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：针对小电流接地系统,本文提出了一种利用BP神经网络对行波法和暂态主频法进行融合的选线方法。该方法提取各出线初始电流行波零模分量的幅值、极性以及暂态主频的幅值、相位,利用神经网络进行融合实现故障线路的选取。该方法先利用仿真软件ATP建立仿真模型,分别对各条线路设置不同故障距离、不同过渡电阻以及不同故障初相角进行仿真,得到训练样本和测试数据,然后利用训练样本对BP神经网络模型进行训练,最后利用测试数据进行故障选线验证。仿真证明本文提出的方法能够实现小电流接地系统的选线。

简介：针对人工神经网络的课程特点,提出将前沿科技引入教学内容,基于兴趣与任务驱动开发一系列课程案例,对教学内容和教学方式进行课程改革。介绍在实验教学环节基于倒立摆系统开发出的一系列实验案例。

简介：为了进一步优化神经网络算法,提高网络神经算法的速率并提高其稳定性,就现有BP算法所存在的收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的弊病,我们将进一步通过一般改进算法解决在神经网络结构优化过程中依然无法解决的问题。依据遗传算法的特征,进一步在经过改进的压缩映射遗传的基础上提出了BP神经网络优化方案。泛函分析中压缩映射原理的应用,一方面解决了困扰人们的BP神经网络算法所固有的缺点,显著地提高了神经网络算法的收敛速度,而且解决了BP神经在运行的过程中和网络连接权值初值的取值紧密相连的缺点。经过大量的计算我们得到如下数据：经过优化改进后,训练时间节约了8.3%,训练步数降低了近17.4%。经过大量的研究实验表明：经过改进后的BP神经网络算法取得了良好的效果,十分具有应用价值。

简介：摘要本文提出了一种基于局部自动搜索和光谱匹配技术的训练样本纯化的BP网络分类方法。利用影像的空间信息在图像局部范围内自动搜索和选择最佳样区位置，再用光谱匹配对寻找到的最佳样区在光谱空间上进一步纯化。从空间和光谱两个角度对样区进行了纯化，使得训练样本更适合遥感图像分类的要求，最后利用BP网络对遥感图像进行分类。实验结果证明，原始遥感图像经过样区纯化算法处理后，目视判读效果和数值分析都表明提高了分类精度。

简介：摘要网络性能预测是指以现有理论等为基础，来构造具有预测性的模型以实现对未来业务数据的推测和估计。本文按照电力营销系统的特殊架构，建立了基于神经网络的电力营销系统网络性能预测模型，构建了电力营销系统的网络特征信息集，并设定了网络性能预测的信息过滤规则。此外，基于构建的电力营销系统网络预测模型，进一步研发了电力营销系统流量过滤模块。通过OPNET网络仿真结果显示，基于神经网络的电力营销系统网络性能预测模型能够有效降低网络阻塞，提高网络使用效率。

简介：目的运用人工神经网络数据挖掘技术分析与浸润性膀胱癌患者预后有关的各种因素建立预测浸润性膀胱癌患者5年生存状态的预后模型,并与传统的Logistic回归分析比较评价其效果。方法收集从2006年1月至2009年12月在我院接受诊治的134例浸润性膀胱癌患者的资料。所采用数据挖掘技术为人工神经网络(ANN)。将所有病例分为两组:一组作为训练样本,不参与数据挖掘过程,共计27例;一组用于筛选变量及建立预测模型,参与数据挖掘过程共计107例。应用Logistic回归模型的相关评价指标来比较两种方法对于评价预后模型的准确度。结果T分期、肿瘤直径、是否有淋巴结转移、肿瘤单发及多发、手术方式、病理分级,6项指标均与浸润性膀胱癌患者的5生存状态相关(P<0.05)。ANN模型预测患者5年生存状态的准确率为85.18%、敏感度为57.14%和特异度为95.00%,Logistic回归模型的相关评价指标,准确率77.78%、敏感度44.44%、特异度94.44%。神经网络各项指标均优于Logistic回归模型。结论数据挖掘技术可从与浸润性膀胱癌患者预后相关的大量信息中挖掘出有意义的指标,并利用这些指标建立预测模型来判断患者5年后的生存状态。

简介：摘要建筑企业借助神经网络系统，利用数学函数和相关模型，将外部情况纳入企业经济管理范畴，有利于提高建筑企业生产的安全性，强化工程质量控制，确保工程利润顺利实现。本文介绍了审经网络特性和信息处理特征，对神经网络在建筑经济管理中的具体应用和存在的不足进行了探究。

简介：针对网络态势感知中的预测精度问题,提出了基于广义径向基函数（RBF）神经网络的网络安全态势预测方法。该方法利用K-means聚类算法确定RBF的数据中心和扩展函数,并采用最小均方算法调整权值,得出态势值前后之间的非线性映射关系,并进行态势预测。仿真试验表明,该方法能较准确获得态势预测结果,提高网络安全的主动安全防护。

简介：基于神经网络设计出一种新的装甲车辆维修系统.该系统的知识获取所采用的方式是自动的,克服了现有车辆维修系统的知识获取瓶颈问题.系统还具备了在线学习功能,增强了系统的自适应能力,大大提高了系统的适用性.

