进化中的车辆生态——人工神经网络与车辆共舞

人工神经网络是一种新型的技术,主要是运用于建模中,其在人工智能领域应用比较广泛,而且能够解决复杂的线性问题,本文通过对人工神经网络进行分析,分析人工神经网络的构成,阐述人工神经网络在车辆工程中的使用,从而在一定程度上能够促进车辆工程的发展。     

一种雷达目标识别系统的结构

专家系统和人工神经网络，作为人工智能应用的两个分支，在实际应用中已有许多成功的范例。多年的研究成果表明对专家系统和人工神经网络的孤立研究都存在一定的局限性。本文提出将二者的集成系统，应用于雷达目标识别。     

BP神经网络的发展现状综述

讨论目前人工神经网络领域中BP神经网络的特点、改进算法以及在实际中的应用。主要包括模式识别及分类、故障智能诊断、图像处理、函数拟合、最优预测等方面的应用。最后对目前人工神经网络的存在问题和发展前景做了初步探讨。     

基于神经网络的故障诊断专家系统

描述了人工神经网络的基本原理及其在故障诊断专家系统中的应用。分析了基于人工神经网络的故障诊断专家系统的设计思想、系统结构及知识表示、知识获取和推理机制等方面的基本方法。     

人工神经网络的模型、特征及其发展方向

人工神经网络的研究越来越受到人们的关注，其理论、方法和应用的研究获得了大量的成果。本文介绍了人工神经网络的基本模型及特性，简要地概括了神经网络的发展方向。     

人工神经网络非线性背景下物联网技术社区时序预测的应用研究

社区时序数据建模是世界各国的学者研究的新型热点课题,人工神经网络环境下复杂非线性物联网技术社区时序数据系统得到了海量实践的应用。本课题对非线性物联网技术社区时序数据预测神经网络中存在的几个瓶颈进行分析探讨,基于提出人工神经网络非线性视角下物联网技术社区时序数据预测中的应用研究来优化预测神经网络环境下中的瓶颈。因此,通过人工神经网络社区数据的仿真实验表明该算法的高效性和实用性。     

BP神经网络在函数逼近中的应用研究

函数逼近在纯数学领域、工程和物理学领域得到了广泛的应用。利用人工神经网络映射能力,通过样本不断学习实现对未知函数的逼近。利用BP神经网络研究人工神经网络在函数逼近中的应用,研究过程利用MATLAB神经网络工具箱设计网络并进行仿真实验。     

人工神经网络在医学统计预测中的应用

当用于预测的指标和被预测指标间是一种复杂的多元非线性关系时,可运用人工神经网络的方法进行预测,本文探讨了人工神经网络理论在医学统计预测领域中的应用方法。     

人工神经网络技术及其应用的探讨

众多网络技术控制系统中人工神经网络技术是一种新型的控制系统,具体在互联网动态模拟、互联网建模以及互联网技术系统控制方面具有非常广泛的应用。为了方便相关人员进行人工网络技术的研究,具体从神经网络的发展历程展开分析,将人工神经网络技术的结构进行阐述,提出了较为常见的几种人工神经技术系统的优势和劣势,同时,将人工神经网络技术全面应用在实际的工程项目中,并且做出相关的展望和发展趋势。     

基于DSP的人工神经网络电力电子电路故障诊断

本文从待诊断逆变电源系统和实验验证这两个方面,对基于DSP的人工神经网络电力电子电路故障诊断展开了详细的研究,希望能为基于DSP的人工神经网络在电力电子电路故障诊断中的应用提供一定的理论参考.     

人工神经网络的发展,研究内容及应用综述

本文对人工神经网络的发展，研究内容及应用进行了综述。     

人工神经网络的发展、研究内容及应用综述

本文对人工神经网络的发展、研究内容及应用进行了综述。     

复杂系统拓扑结构对人工神经网络的优化综述

随着人工神经网络在不同领域的成功应用,改变网络结构以优化其性能成为近年来的研究热点。由于人工神经网络具有广泛的连通性和复杂的结构,在获得高性能的同时,设计时间、布线成本和空间成本都更低的稀释型人工神经网络备受关注。复杂系统理论主要考虑结构对网络整体行为的影响,并将其应用于人工神经网络,使其具有更高的效率和更简单的结构。研究表明,复杂随机拓扑结构在连通性较低的情况下也要优于全连接人工神经网络。但根据神经生物学的研究,具有短特征路径长度和无标度分布的高度聚集的神经元更受青睐,且连接成本更低。因此,将小世界和无标度拓扑应用于人工神经网络成了相关领域的研究热点。文中总结和讨论了小世界、无标度和混合复杂网络与传统的全连接和随机结构对人工神经网络性能的影响。     

人工神经网络模型的对比分析及应用研究

20世纪80年代以来，人工神经网络技术在理论和应用研究方面有了快速的发展，并在众多科学领域取得了大量的应用研究成果。本文对近年来受到普遍重视的人工神经网络的典型模型的性质和学习算法等方面的研究做了较为详尽地叙述，并分析了各主要模型的应用及针对其缺点进行优化的问题。     

人工神经网络理论研究进展

本文综述了人工神经网络理论中的几种典型方法及近期的一些应用。     

人工神经网络的发展及应用

人工神经网络是人工智能的重要分支,具有自适应、自组织和自学习的特点。回顾了人工神经网络理论的发展历史．并介绍了其在信息、医学、经济、控制等领域的应用及研究现状。随着人们对人工神经网络不断地探索和研究,并将其与一些传统方法相结合,将推动人工智能的发展,在以后的生产生活中发挥更大的作用。     

人工神经网络技术的应用现状分析

人工神经网络技术是指采用人工的方式,对人类或动物的某些特定功能的神经元进行模拟,再将其结合到一起,形成网络。在近些年来,对人工神经网络技术的研究越来越充分,在实际生产生活中得到了广泛的应用。本文对其应用现状进行了简单分析,并对其未来的发展提出了一些建议。     

人工神经网络的方法及应用初探

人工神经网络是人们受生物系统中发生的自学习过程的启发而建立的一门学科.人工神经元和神经网络就是在试图模仿生物的相应工作机理,把自学习看作是一种自主的过程.生物神经的学习是通过调整突触的权基发生的.人工神经网络也是通过调整网络的权值和阀值来学习的.应用数学的方法可以获得人工神经网络权值和阀值的调整规律.     

新书目

国际光学工程学会会议录馆藏新目录光量子计算=Photonic quanton~computing,l,Proc.SHE.一】997,V.3075.——240p人工神经网络科学和应用I=Applications and scierice of a rtificial neural nteworks l//Proc.SPIE.一199 7.V.3077 part2—1.一342p人工神经网络科学和应用I=App     

神经网络方法及其在通信信号处理中的应用

在介绍人工神经网络基本原理的基础上,结合通信信号处理应用实例,讨论了神经网络技术在非线性特征提取和信号识别分类中的应用.