基于软计算思想解决含干扰输入多值异或问题的研究

介绍一种解决含干扰输入多值异或问题的方法。该方法利用遗传算法寻找神经网络结构,使用模糊逻辑控制神经网络的学习率和冲量,并用传播算法训练得到神经网络。结果显示,这种方法能针对问题得到泛化性能、时间复杂度上表现都较为优秀的网络。     

溶剂系统的模式识别

通过三层ＢＰ人工神经网络,对溶剂系统进行模式识别。以经规格化自理伯Ｘｔ、Ｘｅ、Ｘｍ、Ｘｎ、Ｘｄ这５个溶剂性质的选择性参数作为判别指标,５类共１９种不同的溶剂作为训练样本,得到最佳网络参数。然后以十我种有代表性的溶剂作为待测样本进行了模式识别。研究结果表明,人工神经网络用于溶剂系统的模式识别,识别结果与实际一致,本文结果有助于色谱分析及分离技术中溶剂的选择。     

减压渣油评价中的人工神经网络分析方法

介绍了渣油评价中人工神经分析方法,其目标是以少量的关键参数推演出渣油评价所需的并试图通过改变网络输入参数来确定不同性质指标对推演渣油其他参数的影响程度。文中给出了人工神经网络方法与多元线性回归方法的对比,表明人工神经网络用于模拟减压渣油的评价方法和实验过程的可行性,并为该方法用于仿真实验过程指出应用前景。     

反向传播网络—吸光光度法同时测定生物实样中的锌和铜

研究了新显色剂 1 ,1 ,5-二 ( 2 -羟基 5 溴苯 ) 3 氰基甲日 (HBPCF)和锌及铜及铜的显色反应 ,并以反向传播人工神经网络———吸光光度法 ,对花生仁和绿豆等实际生物试样中锌及铜的含量 ,进行了同时测定。     

基于立体视觉的机器人手眼无标定三维视觉跟踪

本文在未标定手眼关系及摄像机模型的情况下,建立了机器人立体视觉跟踪问题非线性视觉 映射关系模型,并据此设计了基于人工神经网络的视觉跟踪控制器．仿真结果表明该算法能 完全消除稳态跟踪误差,具有很强的环境适应性和容错能力,算法简单,易于实时实现．     

面向对象的遗传算法及其在神经网络辅助设计中的应用

在现有的遗传算法的基础上,采用面向对象技术设计了面向对象的遗传算法,建立了遗传算法的类层次。这种方法改变了在传统的遗传算法中各个函数之间只有参数的传递,而没有代码的继承性的状况从概念上提高了软件的可重用性。该方法在人工神经网络的辅助设计问题中的应用表明,这一算法由于采用面向对象的分析与设计方法,从而具有比传统的遗传算法更好的通用性,用户可以更方便地设计和实现自己的编码方案和遗传算子,大大提高了软件的可重用性。     

分布式集成信息系统中知识检索方法

支持产品设计的分布式集成信息系统中知识库是系统的核心,如何准确检索到所需知识对系统运行性能有重要影响。文章通过将人工神经网络、模糊理论和规则推理相结合提出的快速、有效的知识检索方法,并探讨了知识分层问题,以支撑件知识检索为对象开发了知识检索方法,为分布式集成信息系统的成功运行提供性能保障。     

分布式集成信息系统中知识检索方法

支持产品设计的分布式集成信息系统中知识库是系统的核心,如何准确检索到所需知识对系统运行性能有重要影响.文章通过将人工神经网络、模糊理论和规则推理相结合提出了快速、有效的知识检索方法,并探讨了知识分层问题,以支撑件知识检索为对象开发了知识检索原型系统.文章旨在探讨一种合理、有效、快速的知识检索方法,为分布式集成信息系统的成功运行提供性能保障.     

遗传算法在人工神经网络中的应用综述

本文介绍正被逐渐广泛应用的新型的、随机性的全局优化方法－遗传算法,系统地讨论了遗传算法在人工神经网络中的主要应用,实验结果显示了遗传算法快速学习网络权重的能力,并且能够摆脱局部极小点的困扰。     

基于模式化知识和人工神经网络的智能设计系统框架研究

阐述了将神经网络和模式识别引入智能设计系统的模型－集成转换模型,在该模型中,对智能系统与设计的实现系统的结合进行了探讨,提出了数值编译器与反编译器、图形／编码转换器等将神经网络引入设计系统来的工具和方法。