基于人工神经元网络的中医专家系统外壳NNS

本文用人工神经元网络的结构和算法,建造了一个中医专家系统外壳NNS。在NNS中我们构造了对中医专家经验进行自动知识获取的工具,并尝试建造了部分中医深层模型。基于NNS我们还实现了一个基于人工神经元网络的中医儿科咳喘诊疗系统NCCS。     

基于人工神经元网络的控制系统模型简化的专家系统

本文研究并实现了一个基于人工神经元网络的控制系统模型简化的专家系统(简称为ESOMRT)。该系统适用于专家和非专家用户,能够针对更体的连续和离散时间的高阶控制系统模型和简化要求选择合适的简化方法,并可对简化质量从时域和频域方面进行评估。在构造这个系统的过程中,作者提出了智能数据库的概念,使用了过程型和人工神经元网络方法相结合的知识表达方式,并利用神经元网络的再学习机制实现了斗自动知识获取,该系统具有三种工作模式和友好的人机界面,使系统的智能水平比较高并有实用价值,现已在IBM-PC/XT和386机上运行。     

神经元网络控制系统

人工神经元网络基于其特有的功能而被应用于控制系统中,为智能控制提供了一个有潜力的发展方向,本文讨论了神经元网络控制的三种方法:基于模式识别功能的BP网络控制器,基于联想记忆模型的模糊控制,以及基于神经元网络优化功能的控制优化调节,并分别指出其优、缺点及有待解决的一些问题。     

一种概率过程神经元网络模型及分类算法

针对动态信号分类及与先验类别知识融合问题,提出了一种概率过程神经元网络模型．模型将贝叶斯概率分类机制与过程神经元网络动态信号处理方法相结合,通过在前馈过程神经元网络中增加一个模式单元层,以及采用归一化指数类型激励函数,实现基于贝叶斯规则的动态信号分类．分析了概率过程神经元网络分类机制与贝叶斯分类规则的等价性,给出了具体的学习算法,实验结果验证了模型和算法的有效性．     

基于仿生模式识别的医学图像分割方法

提出了一种基于仿生模式识别的医学图像分割算法。该算法首先根据训练样本矢量确定Ψ³神经元的权值,并在此基础上构建多权值神经元网络;然后利用神经元网络完成样本在高维特征空间的最佳覆盖;最后根据覆盖结果进行识别、分割。实验结果表明,与传统医学图像分割方法相比,该算法具有更高的准确性和可靠性,更好的泛化能力。此外,该算法从“认识”的角度出发,可以有效融合先验知识,能快速准确地从医学图像中分割出感兴趣的区域,具有较高的智能性。     

一种用于皮革纹理分类的神经元网络算法

本文提出了一种基于随机场特性的神经元网络算法,以实现皮革纹理图象的最佳分类。该算法包括SAR随机场自适应建模、聚类特征的最优统计度量、三层B-P神经元网络与知识学习机制四部分,有效地表达了基元非规则性强,聚类分离程度低和传统纹理分析技术不易描述的皮革纹理聚类特性,有助于系统对人类专家经验性知识的有效获取,已应用于羊皮皮革纹理的计算机辅助分类。     

工业锅炉燃烧过程智能控制系统

针对典型的大时滞，非线形的工业锅炉燃烧控制系统．本文提出了一种基于PID神经元网络的工业锅炉燃烧控制系统．在仿真实验的基础上。对PID神经元网络控制与传统的PID控制进行比较和分析，仿真结果表明．PID神经元网络控制方法具有良好的鲁棒性和抗干扰性。其控制效果优于传统的PID解耦控制。     

知识的单形表示方法研究

本文基于形式逻辑的“三段论”以及代数拓扑学的三角剖分理论提出了一种新的知 识表示方法——单形表示法，并与其它一些知识表示方法进行了比较．它在表达能力、表达 方式及解释能力等方面都有明显的特点．     

对基于知识发现的神经元网络集成方法的研究

该文对应用知识发现技术训练神经元网络集成的方法进行了研究,提出了以并行操作的方式结合归纳学习所获取的知识和演绎学习所获取的知识的神经元网络集成模型KBNNE(Knowledge-basedNeuralNetworkEnsem-bles)。实验表明,通过调节所获取知识的权重因子,新模型可以有效提高网络集成的性能。     

