简介：本文对神经网络的基本原理和应用进行了深入浅出的阐述,首先说明为何引进神经网络,然后讲述神经网络的基本原理和当前有关神经网络的前沿技术,其后对神经网络的应用情况进行了介绍,最后对神经网络有待解决的问题进行了简要说明.

简介：本文通过对人工神经网络的基本概念特点发展等加以介绍,使读者能对作为当今尖端科技的人工神经网络技术有一定的了解与认识。

简介：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。

简介：本文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。

简介：兵棋推演作为预测和控制现代战争的利器，正逐渐被各国重视。本文利用人工神经网络能并行处理信息和学习的特点，从理论层面研究了如何将其应用于兵棋推演实现辅助决策，使兵棋系统能自主完成方案制定、预案分析、胜率分析、结果裁定等一系列工作，达成精简指挥系统、快速决策的目的。该研究对于推动兵棋推演的发展具有一定的现实和战略意义。

简介：人工神经网络技术现已成为近年来的热点研究领域，由于神经网络具有很强的自学习性、自组织性、容错性、高度非线性、高的鲁棒性、联想记忆功能和推理意识功能等，能够实现目前基于计算理论层次上的模式识别理论所无法完成的模式信息处理工作。本文介绍了采用人工神经网络进行模式识别的方法，并给出了应用实例。

简介：用计算机集成智能技术进行负荷预测的遗传算法是在综合人工神经网络（ANN）和遗传算法（GA）的基础上形成的,这种模型在ANN和GA的基础上可以对未来24h负荷做出短期预测.利用遗传算法可以求得最佳负荷和偏差,仿真结果表明这种方法是有效的.

简介：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．

简介：摘要：现如今，人工智能技术已然成为全球三大技术发展趋势之一，神经网络研究在其中发挥着举足轻重的作用。长久以来，机器人的操作难题一直是学术界关注的焦点。随着人工智能科技的迅猛发展，各类机器人操作方法层出不穷，其中神经网络科学被视为主流领域。本文旨在通过深入研究人工神经网络，探讨其在机器人技术中的应用与发展前景，并对机器人控制领域可能面临的神经网络技术问题进行分析。

简介：回顾了人工神经网络的发展史,分析了BP神经网络的结构,对BP神经网络在函数逼近、模式识别、分类应用、数据压缩等方面的应用进行了综述.

简介：

简介：图6微型冷热电联供系统神经网络模型的系统输出仿真图,整个系统模型冷热电的输出仿真见图6,图10吸附式制冷机神经网络模型的测试图

简介：5.1空调系统故障诊断的BP网络建立,把基于神经网络BP算法的故障诊断技术引入空调系统,以不同的故障原因导致的故障模式为训练样本进行学习

简介：摘要本文提出了一种基于人工神经网络的感应电机节能控制器。经反向传播学习算法训练的多层神经网络可以克服电机在非满载状态下定子电压的变化及参数变化所带来的不必要的能量损耗。经过训练的神经网络可以在电机多种运行状态下操控电机电压以达到最有效率。经过MATLAB仿真表明所设计的系统具有良好的控制性能1。

简介：摘要：为解决传统的建筑性能模拟程序在面对大量或复杂的实践和研究上的计算成本局限问题，论文提出了在计算成本、通用性和准确性之间具有良好一致性的基于人工神经网络的建筑性能预测方法，并以中型体育馆作为实践研究案例。实践结果表明：多目标优化搜索得到的非支配解人工神经网络元模型构建方案的皮尔逊相关系数均大于或等于0.79，均方误差均小于或等等于0.0001，可替代传统的建筑性能模拟程序作为建筑性能预测程序。

简介：本文系统的论述了模糊控制，神经网络以及模糊神经网络的发展及现状，探讨了模糊神经网络发展当中的一些问题，指出了模糊神经网络现阶段存在的不足与发展方向。

简介：本文针对标准BP算法的不足给出了改进算法——ScaledConjugateGradient（SCG算法），利用Matlab语言编制了BP网络的应用实例仿真程序。结果表明SCG算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。

简介：以某地区购网有功功率的负荷数据为背景，建立了三个BP神经网络负荷预测模型——SDBP、LMBP及BRBP模型进行短期负荷预测工作，并对其结果进行比较。针对传统的BP算法具有训练速度慢，易陷入局部最小点的缺点，采用具有较快收敛速度及稳定性的L—M优化算法进行预测，使平均相对误差有了很大改善，具有良好的应用前景。而采用贝叶斯正则化算法可以解决网络过度拟合，提高网络的推广能力，使平均相对误差和每日峰值相对误差降低，但收敛速度过慢（慢于SDBP模型），不适于在实际应用中采用。

简介：摘要：从神经网络算法客体判断标准出发，列举了实践中容易判断是否属于专利法保护客体的情形；并结合实际的案例， 探讨了在算法中不包含特定应用领域时，如何判断神经网络发明是否属于专利法保护客体。

简介：采用灰色关联法分析了原棉的性能指标对成纱质量的影响，并结合BP人工神经网络对成纱条干、成纱强度和成纱强度不匀进行了预测。与单纯的BP神经网络的预测结果相比，灰色关联分析法结合BP神经网络预测结果更准确，预测值与实测值之间的平均相对误差较小。