智能神经网络程序设计语言的研究与实现

将神经网络与逻辑推理统一到面向对象理论中,建立了同时具备神经网络和专家系统特性、融合连接机制和符号机制的智能神经元模型。提出了一种新的程序设计语言——智能神经网络程序语言(NIPL),实现了神经计算、逻辑推理和数值计算的统一。定义了NIPL的语法,设计并实现了智能神经网络程序设计语言NIPL编译器,从而为开发智能神经网络应用系统提供了有效的手段。     

基于VB语言的神经网络专家系统设计与应用

以基于神经网络的专家系统理论为基础,建立了一套基于神经网络的故障诊断专家系统(NNES)的模型,并提出了系统各组成部分的结构和设计方法;在系统软件设计方面,利用VB6.0可视化编程语言,并以人机交互的方式,直观地帮助用户进行系统的故障检测和故障诊断,从而解决了以往软件出现的许多问题,并给出了软件关键部分的实现方法;通过以自动装弹机的旋转输弹机电气系统的故障诊断为例进行实验,从而验证了系统的可行性;此外,系统还可对自动装弹机程控盒的技术性能进行检测。     

基于Python语言构建神经网络识别手写数字的研究

随着信息技术的快速发展,利用计算机识别手写数字节省了大量的人工识别成本,具有一定的现实意义.通过Python语言构建神经网络,以手写数字识别为研究对象,不仅对神经网络的原理和数学建模做了详细阐述,还用Python语言模拟实现神经网络模型,通过训练神经网络模型输出识别手写数字的准确度以及相关影响因子的分析,实现了对手写数...     

基于Self-Attention的多语言语义角色标注联合学习方法

为解决文本语言输出标签序列过于模糊的问题,建立一种相对平稳的级联重排序模式,提出基于Self-Attention的多语言语义角色标注联合学习方法.按照卷积神经网络的框架连接需求,搭建卷积神经网络、处理文本词向量及提取分类特征实施多语言文本词的向量化处理,并根据分类特征的提取行为,完成基于Self-Attention理论的多语言文本分类调节.实验结果表明,该方法的文本语言输出标签序列的模糊性水平明显降低,而级联重显示指标却大幅提升,整个物理排序模式开始逐渐趋于稳定.     

基于Self-Attention的多语言语义角色标注联合学习方法

为解决文本语言输出标签序列过于模糊的问题,建立一种相对平稳的级联重排序模式,提出基于Self-Attention的多语言语义角色标注联合学习方法.按照卷积神经网络的框架连接需求,搭建卷积神经网络、处理文本词向量及提取分类特征实施多语言文本词的向量化处理,并根据分类特征的提取行为,完成基于Self-Attention理论的多语言文本分类调节.实验结果表明,该方法的文本语言输出标签序列的模糊性水平明显降低,而级联重显示指标却大幅提升,整个物理排序模式开始逐渐趋于稳定.     

基于T-S模糊神经网络网上智能咨询系统理论应用研究

本文介绍了T-S模糊神经网络理论和改进的T-S模糊神经网络理论及其结构模型.将改进的T-S模糊神经网络理论应用于网上智能医药咨询系统的开发理论研究,为将来现在方兴未艾的网上看病咨询系统提供了理论基础.     

融合单语语言模型的藏汉机器翻译方法研究

由于藏汉平行语料匮乏,导致藏汉神经网络机器翻译效果欠佳,该文提出了一种将藏语单语语言模型融合到藏汉神经网络机器翻译的方法,首先利用神经网络实现藏语单语语言模型,然后使用Transformer实现藏汉神经网络机器翻译模型,最后将藏语单语语言模型融合到藏汉神经网络机器翻译中。实验表明,该方法能显著提升藏汉神经网络机器翻译质量。基线系统藏语到汉语的BLEU值为21.1,汉语到藏语的BLEU值为18.6,融合藏语单语语言模型后,藏语到汉语的BLEU值为24.5,汉语到藏语的BLEU值为23.3,比原有基线系统的BLEU值分别提高了3.4和4.7。     

神经网络在实例推理中的应用研究

本文简要介绍了实例推理和人工神经网络的基本概念,提出了耦合神经网络的实例推理原理,阐明了神经网络在实例推理中应用的理论基础,并结合作者研制的“耦合神经网络基于实例推理的CAPP系统开发工具”,具体阐述了如何应用神经网络解决实例推理中的关键环节和难点。神经网络理论和技术的引入,为实例推理理论的实现模式开拓了新的研究思路。     

《机械手神经网络稳定自适应控制的理论与方法》书评

由孙富春教授、孙增圻教授、张钹院士撰写的《机械手神经网络稳定自适应控制的理论与方法》专著主要论述了作者近年来在机械手神经网络稳定自适应控制方面取得的系统性理论成果.全书10章涵盖了基于线性参数化神经网络、多层神经网络和动态神经网络的机械手稳定自适应控制理论与     

