神经网络控制结构及所用神经网络

本文阐述了神经网络控制所能解决的控制难题,若干种控制结构及常用的动态神经网络。讨论了神经网络控制研究的重点,在实时控制中的物理可实现性及其发展等问题。     

神经网络控制的现状与展望

对神经网络在控制中的应用进行了综述,特别对现阶段几种较重要的神经（网络）控制的现状进行了评述,并对神经控制的发展作了展望,最后对神经网络用于控制中存在的几个问题进行了探讨。     

循环神经网络研究综述

循环神经网络是神经网络序列模型的主要实现形式,近几年得到迅速发展,其是机器翻译、机器问题回答、序列视频分析的标准处理手段,也是对于手写体自动合成、语音处理和图像生成等问题的主流建模手段.鉴于此,循环神经网络的各分支按照网络结构进行详细分类,大致分为3大类:一是衍生循环神经网络,这类网络是基于基本RNNs模型的结构衍生变体,即对RNNs的内部结构进行修改;二是组合循环神经网络,这类网络将其他一些经典的网络模型或结构与第一类衍生循环神经网络进行组合,得到更好的模型效果,是一种非常有效的手段;三是混合循环神经网络,这类网络模型既有不同网络模型的组合,又在RNNs内部结构上进行修改,是同属于前两类网络分类的结构.为了更加深入地理解循环神经网络,进一步介绍与循环神经网络经常混为一谈的递归神经网络结构以及递归神经网络与循环神经网络的区别和联系.在详略描述上述模型的应用背景、网络结构以及模型变种后,对各个模型的特点进行总结和比较,并对循环神经网络模型进行展望和总结.     

改进的BP神经网络收敛性的实验研究

利用生物发酵过程运行数据为样本，对ＢＰ神经网络进行训练，考察了网络结构以及学习率η和动量参数α对收敛精度与收敛速度的影响，提出了稳定区的概念和多输出网络分割的思想，并给出了得到较好收敛速度与精度的学习方案。     

基于H-BP神经网络的设备故障诊断方法

BP神经网络在训练过程中容易出现局部最小从而无法获得最优解,在进行故障诊断时还会出现误判的情况.针对这一问题,本文提出H-BP,简神经网络故障诊断方法,该网络结合Hopfield神经网络的全局最优计算能力和BP神经网络的解决非线性分类问题的优势,避免了网络训练陷入局部最小.将其应用于离心式风机的故障诊断中,表明H-BP网络故障诊断方法能很好地实现故障状态识别,并能提高故障诊断的精度,     

神经网络计算机

“电脑”与人脑从1946年世界上第一台数字电子计算机诞生至今的短短50年时间内，计算机的发展和应用已取得了惊人的突破。从单片机到巨型机，广泛应用于社会各领域。由于电子计算机在代替人脑部分劳动方面的突出性能，人们称之为“电脑”。但是，就目前计算机所具有的功能来看，将其称之为“电脑”尚为时过早。之所以这么说，是因为现行计算机主要只能用于数值计算、文字处理、数据管理、简单控制等方面，而在一些智能信息处理方面则显得无能为力，与人脑相比，尚有极大的差距。例如，一个两三岁的幼儿从一群入中一眼就能认出自己的母亲。若…     

基于混沌神经网络的分类算法

提出了一种基于混沌神经网络的分类算法,利用改进的进化策略对多个三层前馈混沌神经网络同时进行训练.训练好各个分类模型以后,将待识别数据分别输入,混沌神经网络分类模型输出最终分类结果.实验结果表明,该算法可以较好地进行数据分类,而且与传统的神经网络算法以及决策树算法相比,在分类精度和识别率方面均有一定的改善,体现出较好的稳定性.     

基于自适应神经网络的高速数字电路测试的研究

介绍了神经网络的模型建立。针对高速数字电路故障诊断的特点,提出了基于自适应神经网络诊断方法;与传统的神经网络相比,基于自适应神经网络具有学习速度快、网络能够收敛到最优权值、收敛精度很高、网络的分类能力强等特点,从而很好地提高故障诊断的效率;通过一个测试用例验证自适应神经网络在高速数字电路测试诊断中的应用,可以大大提高故障诊断的效率。     

粗糙集在神经网络中应用技术的研究*

通过对有关粗糙集与神经网络相结合的研究现状,关键技术和发展趋势进行分析,给出了一个三维应用框架,并介绍了粗糙集用于数据预处理、神经元设计和粗糙集用于神经网络结构设计几个方面的应用现状,并给出了粗糙集在神经网络中应用的关键技术。     

