人工神经网络在降水量空间插值中的应用研究

降水的空间分布信息在水资源管理与分析中越来越重要,而降水插值是获取降水量信息的重要途径.对云南省内117个站点进行月平均、年平均的空间降水插值试验,采用融合地理信息的BP网络模型和径向基函数网络模型,并选取反距离加权法和克里金方法,对各种方法的插值结果进行对比分析,计算结果表明,人工神经网络方法可调参数较少,操作简单,插值效果较好.     

一款可编程语音处理器的设计与应用

提出了一种基于模糊神经网络的数据挖掘算法,把模糊理论和神经网络结合起来构造、训练模糊神经网络,弥补了神经网络结构复杂、网络训练时间长、结果表示不易理解等不足.经过模糊神经网络的建立和训练达到精度要求,实现了运用模糊神经网络方法从数据库中提取知识的目标.     

基于人工神经网络组合预测油田产量

油田原油产量的准确预测可以对油田的生产管理进行合理的指导。该文探讨了应用神经网络组合方法预测油田产量,对开井数、含水率、动用储量以及往年产量同未来产量之间的复杂关系建立模型。采用了两层预测系统：第一层包含两个神经网络,一个多层前馈网络和一个函数链接网络;第二层是把第一层的两个网络输出进行组合。研究了五种不同的组合算法：平均法、最小平方回归法、模糊逻辑法、自适应前馈神经网络法和自适应函数链接神经网络法。根据油品类型分为稀油、热采稠油、常规稠油和总产量四组数据,对上述方法进行了测试,结果表明应用人工神经网络的组合预测方法优于其他的预测方法,而且适用范围广。     

基于神经网络的数模混合电路故障诊断模型设计

神经网络是智能故障诊断中运用最为广泛的诊断方法之一,能应对复杂数字电路和模拟电路故障诊断;基于VC++的神经网络诊断系统具有运算速度快、输入输出界面丰富、易于实现在线故障诊断等特点,而Matlab提供强大的神经网络工具箱,在网络训练方面有优势;利用参数文件将二者优势结合起来,可实现功能完善的数模混合电路智能故障诊断系统;诊断实例表明,使用该方法实现数模混合电路故障诊断系统,具有高建模速度和高诊断精度的特点。     

一个基于神经网络的信息系统安全性综合评估模型

本文提出了一个将神经网络技术与模糊综合评价法结合的评估模型。首先根据信息系统资产的组成以及安全性因素建立层次性的安全性指标体系,使用层次分析法确定指标权重;然后借助安全工具的测试结果,使用模糊综合评估法构造前向神经网络;最后,使用神经网络的反向传播算法调整指标权重。在此模型的基础上,设计并实现了一个信息息系统安全性评估系统。     

基于多进化神经网络的信用评估模型研究

客户信用评佑对于银行的经营管理有着重要的意义,为此提出了一种基于多进化神经网络的信用评估模型(MNN-CREDIT)。该模型基于客户信货数据,利用基于聚类的小生境遗传算法并行地训练出多个精度高、差异性大的三层前馈神经网络,然后将待识别的客户数据分别输入,最后根据动态投票法集成最终信用预测结果。利用德国信用数据库真实数据集进行了实证分析,结果表明,基于多进化神经网络的信用评估模型具有较高的预测精度。     

基于人工神经网络在模具数控加工中的应用

形状特殊的模具在加工之前,应先根据一些已知条件确定出合理的加工参数,而获得最佳加工参数的途径之一就是用最优化技术对问题求解。由于模具数控加工中加工参数与加工质量之间存在高度的非线性关系,而人工神经网络（Artificial Neural Networks简称ANN）又十分擅长表达输入输出关系不明确的高度非线性关系,故基于ANN的优化设计,是解决模具数控加工技术参数优化的有效途径。     

采用神经网络轮胎模型的汽车操纵稳定性仿真

运用人工神经网络理论中的多层前向ＢＰ网络,建立轮胎侧偏特性模型,进而将人工神经网络轮胎代人车模型中进行操纵稳定性仿真研究。     

基于BP网络的信息安全风险评估量化研究

以国家《信息安全风险评估指南》为指导,并参考NISTSP800—30的安全控制思想,构建了一套风险评估指标体系,讨论了运用改进的BP神经网络方法进行风险评估的原理。实践结果表明．利用BP人工神经网络进行风险评估是有效可行的一种风险量化算法。     

基于BP网络的信息安全风险评估量化研究

以国家《信息安全风险评估指南》为指导,并参考NISTSP800-30的安全控制思想,构建了一套风险评估指标体系,讨论了运用改进的BP神经网络方法进行风险评估的原理。实践结果表明,利用BP人工神经网络进行风险评估是有效可行的一种风险量化算法。     

人工神经网络典型模型的比较研究

人工神经网络是近年来发展起来的一门新兴学科,具有较高的研究价值。介绍了人工神经网络的基本概念,针对人工神经网络在不同的应用领域如何选取问题,对感知器、BP网络、Hopfield网络和ART网络四种人工神经网络模型在优缺点、有无教师方式、学习规则、正反向传播、应用领域等方面进行了比较研究。可利用其特点有针对性地将人工神经网络应用于计算机视觉、图像处理、模式识别、信号处理、智能监控、机器人等不同领域。     

基于反弹成簇策略的自组织网络组网模型

提出一种基于反弹成簇和簇合并策略的自组织网络组网模型。借鉴物理学中光的反射原理,确定网络节点的移动方向,实现分布式组网的目标。采用基于细胞自动机的模拟方法分析该模型的组网性能。实验结果表明,与Random Waypoint模型相比,该模型在组网速度方面有明显优势。