应用改进的BP神经网络预测导弹的研制费用

结合导弹武器系统研制的特点，分析并确定了影响导弹武器系统研制费用的主要因素，并在前人研究的基础上，提出了基于改进的BP神经网络的费用预测模型。该模型不仅克服了以往由于专家主观因素而造成的负面影响，而且提高了算法的运行效率和模型的预测精度。通过具体的实例分析比较，充分证明了利用该方法的科学合理性。最后探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题，并给出了一些有益的建议。     

BP神经网络在致密砂岩储层识别中的应用

川西须家河组地层岩性复杂,属于超致密低孔渗储层,所以储层识别是该地层天然气勘探中所面临的关键问题和难点之一。针对常规储层识别准确率不高的状况,提出利用BP神经网络进行储层的气水干层识别,利用模糊聚类和产层测试结果标定建模样本,采取随机抽样形成建模集与测试集,建立BP神经网络模型对23口井的储层进行气水干层预测,正确率达77.9%以上,明显提高了该地区的测井解释精度,并提供了一种准确率较高的储层预测方法。     

基于BP网络的设备状态分类器的设计

介绍了在Matlab6.5的神经网络工具箱中，开发基于BP网络的设备状态分类嚣的方法和要点，给出了仿真结果，并以实例验证了该分类器在设备故障诊断中的有效性。     

基于改进型BP神经网络的湿重软测量

针对制浆造纸工业中湿重无法在线测量的难题，分析了湿重值与进浆流量、打浆浓度、打浆电流及原湿重值等参数的关系。提出了基于改进型BP神经网络的湿重软测量技术。成功的完成了湿重在线检测。     

智能化空调设计负荷计算软件的开发

为了解决目前已有空调负荷计算软件使用效率低，不符合设计人员思维习惯的弊病，本文将基于神经网络的专家系统技术与空调负荷“指标估算法”结合起来，开发了一套智能化空调负荷计算软件，对空调设计负荷计算的智能化进行了有益的尝试。该软件计算结果准确，特别适合于经验不足的设计人员使用。     

改进的BP神经网络在大坝安全监控中的应用

针对经典BP神经网络运行中存在的缺陷，提出了改进的BP神经网络，不仅解决了经典BP网络易陷入局部最小的弊端，而且应用的0.618分割选取法能使网络快速找到较优隐含层节点数，初始权值的自相关修正进一步提高了网络的稳定性。实际应用证明，改进的BP神经网络有效提高了网络质量，适合大型网络的构建与训练。     

基于BP神经网络的心电图ST段的模式识别

心电图ST段对心脏疾病的诊断具有重要意义.在正确读取采集于郑州大学一附院的运动心电图数据基础上,利用小波变换更准确地确定其ST段的起始和终止位置,初步探讨了BP神经网络用于心电图ST段识别的方法,并用此方法识别出心电图ST段的三种类型-正常、水平压低和抬高.实验结果较好.     

人工神经网络在激光加工温度场模拟中的应用

研究了人工神经网络在激光加工温度场模拟用的参数推算中的应用方法；并设计了相应的BP神经网络模型及软件；研究表明BP神经网络适用于对激光加工模拟的参数推算，其准确性优于回归分析法和函数插值法。     

基于改进BP神经网络的网络故障诊断研究

针对网络故障诊断过程中故障规则难以提取的问题,提出一种基于改进BP神经网络的故障诊断方法。以网络故障信息为样本对BP网络进行训练,利用其强大的自适应能力和非线性映射能力,建立起网络故障信息与故障模式输出之间的映射。同时,为了避免BP网络的学习算法陷入局部极小值,提高故障诊断的效率和精确度,采用L-M优化算法来对网络进行训练。另外,采取初期终止的方法提高BP网络的泛化能力。实例表明,该方法有效提高了网络故障诊断的有效性。     

BP网络模型对人脸朝向的识别

研究BP神经网络模型,通过计算机模拟人脑建立神经元网络,使用一部分人脸朝向信息作为训练的实例集,训练稳健后,可以推广应用判断其他人脸的朝向信息,以实现计算机自动识别人脸朝向。先对图片进行归一化等预处理,再应用主成分分析提取特征信息,每幅提取出的特征信息都是8个数据的列向量,构建一个8个输入、17个隐含、3个输出的三层BP网络模型。将训练实例集的特征向量代入训练,调整参数后保证其性能和收敛速度。最后通过大量实验验证,计算机识别的误判率仅为6.7%,模型可靠。