人工神经网络及其应用

本文首首先介绍了人工神经网络的源泉一体神经网络的主要基本内容，然后简要论述了人工神经网络的主要内容，进程和问题，人工神经网的应用。     

Static, Dynamic, and Hybrid Neural Networks in Forecasting Inflation

The back-propagation neural network (BPN) model has been the most popular form of artificial neural network model used for forecasting, particularly in economics and finance. It is a static (feed-forward) model which has a learning process in both hidden and output layers. In this paper we compare the performance of the BPN model with that of two other neural network models, viz., the radial basis function network (RBFN) model and the recurrent neural network (RNN) model, in the context of forecasting inflation. The RBFN model is a hybrid model with a learning process that is much faster than the BPN model and that is able to generate almost the same results as the BPN model. The RNN model is a dynamic model which allows feedback from other layers to the input layer, enabling it to capture the dynamic behavior of the series. The results of the ANN models are also compared with those of the econometric time series models.     

基于知识的神经网络及其在CRM中的应用

分析一般神经网络应用于CRM时存在的问题,提出将基于知识的神经网络应用到CRM领域。示例表明,基于知识构造出的神经网络不仅提高了网络的可解释性,而且降低了输出误差,提高了学习速度。     

复杂环境中的车牌字母和数字识别研究

当前车牌识别的研究大都是针对正常环境进行的,对于复杂环境下的车牌难以达到识别要求。本文提出一种用BP神经网络构造并行神经网络的车牌字母和数字识别方法,利用PVM网络在虚拟并行平台上实现了并行神经网络,最后对复杂现场环境下获取的车牌进行了实验。实验结果证明,该算法具有良好的性能,能在28ms内实时准确的识别车牌字母和数字。     

人工神经网络技术的发展与应用

神经控制是一种新型的控制系统,其在动态模拟、建模和控制方面应用广泛。为了更好地研究人工神经网络技术,对人工神经网络的起源和发展历史作了回顾,阐述了人工神经网络的一般结构特性,讨论了几种常用的人工神经网络的忧缺点以及目前在工程应用中的情况,并用较先进的例子对其应用作了说明,然后对其发展与应用作了展望,以期对人工神经网络的研究与应用提供参考。     

小波网络和RBF网络的抗噪语音识别

针对目前在噪音环境下语音识别系统性能较差的问题,利用小波神经网络融合了小波变换良好的时频局域化性质和RBF神经网络具有最佳分类能力和辨识能力等特性。构建了一个用小波基替代RBF网络中激活函数的小波-RBF神经网络结构,并采用全监督训练算法,实现了基于小波-RBF网络的抗噪语音识别系统。实验结果表明该系统比RBF网络具有更好的识别效果,尤其在噪声环境下,具有更强的鲁棒性。     

基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型及应用

量子神经网络结合了量子计算与经典神经网络模型的各自优势, 为人工智能领域的未来发展提供了一种 全新的思路. 本文提出一种基于参数化量子电路的量子卷积神经网络模型, 能够针对欧几里得结构数据与非欧几里 得结构数据, 利用量子系统的计算优势加速经典机器学习任务. 在MNIST数据集上的数值仿真结果表明, 该模型具 有较强的学习能力和良好的泛化性能.     

BP神经网络容噪性分析及其应用

噪声无处不在，而样本中含有噪声会对神经网络学习的效果产生重要的影响，因此，对神经网络容噪性的研究具有重要的实际意义。通过实验分析了样本数据中噪声、噪声频率及样本数据各个属性的噪声频率的差异对BP神经网络学习性能的影响．文章最后分析了RoboCup的噪声模型，认为RoboCup的噪声是一种PRAV噪声，并设计了一种容噪BP神经网络，把其应用到RoboCup的五类截球动作中，取得了好的效果。     

人工神经网络模型发展及应用综述

人工神经网络与其他学科领域联系日益紧密,人们通过对人工神经网络层结构的探索和改进来解决各个领域的问题。根据人工神经网络相关文献进行分析,综述了人工神经网络算法以及网络模型结构的发展史,根据神经网络的发展介绍了人工神经网络相关概念,其中主要涉及到多层感知器、反向传播神经网络、卷积神经网络以及递归神经网络,描述了卷积神经网络发展当中出现的部分卷积神经网络模型和递归神经网络中常用的相关网络结构,分别综述了各个人工神经网络算法在相关领域的应用情况,总结了人工神经网络的未来发展方向。     

BP网络与RBF网络在感官评估中应用比较

介绍BP网络与RBF网络的方法原理以及二者在感官评估中的应用.利用企业提供的单料烟感官数据设计建立BP网络和RBF网络模型,并利用模型预测单料烟感官质量指标,然后通过行业专家提供的符合度公式对建立的模型进行评估,评估结果以百分比的形式展示.实验结果表明:在感官评估应用中,RBF网络模型预测性能优于BP网络模型.