简介：针对桥梁结构监测采集到的桥梁异常状态下长期积累演变的惊人数据量,提出了基于主成分分析与人工神经网络相结合的桥梁结构异常状态识别方法。布设多种类型传感器监测获取高维数据,采用主成分分析法对原始高维特征数据进行预处理,将结构异常特征变量的主成分作为人工神经网络的输入特征。该方法有效的降低了神经网络的结构复杂度,同时提高人工神经网络的训练速度,也保证了人工神经网络具有良好的收敛性和稳定性。应用于江苏南通如泰运河大桥和江苏无锡开源大桥的实际监测数据的结果表明,基于主成分分析的人工神经网络方法用于桥梁结构异常状态识别,与传统的神经网络以及其他模式识别算法相比,有更好的识别精度。

简介：摘要网络优化之中，常用故障诊断。这类诊断途径搭配着TD-LTE架构内的新式体系。这类诊断体系布设了神经网络，建构了精准模型。经过诊断流程应能输出拟定好的辨识结果，设定化解途径，提升原有的智能化水准。按照运行成效来拟定可行的设计，缩减体系负担，降低平日之中的修护耗费。

简介：讨论了一类递归神经网络算法的稳定性问题。给出了增广的Lyapunov-Krasovskii泛函,考虑了更多激活函数的信息。在Lyapunov-Krasovskii导函数中引入了自由权矩阵,降低了保守性,同时结合凸组合理论,处理了时变时滞,得到了以线性矩阵不等式形式的稳定性判定准则,此判定准则易于验证和推广。数值例子和仿真验证了文中方法的可行性。

简介：本文对皮肤肿瘤目标识别技术进行研究。首先利用阈值分割方法对皮损区域进行分割;然后,依据皮肤肿瘤早期诊断ABCD准则,对皮损区域提取了颜色、纹理和形状等特征,并基于相关性分析对所提取的特征进行优选;最后采用组合BP神经网络模型实现了皮肤肿瘤目标的分类识别。本文方法在黄色人种皮肤镜图像上进行实验,结果表明,该方法具有更高的分类精度,敏感度和特异度分别达到了93.3%和96.7%,识别结果令人满意。

简介：针对常规基于S型基函数的模糊神经网络存在随模糊控制规则数目增加导致中间层节点激增的问题,设计了一种改进型的模糊高斯径向基函数神经网络控制器,给出了优化的模糊神经网络结构模型和控制器设计优化改进方法,利用减少中间层节点的数量降低算法的复杂度,并提高跟踪控制的实时性.通过优化算法在移动机器人上的仿真应用,验证了所提改进算法在跟踪控制运行中的实时性、有效性和可行性.

简介：针对传统BP神经网络用于谐波检测时存在收敛速度慢、易陷入局部最小值的缺点,提出用混合蛙跳算法代替BP神经网络中梯度搜索算法的混合蛙跳算法神经网络,并将其用于电力系统谐波幅值与相位测量。根据电力系统所含谐波特点,构建谐波检测的神经网络模型,阐述混合蛙跳算法神经网络的基本原理。以三次谐波为例,给出神经网络训练方法以及训练样本如何构建。仿真结果验证所提方法的可行性,其收敛速度、检测精度均优于BP神经网络。最后用训练好的神经网络检测未训练的样本,实验结果验证该网络具有良好的泛化能力。

简介：电费回收风险是供电企业电费安全风险管理的重要环节．而电力大客户的信用管理是规避电费回收风险的重要组成部分。为了能够更好地为供电企业规避风险，为电力客户提供差异化服务提供有力的依据，从供电企业的角度出发．根据电力客户行业的发展情况、客户的历史信用情况以及客户财务3个方面构建指标体系，并通过层次分析模型将电力大客户分成5个信用等级作为BP神经网络训练的目标值．通过训练得到的BP神经网络，能够对企业的信用等级进行评价，最后通过收集某市电力公司数据验证了该方法的可行性。

简介：

简介：基于起升机构液压系统故障诊断的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识,提取汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,运用模糊隶属度函数来描述这些的程度,利用共轭梯度优化算法对神经网络进行训练,并通过实例分析,验证了汽车起重机起升机构液压系统模糊神经网络故障诊断的有效性。

简介：为了科学合理地对个人信用进行分级评价,本文提出了一种基于离散Hopfield神经网络的个人信用评价模型.由于离散Hopfield神经网络结构特征,使得其学习的过程可以演化到稳定状态,能够模拟生物神经网络的记忆机理,弱化评价中的人为因素,提高评价结果的准确性和权威性.同时借鉴美国FICO信用评分表的12个影响因素作为个人信用评价指标,把个人信用等级分为A,B和C三个等级,构建离散Hopfield神经网络个人信用评价模型.将3个待分类的个人指标数据进行仿真实验,结果表明该模型能够对个人信用进行有效的分级评价.