人工神经网络——控制系统不依赖于模型的故障诊断方法

人工神经网络,一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。     

CAPP中人工神经网络的应用

本文阐述了人工神经网络技术，研究分析了BP神经网络模型的基本原理。在此基础上，将神经网络理论应用于CAPP之中，提出了基于此理论的系统模型。     

运用人工神经网络预测净水厂混凝投药的研究

运用前馈式人工神经网络,通过建立网络模型并进行训练、测试,对华北地区某水厂的混凝投药量进行了预测,达到了较好的预测效果。     

基于BP人工神经网络的BOT项目风险评估研究

当前我国对于基础设施建设要求迫切,但国家财政投入远远不能满足建设所需资金。BOT项目融资作为一种新兴的融资方式,有效地解决了资金短缺问题。BOT项目建设运营过程中参与方众多,同时项目持续时间长,风险因素比以往项目的风险更为复杂,如何有效管理BOT项目风险成为项目成败的关键问题。分析研究众多风险评估管理方法后,鉴于神经网络的优点,构建基于BP人工神经网络的风险评估模型,并对模型进行应用和探讨。     

基于人工神经网络的企业知识管理评价模型

文章提出了基于人工神经网络的企业知识管理评价模型。实例表明，人工神经网络方法应用于企业知识管理评价是可行和有效的。     

基于人工神经网络的自适应系统研究

研究了人工神经网络技术在自适应系统的应用。在运用人工神经网络原理建立站点模型的基础上,提出一个应用贝叶斯网络技术的自适应系统框架模型。     

基于人工神经网络的盲源分离研究

本文介绍了盲源分离的神经网络模型,讨论了基于前馈神经网络和递归神经网络的最常用盲源分离算法的方法和思路。     

基于人工神经网络算法的成都大雾的预报

大雾天气对水陆空交通都有不利的影响,而且对人民身体健康也带来了严重危害。因此,对大雾的监测和预报十分必要。本文利用中国气象局中期数值预报模式(T213)输出的大量预报产品,用EOF方法进行主分量分析,提取出累计方差贡献大的的前几个主分量,浓缩数值预报产品因子的预报信息并结合地面观测资料建立大雾的定量预报的人工神经网络模型。利用人工神经网络,建立温江地区大雾天气的预报模型,通过对温江站雾日预报试验,取得了较为满意的试报效果,具有实际应用意义。     

小波神经网络在土地利用效益分析中的应用——以兰州市为例

随着我国工业化与城镇化进程的加快,土地利用效益作为土地资源利用水平的有效度量标准,其分析对于提高土地资源的优化配置水平具有重要的作用。提高土地利用效益分析水平可以通过改进计算模型的方法来实现。本文探讨将小波神经网络这一改进的人工神经网络模型在土地利用效益分析中进行研究。以兰州市为研究区,在经济效益、社会效益和生态效益3个方面建立了土地利用效益指标体系的基础上,采用小波神经网络模型对兰州市土地利用效益进行评价,并与熵值法、BP神经网络模型进行比较分析。结果表明,小波神经网络的效率性与精确性更高,效果更好,具有较好的适用价值。这为土地利用效益的方法研究提供了一种科学的思路;同时,也为兰州市土地资源优化配置研究提供了一定的参考依据。     

基于BP人工神经网络的中小企业技术创新能力评价研究—从政府角度出发

针对我国政府难以全面了解中小企业技术创新能力的现状,本文提出一套技术创新能力评价指标体系,以及一种基于BP人工神经网络的评价方法.本文采用调研得来的数据,检验了该套评价指标体系和评价方法的可行性、有效性及准确性.     

