电脑和人工神经网络

电脑和人工神经网络林溪波电脑，本世纪的骄子，自从诞生那天起，就受到了世人的格外宠爱。电脑，从１９４６年第一台诞生至今不到５０年间，经历了第一代到第五代又巨大变化，更重要的是，它已在工业、农业、交通、通信、８融、商业、科研、教育和国防与领域获得了广泛的...     

递阶结构智能控制系统的控制器设计

本文提出一种基于人工神经元网络控制的递阶智能控制结构，整个控制系统由上层的智能控制器和下层的常规控制系统组成，上层神经网络控制器通过不断调整常规控制系统的参考输入来改善整修控制系统的性能，在这种控制系统中，由于常规控制器的参数与结构不受上层控制器的影响，帮可实现一些高级控制算法，文中对递阶智能控制系统的基本思想，设计方法，系统的稳定性等进行了讨论与分析，同时给出了仿真结果与结论。     

基于神经元网络的模型算法控制

本文提出了一种利用人工神经元网络来实现的模型算法控制，克服了ＭＡＣ不能用于非最小相位系统和单步ＭＡＣ也不能用于纯延迟过程的缺点，通过ＢＰ网络的自学习产生预测偏差，并由智能控制单元进行控制，仿真表明，该控制方法具有良好的控制，特性和鲁棒性，并且适用于非线性系统。     

基于人工神经网络的水洞试验装置的PID自动控制系统

在水洞试验中，通过水泵及收缩段的形状控制水洞的运行过程，以保证水洞的稳定运行，并保证所进行的各种试验的质量。PID调节是最常见的一种。文章给出了一种基于人工神经网络实现自学习PID控制方法。利用该方法可以较好地实现水洞的控制。     

利用自组织图识别和划分多次波

人工神经网络能有效地用于识别和划分地震数据集中的多次波。可用一种特别的神经网络，即自组织图（SOM）建立起表征实际问题的规则。将从CMP道集中选取的地震数据属性作为输入模式，SOM则在抽象空间中将数据聚成不同的类。通过合成数据和实际资料来说明如何用SOM识别和划分一次波和多次波，以及如何划分与地下某种生成机制相适应的各种多次波。     

基于神经网络模型的发动机工况识别

提出了利用BP神经网络对发动机工况进行识别的方法。建立了NN识别模型,实现对发动机工作状态的有效识别与预报,为有针对性地对发动机进行适时控制提供了依据。     

基于模糊神经网络和遗传算法的大坝安全监控模型

应用监控模型来监控大坝的工作性态是一条有效途径，但由于大坝工作条件复杂，影响因素繁多，为以精确的数学进行描述带来了很大的困难，而应采用从定性到定量的综合集成的方法，将专家知识，监测数据和各种信息与计算机软硬件技术结合起来，把坝工理论和坝工家的经验结合起来对其进行研究，文中应用模糊神经网络和遗传算法等人工智能技术，依据专家的经验确定隶性函数，从而建立模糊神经网络预报模型，根据专家对实际情况的正确分析，对预报结果进行修正，达到进一步提高预报精度的目的。     

水库最优调度规则的神经网络模型

利用人工神经网络的非线性决策特点，提出了水库（电站）最优调度规则的人工神经网络模型，以四川宝珠寺水电站为例，进行其最优调度规则的模拟，研究结果表明了模型的合理性，可行性及实用性。