人工神经网络：生理心理学在知识工程中的应用

本文从心理学生理学知识出发,说明人工神经网络理论和神经网络计算机的发展过程及其优点,即专家知识收集的实践性。相信在不久的将来,人工神经网络理论和神经网络计算机将在工业生产中发挥巨大的作用     

浅析容错控制应用的新进展

容错控制是提高自动控制系统安全性与可靠性的有效方法。本文对容错控制的基本原理和最新的研究成果进行了综述,介绍了经典容错控制以及其他一些容错控制方法的应用,重点评述了主动容错控制、被动容错控制、网络控制系统的容错控制、基于Delta算子的鲁棒容错控制、人工智能容错控制和非线性系统的容错控制,最后介绍了容错控制的一些应用研究成果并展望了未来的发展。     

基于知识的白细胞识别系统研究

人工智能作为一项先进技术被引入到白细胞图像处理中,可提高识别的智能化.本文对影响白细胞识别准确度的因素作了分析,并给出了基于知识的白细胞识别系统模型.实验表明,设计的新模型可以更加有效地识别白细胞,提高了精确度,并对各种白细胞图像具有良好的鲁棒性.     

人工神经网络与智能 CAD

通过分析目前ＣＡＤ专家系统中存在的问题,对人工神经网络在智能ＣＡＤ中应用的理论和方法进行了探讨。文中介绍了人工神经网络在模拟形象思维、知识获取、知识表示等方面的应用,并对存在的一些问题进行了详细的讨论。     

人工神经网络与机械工程中的智能化问题

对作为人工智能的一项基础技术的人工种经网络近年来的进展作出简要的回顾，指出网络拓扑结构和训练算法的发展对领域专家进行应用研究的重要性；阐述人工神经网络在机械工程领域智能化方面所起的作用；对研究现状和前景作出扼要的评述。     

人工神经网络气体分析方法研究

基于人工神经网络气体分析原理与误差形成原因的分析基础上,指出样本质量与网络学习的局部最小是影响气体分析精度的主要原因。研究和建立了样本预处理系统和网络的改进学习算法,对二元混合气的分析测试进行了试验。结果显示,上述措施有效改善和提高了神经网络对气体分析的精度。     

智能故障诊断研究的模与方法

在机械设备故障诊断的研究中，神经网络诊断系统和符号推理诊断系统基本上是分开研究的。本文分析了这两种诊断系统同人的思维的联系与区别，指出了它们自的优缺点，并且提出了一种适合故障诊断的基本神经网络，符号推理和人的智能的综合智能模型。     

应用人工神经网络监测切削颤振

文章提出了应用人工神经网络模型进行颤振预报的方法，结合实测振动数据，找出了足以反映振动状态变化的特征量，并给邮了人工神经网络模型的程序实现方法。最后对人工神经网络方法的性能和改进作了探讨，指出了人工神经网络是一种较为可靠预报模型。     

人工神经网络的基本原理及其应用

本文从应用的角度介绍人工神经网络的工作原理和基本结构,以及它目前应用的主要场合和其发展趋势。     

传感器非线性校正的人工神经网络方法

本文提出传感器非线性校正的人工神经网络方法。研究实例中，其最大相对误差不超过０．９５％。理论分析和实验结果表明，该方法性能良好，在建立各种传感器的校正曲线方面有广阔的应用前景。     

人工神经网络在降水预报中的应用

在用经验统计方法和降水判别函数进行24 h和12 h晴雨预报的基础上,再用B-P人工神经网络建立降水量级预报模型。经试用,预报准确率较高,有一定的应用价值,12 h预报准确率高于24 h预报准确率。     

机械设备故障诊断的人工神经网络识别法

阐述了机械设备故障诊断机理的发展，研究了一种新的状态识别方法－人工神经网络诊断法，基于并行运算的计算机新功能，是人工智能的一个重要方面，其核心思想是人脑结构的物理模拟，使用大量的专家经验对网络权值进行训练，以实现知识的存储，通过对ＢＰ算法的改进，用基因遗传工程思路指导神经网络的训练，能较好的模拟人类专家的思维过程，应用特例说明了本文所研究方法的实用性和可靠性。     

人工神经网络理论在塑性加工中的应用

概述人工神经网络理论在塑性加工中的应用近况，探讨它在应用过程中存在的问题，并预测它在塑性加工中的应用前景。     

人工神经网络在机械故障诊断中的应用

针对传统的机械故障诊断方法的局限性,提出将人工神经网络应用于机械故障诊断中。由于BP算法存在收敛速度慢及易陷入局部极小等缺陷,利用实数编码改进遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化训练,并把训练好的神经网络用于机械振动信号预测及机械故障诊断中。通过对机械设备振动信号的预测,可以及早发现故障,及时消除故障隐患,为企业节省大量的维修时间和维修费用,提高企业的生产率。     

智能混合系统

作为人工智能的两个主要研究方向，专家系统和神经网络在过去的几十年中的均取得了很大的成功，但二者又存在一些各自的缺陷，不能单独解决一些复杂的工程实际问题，因此，智能混合系统就成为当今人工智能研究领域中的一个非常重要且具有很大实用价值和广阔发展前景的研究领域。本文分析比较了专家系统物神经网络的基本特点，论述智能混合系统的研究现状并指出存在的一些问题。