人工神经网络及其在分析化学中的应用

讨论了人工神经网络的基本原理，对神经网络在分析化学领域的应用作了综述。     

应用人工神经网络（ANN）预测结构的地震响应

提出了基于人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓ）对动力结构进行系统辨识的方法，即应用人工神经网络预测结构地震响应．采用ＢＰ算法的前馈网络（简称ＢＰ网络）对剪切模型结构进行系统辨识．首先用实际地震波及相应的模拟地震响应训练本文提出的ＢＰ网络，然后用“已学会”的ＢＰ网络预测其它地震波激励下的结构地震响应．还讨论了网络拓扑结构、输入单元数等对网络学习和预测的影响．通过本文可以发现，合适的人工神经网络结构能准确地辨识结构动力特性和预测结构动力响应     

人工神经网络在检测中的应用

针对由传感器所获取的信号经信号处理后在应用中所受的限制，该文讨论了用人工神经网络应用于检测的技术。     

人工神经网络在火灾探测中的应用

火灾的早期探测是较为复杂且具有重要意义的研究课题。针对传统火灾探测方法存在的不足,提出了一种基于人工神经网络技术的火灾自动探测系统,即采用黄金分割优选法对网络隐含层节点数进行优选,采用优于BP算法的LM算法进行网络学习训练。实验结果表明不仅这种系统具有拟合精度高和运算速度快等优点,且探测效率良好。     

人工神经网络及其在水文水资源系统中的应用

人工神经网络（ANN）是近几十年来发展起来的一种新的信息处理技术,并已应用到许多领域,但在水水资源领域仍处于初步应用阶段,本综述了ANN在水水资源中的应用现状,分析了其应用前景,指出了今后的研究发展方向。     

人工神经网络在中长期电力负荷预测中的应用

设计了一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,进行电力系统的中长期负荷预测.选取影响电力负荷的一些经济因素作为神经网络的输入变量,并对分别采用单个因素和多个因素的组合作为输入量对预测精度的影响进行了探讨.在多因素组合时对输入量进行了归一化处理.仿真结果证明,使用人工神经网络方法进行中长期电力负荷预测是可行和有效的.     

人工神经网络在水文学中的应用

人工神经网络作为一种大规模的非线性连续时间自适应信息处理系统,在解决大量的非线性问题方面日益显示出优越性。本文就其在水文学中的应用作一说明,以增进人们对这一新的应用技术的了解。     

BP网络及其应用研究

本文介绍了人工神经网络的基本概念和研究方法。对BP网络的发展动态和进展进行了系统的分析,讨论了BP算法的基本概念、运行机制和BP网络的训练。同时对研究和设计神经网络的软件工具MATLAB做了介绍并分析了几个BP网络的应用领域。     

人工神经网络在电力系统中的应用

介绍了人工神经网络在电力系统的短期负荷预测、多状态振荡的阻尼、谐波源的检测与辨识等方面的应用。     

人工神经网络及其在控制中的应用

本阐述了人工神经网络的生物基础、定义、模型及神经网络计算机与传统计算机的主要区别,并重点阐述了人工神经网络在控制中的应用。     

人工神经网络在膀胱癌诊断中的应用

目的：探讨应用BP神经网络技术建立诊断模型来判断膀胱癌的可行性。方法：153例患者分为训练集和测试集,应用BP神经网络模型,建立人工神经网络诊断模型,然后随机抽样测试样本输入模型进行预测。结果：人工神经网络预测膀胱癌的灵敏度为100％,特异度为92．3％。结论：人工神经网络诊断模型对膀胱癌的判断有良好的诊断性能。     

人工神经网络在教育资源管理中的应用

随着教育资源数据量、内容和形式的极大丰富,教育资源的组织和管理日益成为人们关注的焦点。文章指出了传统教育资源管理系统在教育资源飞速增长的情况下所存在的一系列问题,然后以此为基础,提出了将人工神经网络应用于教育资源管理中的初步设想。同时结合神经网络的结构特点,设计了教育资源管理系统模型,构建了教育资源管理的新模式,探讨了其在教育资源管理中所发挥的优势。     

一种前馈神经网络算法

神经网络由于其非线性处理能力强。性能稳定等特点得到了广泛应用和研究。主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)BP算法存在局部极小点。收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。     

人工神经网络在试验设计中的应用研究

文章研究了如何将人工神经网络应用在试验设计过程中以提高试验设计的性能，分析指出现有试验设计方法存在试验成本高并具有破坏性等问题，提出用积累的历史数据和人工神经网络进行模拟试验的技术解决方案。     

基于人工神经网络的模式识别

利用数学软件MATLAB研究了基于人工神经网络的模式识别,这种基于人工神经网络的模式识别系统不仅能够识别字母还能识别汉字和数字,适用于汉字识别和数字签名。     

人工神经网络在隧道变形预测中的应用

将人工神经网络应用于隧道施工中的变形预测,预测结果表明,该模型具有较高的预测精度,为隧道变形预测提供了一种新的方法.     

人工神经网络在广东人口预测中的应用研究

为揭示人口变化规律,本文将人工神经网络应用于广东省人口预测。通过选取30年广东省年末户籍总人口,对数据进行归一化处理,确定神经网络结构及参数,对样本数据进行训练,最后得到预测数据。试验证明,神经网络具有较高的预测精度,是一种有效的预测方法。     

Matlab人工神经网络工具箱中的BP工具函数及其应用

人工神经网络中的BP网络模型在函数逼近、模式识别等领域得到了广泛的应用 ,但利用神经网络解决实际问题时 ,经常涉及到大量的数值计算问题 ,而运用计算机高级语言编程对神经网络BP模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情 ,为了解决这个矛盾 ,Matlab工具箱中专门编制了大量有关设计BP网络模型的工具函数 .本文分析了Matlab软件包中人工神经网络工具箱的有关BP网络的工具函数 ,并给出了部分重要工具函数的实际应用     

人工神经网络在建设工程评标中的应用模型

本文提出在建设工程评标中应用人工神经网络优选中标企业,详细介绍了该方法的应用模型及应用步骤,并且用实例来说明了该方法的优越性和实用性.     

基于NN的随动系统故障诊断

文章首先介绍了人工神经网络的基本原理,其次讨论了反向传播算法,并针对传统BP算法的不足设计了一种基于参数动态改变的BP算法,最后研究了新的算法在某武器随动系统诊断方面的应用.