基于循环神经网络语言模型的N-best重打分算法

循环神经网络语言模型能够克服统计语言模型中存在的数据稀疏问题,同时具有更强的长距离约束能力,是一种重要的语言模型建模方法。但在语音解码时,由于该模型使词图的扩展次数过多,造成搜索空间过大而难以使用。本文提出了一种基于循环神经网络语言模型的N-best重打分算法,利用N-best引入循环神经网络语言模型概率得分,对识别结果进行重排序,并引入缓存模型对解码过程进行优化,得到最优的识别结果。实验结果表明,本文方法能够有效降低语音识别系统的词错误率。     

智能神经网络组成原理在汉字识别中的应用

应用智能神经网络组成原理，研究了将传统神经网络完成的复杂任务划分为子任务，分配给功能专一，结构简单的较小的智能神经网络完成，在此基础上，构筑功能完善的较大的智能神经网络的方法。同时，通过加入推理规则，提高了网络获得取知识的速度，实验表明，智能神经网络组成原理为解决大规模，复杂的问题提供了一种有效途径。     

广义神经网络系统与广义BP算法

本文在传统的神经网络理论基础上,将传统的神经元拓广为广义神经元,描述了以广义神经元为基础的广义神经网络系统的组成原理,提出了适应于广义神经网络系统的一种广义BP算法。并给出了该算法的数学推导,最后简要地介绍了广义神经网络系统原理在汉字识别中的应用。     

过程控制软传感器对象设计方法与应用

基于面向对象的柔性设计与控制理论,提出了软传感器对象概念,并对其结构、功能与实现方法进行了论述。软传感器对象为智能传感器的设计提供了新途径,为传感器故障诊断和数据有效性检验提供了新方法。文章还对自映射神经网络提出了新的训练学习方法。软传感器对象在水处理过程控制系统中得到应用。     

智能神经网络系统组成原理在语音识别中的应用

在语音识别实验中,应用智能神经网络系统组成原理,研究了以简单、功能单一的网络为基础,构造复杂、功能完善的智能神经网络系统的方法,同时,通过加入规则,提高了网络的知识能力,实验表明,智能神经网络系统组成原理将面向对象、符号逻辑融于神经网络中,提供了构造功能完备的智能系统的途径。     

人工神经元网络在CGF智能行为模型中的应用研究

CGF系统是未来作战仿真所必备的技术支持,国内的CGF系统尚不成形,急需对其进行深入研究以满足作战仿真不断发展的需要,文中以实现一个排原CGF坦克实体的自动驾驶功能谡列,探讨了用人工神经元网络建立CGF实体智能行为模型的方法,并对其可行性进行了验证,取得了较好的效果。     

BP神经网络应用于孤立词语发音识别的研究

介绍了BP神经网络的学习规则和用于语音识别的基本原理,建立了一个用于常用孤立词语音识别的BP神经网络,选择声道反射系数为语音识别的特征值,建立了网络的训练样本集,对网络进行了训练;用MATLAB进行了识别仿真,表明能较好地实现孤立词语音识别.     

基于Fuzzy ARTMAP神经网络的高分辨率图象土地覆盖分类及其评价

主要讨论了基于Fuzzy ARTMAP神经网络的高分辨率遥感图象土地覆盖分类方法及其实践．首先介绍了Fuzzy ARTMAP神经网络的原理，然后用SPOT XS图象试验数据进行土地覆盖分类．分类结果与传统的最大似然监督分类(MLC)、反馈式(Back Propagation，BP)神经网络的分类结果进行了比较．通过抽取500个样点对3种分类结果进行精度评价表明，Fuzzy ARTMAP神经网络相对其他两种方法，分类精度均有不同程度的改善，具有更好的分类结果，总分类精度比MLC和BP算法分别提高17．41％、7．32％．最后，对不同分类方法对于土地覆盖分类结果的影响进行了评价和分析．试验表明，Fuzzy ARTMAP神经网络用于高分辨图象土地覆盖分类研究可以获得相对较好的分类结果．     

基于聚类分析的RBF网络建模方法及应用的研究

该文提出了基于聚类分析的RBF（Radial Basis Function）网络建模方法：利用聚类分析确定RBF神经网络的隐层参数，运用最小二乘法确定RBF神经网络的输出层参数。重点介绍了聚类分析的理论和算法。根据聚类分析和RBF网络结合后的优点以及中医证候大数据、大样本、多中心且无明确函数关系的特性，提出了用该方法建模应用于中医证候诊断，改进了BP（Back Propagation）网络用于中医证候诊断建模的不足之处，并拓宽了RBF神经网络的应用。最后，用2-型糖尿病文献数据库验证了该方法的有效性和合理性。     

用 BP神经网络在线检测松节油含量

在用蒸汽蒸馏连续法生产松香和松节油的过程中，在线检测松节油的含油量是一难点。由于目前尚无此类仪表，因此提出用BP神经网络搭建软仪表模型在线检测松节油含量，以生产过程中较易检测到的两个量（温度和黏度）作为软仪器的输入量，间接检测出松节油的含油量。用MATLAB软件对模型进行了仿真，检验了方法的可行性，说明神经网络在辨识非线性系统模型中具有很好的应用前景。     

智能神经网络程序设计语言NIPL的分布实现

论文介绍了智能神经网络程序设计语言NIPL。设计并实现了消息传递系统及远程方法调用设施。结合代理对象机制实现了基于消息传递的分布式智能神经元模型,从而使开发大规模的分布式智能神经网络应用系统变为可能。