基于神经网络的红外诊断系统研究

针对传统自动测试系统中接触测试的不足，提出了一种基于红外热成像技术的印制电路板故障诊断方法。介绍了红外诊断系统硬件组成结构和数据处理方法，并讨论了如何利用人工神经网络强大的分类与学习能力形成故障诊断规则。     

基于BP神经网络的网络智能诊断系统

随着计算机网络的发展，网络维护与管理日趋复杂。故障诊断就是对网络运行状态进行检测，并对出现的故障进行处理。随着人工智能理论的发展，要求把智能技术引入网络故障诊断领域，其中人工神经网络能比较准确地完成网络智能诊断任务，特别是目前广泛采用的前向多层神经网络模型(BP模型)。文章对BP神经网络故障诊断系统进行研究和设计，并通过实例进行仿真试验，结果证明该系统对网络故障的智能诊断有较高的实用价值。     

基于BP神经网络的模拟电路诊断系统研究

以现代测试技术、信号处理、信息融合等理论为基础,以神经网络在模拟电路故障诊断中的应用为主线,详细讨论BP神经网络在模拟电路故障诊断中的应用和故障特征提取方法.采用多频组合法建立了故障样本集.对选定的待测电路在元件存在容差的条件下,仿真验证了BP神经网络应用于模拟电路故障诊断的可行性.     

基于BP神经网络的农作物虫害预测系统的研究

为了能有效的提高预测农作物病虫害的概率,降低由此带来的损失,设计了基于BP神经网络算法的农作物虫害预测系统。仿真结果表明,基于BP神经网络算法的农作物虫害预测系统经过大量训练样本及训练次数后可以大大提高准确预测病虫害的概率,该方法在农作物虫害预测中有很大的应用前景。     

基于神经网络的冷水机故障诊断系统

论述了基于神经网络的故障诊断系统的基本原理,介绍了系统的软件构成。     

基于BP神经网络的引线键合模型

提出了一种基于BP神经网络的新建模方法.利用MATLAB神经网络函数建立网络,通过组合不同参数,将50组训练样本输入网络多次训练,比较结果误差及训练步数、时间,确定了最佳网络结构及参数设置值,建立了引线键合模型.采用训练样本外的10组实验数据对模型进行验证,分析多种误差.验证结果表明,该方法对建立引线键合模型是有效的、可行的,有着较高的精确度.     

基于BP神经网络的发动机故障诊断研究

对基于BP神经网络的电控发动机故障诊断进行了初步研究,提出了BP神经网络的结构.举例建立了基于神经网络技术的点火系的故障诊断模型并对诊断系统进行系统测试和做出评价.     

基于LabVIEW实现的BP神经网络

图形化编程环境Lab VIEW编写图形化语言程序可以有效提高设计者的编程效率。人工智能可以利用计算机模拟人类大脑的思维。基于Lab VIEW编写的BP神经网络,可以方便灵活的应用于人类的各种生产经营活动。     

基于BP神经网络地图符号的识别

点状地图符号的识别是地图自动识别的重要研究内容之一。研究了基于BP神经网络点状地图符号的识别,对BP神经网络在数字地图符号识别中的应用进行了详细的介绍,其中包括地图符号预处理的过程,以及改进的BP网络进行地图符号的识别过程。最后,对实验结果进行了展示,表明了改进BP网络算法的实用性和高效性。     

基于概率神经网络的农作物虫情预测

为了提高对农作物虫情预测的准确度,本文主要采用概率神经网络（PNN）对农作物虫情进行预测．并将预测结果与BP神经网络的预测结果进行比较。结果表明,概率神经网络的预测准确度远远大于BP神经网络,显示了概率神经网络在模式识别领域的优势。     

基于BP神经网络的硬盘播出系统电平诊断的应用及其实现

研究了在MATLAB环境下,利用BP神经网络解决硬盘播出系统电平诊断中的分类问题。首先阐述了BP神经网络的一种故障诊断模型,其次分析了基于集合结构的电平诊断实现原理,最后研究了BP神经网络对电平诊断的求解方法。结论表明:利用在基于BP神经网络的MATLAB环境下解决电平诊断问题时仿真效果明显,有利于实际工程技术的应用。     

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GA-BP神经网络的人脸检测

传统的BP神经网络算法收敛过慢、局部收敛不理想,影响其工作性能。针对以上不足以及人脸图像数据大等问题。提出GA-BP神经网络对人脸图像进行检测的新方法:将遗传学习算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,使网络收敛速度加快和避免局部极小。通过实验表明该网络不仅收敛速度快,而且易达到最优解。证明该网络对人脸图像检测具有高的检测精度。     

基于BP神经网络的成本预测

分析了人工神经网络解决成本预测的可能性。介绍了BP神经网络用于非线性预测的基本原理和算法步骤。采用matlab试验方法,对某企业总产量与总成本进行仿真,对比了回归分析法和BP神经网络的预测结果。实验结果表明,BP神经网络预测算法具有较高的预测精度。     

基于BP神经网络的GSM-R抗同频干扰方法研究

在GSM-R通信网络中,同频干扰是影响通信质量的一个因素。由于被训练的BP神经网络可以不断校正误差,使输出误差不断减小。为解决GSM-R同频干扰问题,提出了用BP神经网络及其算法对GSM-R通信信号进行校正,通过构建GSM-R通信系统和BP神经网络系统的模型,阐述了GSM-R通信系统抗同频干扰的原理,并对GSM-R进行了数据采集和仿真。     

多层前向神经网络的一种改进BP算法

在介绍传统BP算法的基础上,提出了一种改进算法,该算法通过对权值调节量的修改,提高了网络训练过程效率。最后,通过仿真结果可以看出,这种算法改进了BP算法的训练过程。     

基于SVM和BP神经网络的车牌识别系统

针对车牌识别系统的车牌精确定位和车牌字符准确识别问题。提出一种基于SVM(支持向量机)和BP神经网络的车牌定位与识别算法。通过将HSV颜色空间和形态学方法相结合确定候选轮廓,以判断轮廓外接矩形的面积和长宽比筛选符合车牌特征的区域,并利用训练好的SVM模型对候选车牌区域进行测试判断,最终精确定位车牌的位置。此外,还可使用了BP神经网络进行车牌字符识别。经验证,该系统适用于复杂的车牌定位环境,且识别速度快,准确率高。