基于模糊神经网络对经济的聚类分析

在现实生活中具有同等人力资本的劳动者在不同的生产力环境下的经济贡献率是不同的 ,有时甚至不可比较的。利用人工神经网络 (SOM网络 ) ,通过 Matlab语言编程 ,根据技术进步增长率对整个经济进行模式分类。分类的结果是大致把 2 9个省市分为 6个类 ,反映了各地区的经济与技术进步增长率情况     

递阶智能控制在电弧炉控制系统中的应用

电弧炉铅锌冶炼过程是一个极其复杂的物理化学过程。根据大量的冶炼经验和统计数据，本文提出了一种基于专家控制系统的递阶智能控制的控制策略，这种方法已成功应用于广东韶冶的铅锌冶炼之中。     

人工神经网络在单晶合金设计中的应用

把一种新发展的功能极强的信息处理技术－计算机人工神经网络技术用于单晶合金的高温持久性能预测并和其它方法进行比较，结果表明：这种方法精度最高。     

基于模糊神经网络的任意干扰力下的结构主动控制

本文将模糊人工神经网络运用到结构的主动控制中，用模糊联想记忆神经网络作为控制器，对在任意干扰力下的结构振动进行主动控制，由于模糊神经网络的良好特性，该控制系统具有适应能力强，消振迅速且效果良好的特点。     

无腹筋钢筋混凝土简支梁受剪特性的神经网络模型初探

采用人工神经网络方法，分别探讨了均布荷载及两点加载下无腹筋钢筋混凝土简支梁的斜截面抗剪特性，建立了相应的模型，寻找到两种加载形式下，钢筋混凝土简支梁的各种输入参数与实际抗剪承载力之间的关系。通过原始实验结果和理论模型分析结果的对比，表明了该模型的可行性及适用性。     

用递阶BP网络解决复杂过程故障诊断问题的方法

介绍了一种用递阶BP网络来完成复杂故障诊断的方法，它的训练可分别进行，训练时间短，当要作变动时，只要增加或减少相对独立的BP网，而不影响全局。     

前向人工神经网络模型用于时间序列分析

介绍前向人工神经网络模型，并与传统的统计学线性模型进行比较。为了适应时间序列变量的特点，对逆传播模型进行了改进，并对太阳黑子活动的观察值这一典型的时间序列进行了分析，并检验了模型的预测能力，取得了较好的结果     

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。     

使用定子电流监控感应电动机故障的无监督在线检测系统

本文叙述了感应电动机在线检测的一种新方法。该系统使用了人工神经网络来学习正常电动机在线运行的频谱特性。这种学到的频谱可能包含了许多由对应于常规运行工况的负载所引起的谐波。为将不断受到监控的谐波数减少到易于处理的数量，使用了可选频率滤波器。该频率滤波器按照神经网簇算法只通过那些已知对故障检测有重要意义的谐波，或者那些连续在设定的水平以上的谐波。在充分的训练周期后，在形成新的簇且维持一段时间后，神经网络就发出潜在的故障状态信号。由于故障状态是通过与机器的先前状态作了比较后发觉的，同此，使用这个系统而不需要有关于电动机或负载特性的信息就不可实现在线故障预测。这个检测算法得到了实施，其性能在各类故障上得到了验证。     

人工神经网络在采矿优化决策中的应用

本文在分析现行采矿优化决策方法的困难的基础上，探讨了人工神经网络在采矿优化决策中的各种可能应用，并对其未来的发展提出了可能的方向。