人工神经网络

本文介绍了人工神经网络的概念,阐述了神经网络的一般结构和分类,以及神经网络的训练算法及其范化能力的改进,并综述了神经网络的应用。     

人工神经网络技术估测镀锌钢板点焊性能的研究

本文介绍了如何将人工神经网络引入到镀锌钢板点焊的质量预测中,通过镀锌钢板点焊工艺试验采集训练样本,建立焊接电流和焊接时间对点焊接头强度的ANN预测网络。验证结果表明,学习后的神经网络预测精度较好,能够合理地预测焊接电流和焊接时间对镀锌钢板点焊接头强度的影响规律。     

采用DDS+PLL技术实现数字式信号源

目前实验室常用的信号源一般都是用模拟电路来产生所需的信号。模拟信号有着显示不直观、输出不稳定、低频信号差等缺点。本文介绍一种采用DDS PLL技术来实现数字式信号源的基本方法和原理,设计电路提供了数字式的直接输入,操作简单、显示直观,以满足实验室的实际需要。     

基于BP神经网络的中国人口预测

本文基于中国统计年鉴1990—2010年中国人口数据,通过建立BP神经网络模型,对中国人口进行了预测。结果表明,神经网络预测数据相对误差不到0.01%,比传统预测方法精确很多,根据该模型预测,中国人口将在2050年达到峰值14.5亿左右。     

基于神经网络的工程图知识表示方法研究

本文在分析工程图知识特点的基础上,提出采用人工神经网络的方法表示其知识,使用BP神经网络实现工程图形符号的知识表达,并设计了基于BP的工程图符识别方法,把识别过程转化为网络内部权值计算过程。     

基于GIS和神经网络的川西高原生态旅游适宜度评价

区域生态旅游适宜度评价是土地适宜性评价中一个较新的领域。川西高原由于其脆弱的生态环境和近年较快的旅游发展速度,成为我国生态旅游研究中一个值得关注的区域。本研究将两者有机结合,对川西高原生态旅游适宜度进行评价。以GIS和人工神经网络为评价手段,地理网格作为评价单元,从生态旅游的概念和内涵出发,得出区域生态旅游适宜度的四个影响因素:生态旅游资源、环境承载力、旅游基础条件、当地社会经济状况,进而构建了评价指标体系,从而形成了一套完整的区域生态旅游适宜度评价方法。评价结果将川西高原生态旅游适宜度分成四个等级:高适宜、中适宜、低适宜、不适宜,并相应地将川西高原生态旅游分成四个区:九寨沟-茂县-康定一线的高适宜区;若尔盖-马尔康-雅江-稻城条带状分布的中适宜区;以新龙县为中心呈三叉状分布的低适宜区;石渠、色达、壤塘三县为主的不适宜区。     

基于BP神经网络的印刷体数字识别研究

BP神经网络是一种误差逆传播算法训练的多层前馈网络,具备网络学习能力强、输入/输出模式映射关系存贮量大、事先不需要描述输入/输出映射关系等诸多优点的数学方程。本文通过BP神经网络的介绍,利用不变矩特征提取方法设计一种有效的BP神经网络印刷体数字识别演示系统,对印刷体数字识别的深入研究具有一定的指导意义。     

基于PCA和神经网络的人脸识别算法研究

在MATLAB环境下,取ORL人脸数据库的部分人脸样本集,基于PCA方法提取人脸特征,形成特征脸空间,然后将每个人脸样本投影到该空间得到一投影系数向量,该投影系数向量在一个低维空间表述了一个人脸样本,这样就得到了训练样本集。同时将另一部分ORL人脸数据库的人脸作同样处理得到测试样本集。然后基于最近邻算法进行分类,得到识别率,接下来使用BP神经网络算法进行人脸识别,最后通过基于神经网络算法和最近邻算法进行综合决策,对待识别的人脸进行分类。     

基于BP神经网络的语音情感识别研究

随着科技的迅速发展,人机交互越来越受到人们的重视,语音情感识别更是学术界研究的热点。将BP神经网络算法用于语音情感识别研究,并在汉语情感数据集上进行了相关实验,识别的准确率达到了91．5％,相较于SVM算法分类精度提高了5％。