DRNN)控制器,选取车身垂向加速度、悬架动行程和轮胎动行程作为神经网络控制器输入,采用梯度下降法对神经网络权值进行在线调整.仿真结果表明,具有DRNN控制器的电动主动悬架控制效果较PID控制主动悬架和被动悬架有显著提高,有效改善了汽车行驶平顺性及操纵稳定性,也说明所设计的控制策略在电动汽车电动主动悬架控制方面的有效性.     

用于故障预测的BP网络模型及改进

针对常规ＢＰ网络在用于对汽轮机故障这类有确定性趋势随机时间序列预测中存在的问题，首先对现有对ＢＰ网络的改进进行分析，然后提出一种适用于汽轮机故障预测的递推合成ＢＰ网络模型，并将其与其它的各种改进ＢＰ网络模型的预测性能进行了比较。     

对角递归神经网络在非线性内模控制中的应用

提出一种基于对角递归神经网络的非线性内模控制方案，其内部模型和内模控制器的建立均由对角递归神经网络来实现，同时改进神经网络控制器的训练函数。仿真结果表明，改进的内模控制系统与基本BP神经网络内模控制系统相比。具有跟踪速度快，超调量小，以及对对象参数摄动具有较好的适应性。     

对角递归神经网络在非线性内模控制中的应用

提出一种基于对角递归神经网络的非线性内模控制方案,其内部模型和内模控制器的建立均由对角递归神经网络来实现,同时改进神经网络控制器的训练函数。仿真结果表明,改进的内模控制系统与基本BP神经网络内模控制系统相比,具有跟踪速度快,超调量小,以及对对象参数摄动具有较好的适应性。     

递推合成BP网络预测特性及性能分析

对递推合成ＢＰ网络用于时间序列预测时其训练精度、输入层及隐层节点数、训练样本长度对预测误差的影响进行了分析,并对递推合成ＢＰ网络用于汽轮机振动自适应预测的应用前景进行了展望。