基于人工神经网络的无机抗菌剂抗菌性能预测模型

Quantitatively evaluation of antibacterial activities of inorganic antibacterial agents is an urgent problem to be solved.Using experimental data by an orthogonal design, a prediction model of the relation between conditions of preparing inorganic antibacterial agents and their antibacterial activities has been developed.This is accomplished by introducing BP artificial neural networks in the study of inorganic antibacterial agents.It provides a theoretical support for the development and research on inorganic antibacterial agents.     

基于人工神经元网络的软件开发成本预测

软件开发成本的估算对一个项目成功与否是个很重要的因素,而开发成本的估算更是极为因难,目前业者大都没有一套可靠的、数量化的成本估算模式。人工神经元网络对于预测、分类的应用问题有较好的效果。本研究试在采用人工神经元网络于软件开发成本的预测上,建立两种成本估算的模式,即成本预测模式和成本分类模式,以期能在实际工作中解决相关问题。     

无机抗菌剂应用现状及发展趋势研究

介绍了抗菌材料、抗菌剂的基本分类,讨论了无机抗菌剂的分类、组成、性能、与抗菌机理,概括了无机抗菌剂应用领域,预测了无机抗菌剂的发展趋势。     

基于ERP与人工神经网络的财务管理系统

针对传统ERP财务管理系统非智能性而无法预测非线性成本数据的弊端,提出并构建一套基于ERP与人工神经网络的财务管理系统,决策系统的智能化为企业提供了更准确、及时、有效的财务信息．     

RBF神经网络在道路交通事故预测中的应用

分析了RBF神经网络在事故预测领域的适应性,提出了采用RBF神经网络建立道路事故预测模型．利用我国1990—2009年道路交通事故数据,运用RBF神经网络建立了非线性回归预测模型,并利用该模型预测了2000—2010年的道路交通事故死亡人数,结果显示该模型具有较高的可靠性,可为我国道路交通管理提供数据支持。     

BP网络在岩土工程中的应用

总结BP网络在岩土工程中的应用情况,针对岩土工程的特殊性讨论用BP网络解决岩土工程问题时应注意的一些问题。     

人工神经网络电路的新发展

简要回顾人工神经网络电路的发展,讨论两种应用最为广泛的模型,介绍目前人工神经网络电路研究的最新进展.     

小波神经网络在短时交通流预测中的应用

研究了小波神经网络对于预测短时交通流的适应性,提出了利用小波神经网络的特性建立短时交通流预测模型;并利用苏州市某交叉口实测交通流量,运用小波神经网络建立了非线性回归预测模型,结果证明预测是可靠的,有助于城市交通流动态参数的预测,可为 ITS 的构建提供数据支持     

基于神经网络的数据挖掘算法

数据挖掘涉及多学科技术的集成,包括数据库技术、神经网络、模式识别、信息检索、图像与信号处理和空间数据分析等.神经网络在数据挖掘中的应用也越来越广泛,尽管神经网络具有结构复杂、网络训练时间长、结果表示不容易理解等缺陷,但其对噪声数据的高承受能力和低错误率的优点是其他方法所不及的,并在数据挖掘所采用的方法中具有优势.本文对基于BP神经网络的数据挖掘算法进行了详细的讨论,并提出了算法改进方法.     

用人工神经网络方法评估混凝土中钢筋锈蚀

用人工神经网络评估混凝土中钢筋锈蚀,可以同时考虑钢筋锈蚀的多种影响因素,使得评估方法既可靠又简单。     

基于神经网络的课程考核方法初探

神经网络是人工智能的重要研究领域之一,本文提出基于人工神经网络的课程考核方法,旨在为进一步提高课程考核的全面性和科学性提供一定的参考。     

利用混合神经网络辨识Hammerstein模型的方法

研究了Hammerstein模型的辨识问题 ,并考虑了多输入多输出 (MIMO)情况 .提出一种混合神经网络辨识模型 ,该模型由一个多层前馈神经网络 (MFNN)与一个线性神经网络 (LNN)串联而成 .给出了一个反向传播 (BP)算法同步训练该混合神经网络的权值和阈值 .仿真结果表明了该方法的有效性 .     

自组织人工神经网络在隐伏矿定位预测中的应用

运用T Kohonen自组织特征映射人工神经网络,对会泽麒麟铅锌矿进行计算机识别,识别成功率达73%。结果表明该方法性能良好,可望能成为隐伏矿定位预测的一种有效的辅助手段。     

基于人工神经网络的宏观经济预测模型

运用人工神经网络方法,提出了将神经网络用于宏观经济预测中的一般步骤和方法,并以我国的国内生产总值为例进行宏观经济预测建模,为经济预测提供了新的思想和途径.     

基于神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于径向基神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法,在该算法中,先用RBF神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正。该方法解决了非线性、时变对象难以建模的问题,仿真结果验证了这一新型算法的可行性。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法研究

深入分析了利用小波框架神经网络理论诊断模拟电路故障的方法,并通过理论分析和实例验证了这种方法的有效性。     

Artificial Neural Networks: A New Approach to Predicting Application Behavior

In this article we examine how predictive modeling can be used to study application behavior. We apply a relatively new technique, artificial neural networks, to help us predict which students are likely to apply to a large Research I institution in the Midwest. We compare the results of these new techniques to the traditional analysis tool, logistic regression modeling. The addition of artificial intelligence models is an exciting new area and this article encourages other institutional researchers to use this technique to explore the complex processes found in our educational institutions.     

基于模拟退火的神经网络预测模型

在分析了传统神经网络预测模型的基础上,提出用模拟退火算法代替局部梯度下降法修正网络权值,从而避免了人工神经网络容易陷入局部极小的缺陷。经实例证实,该方法能有效地提高预测的精度。     

Two Criteria for Learning in Feedforward Neural Networks

ＴｗｏＣｒｉｔｅｒｉａｆｏｒＬｅａｒｎｉｎｇｉｎＦｅｅｄｆｏｒｗａｒｄＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＰｅｎｇＨａｎｃｈｕａｎ（彭汉川）１,２ＧａｎＱｉａｎｇ（甘强）１ＷｅｉＹｕ（韦钰）１１,２（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＢｉｏｍｅｄｉｃａｌＥｎｇｉｎｅ...     

人工神经网络在混凝土大坝弹性参数识别中的应用

将人工神经网络应用于大坝混凝土和坝基岩石弹性参数的识别 ,采用优化迭代步长的BP学习算法 ,建立了根据坝顶水平位移观测资料来识别大坝混凝土和基岩弹性模量的神经网络模型。工程实际应用表明 ,用神经网络方法识别材料参数具有识别精度高和收敛速度快等特性