基于"F树"的规则含义生成方法

目前专家系统的解释大多都是静态的，不能根据规则动态生成规则含义。这样容易造成知识规则和规则含义之间的不一致。该文根据在地震预报专家系统中的实践，提出了一种基于“F树”的规则含义生成方法，力图为进一步探索基于语义的解释提供一定的基础。     

前馈型神经元网络中的放电频率传递分析

本文建立了一个基于Hodgkin-Huxley神经元的前馈神经元网络模型,研究了平均放电频率在前馈神经元网络中的传递情况。研究结果显示,适当的层间连接概率与输人噪声强度能够提髙前馈神经元网络的同步效率,进而增强网络稳定传递放电频率的性能。此外,通过引入并调节突触时滞,发现适当的时滞对神经元耦合系统的完全同步和前馈神经元网络内信息传输有明显的促进作用。     

基于神经元网络的间歇反应釜智能控制器的设计

本文运用人工神经元网络，对间歇反应釜的温度控制系统设计一种新型的智能控制器，即基于神经元网络的直接自适应控制器。仿真结果表明，运用这类控制器可以得到满意的控制效果     

对传过程神经元网络及其应用研究

基于传统对传神经元网络在时域上推广,构造出对传过程神经元网络模型,并对对传过程神经元网络模型及其学习算法进行研究。最后将对传过程神经元网络模型应用到油层水淹识别实例上,模拟仿真结果表明了模型和算法的有效性。     

基于知识的图象分割方法

本文提出了一种基于知识,集分割与解释于一体的图象分割方法.着重研究了知识的表示、利用及区域解释的推导,设计了一种简捷、灵活的关系矩阵知识描述方法,并根据 Waltz 滤波算法的基本思想实现了一种快速的区域解释滤波方法.应用上述方法对室内景物进行了分割实验,结果表明,所提出的方法实现了对图象的完整分割与解释.     

PROLOG的一种并行解释方式的模拟实现

本文简要介绍我们研究的一种PROLOG并行解释方法,包括PROLOG并行解释的基于知识重写的逆向断言生成树林模型以及相应的并行解释控制算法—分布式断言进程族方法。我们已经模拟实现了这一方式,本文也给出模拟实现的梗概。     

基于人工神经元网络的移动机器人导航研究

本文采用人工神经元网络模型，提出了一个基于行为的移动机人导航方法，并在仿真实验系统上进行了实验研究，取得了令人满意的结果，这是一种前有前途的导航方法。     

基于集族的工艺知识挖掘技术研究

旨在提高工艺知识获取的效率与质量,本文引入了基于“集族”概念的工艺表示方法,在此基础上,提出了基于“最小工序链”的零件及工艺分类方法,以及工艺知识挖掘技术,阐述了工艺知识的组织和检索,介绍了工艺知识挖掘系统的功能与实现。实践证明,应用该技术获取的知识系统性强、一致性好、使用便捷。     

基于径向基过程神经网络的油田开发指标预测

目前为止,现有的油田开发指标预测方法难以反映实际存在的时间累积效应对该指标预测的影响。因此,为提高油田开发指标预测的准确度,本文提出基于径向基过程神经元网络的油田开发动态指标预测模型,并将其应用到实际油田开发动态指标的预测中。实例分析结果表明,本文提出的径向基过程神经元网络的油田开发动态指标的预测方法精度高、速度快,是预测油田开发指标的一种较实用的方法。     

基于FPGA的PID神经元网络控制器设计

本文介绍了一种将PID控制规律与神经元网络相结合的方法,即PID神经元网络,之后采用硬件语言进行描述的方法将其在FPGA中实现。采用modelsim 6.0对其进行仿真验证并在Quartus II 6.0平台上进行综合,最终形成一个被灵活调用的IP核。同时,基于FPGA所实现的IP核具有很好的可移植性和复用性,适合应用到各种智能控制系统中,从而提高控制系统的实时性,具有广泛的推广应用价值。     

神经模糊技术的研究现状与展望

从三方面综述了模糊逻辑与神经元网络的研究现状，基于神经元 模糊控制，模糊神经元网络和用模糊逻辑增强的神经元网络，以及它们在控制中的某些应用，最后探讨了今后的发展方向。