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：面部的特征点准确定位对于表情识别和面部动画合成等应用具有重要的意义。随着网络时代自拍的盛行，人们对于实际应用场景中不同光照，角度和遮挡条件下的准确特征点定位提出了更高的要求。本文设计了一种基于级联的深度卷积神经网络的面部特征点定位算法，在初步特征点识别的基础上利用级联网络进行回归优化拟合，从而达到了精确定位的效果。

简介：设计一种基于逆推算法的无人艇神经网络滑模控制器,实现了无人艇在大幅度改向操纵运动中航向准确稳定快速跟踪.借助滑模变结构控制技术,设计系统带有积分器的滑模面,引入径向基神经网络逼近系统非线性函数和不确定参数,同时结合非线性阻尼定律克服外界有界干扰,最后利用逆推算法设计出系统控制律.仿真实验结果表明,径向基神经网络能精确逼近船舶非线性函数和不确定参数,控制器输出平滑无抖震,航向输出对船舶参数摄动及外界干扰不敏感,具有较强的鲁棒性.

简介：精确的短期电力负荷预测对电力系统的生产调度和安全稳定运行起到十分重要的作用。为提高短期电力负荷预测模型的精度。提出了一种基于Elman神经网络的改进模型。通过在输出层和隐含层之间扩展一个新的承接层。增强了Elman神经网络的动态信息处理能力。仿真结果表明，改进型Elman神经网络预测模型的预测精度要高于反向传播、支持向量机和常规Elman，同时也说明了建立改进型Elman模型用于短期电力负荷预测是可行的。

简介：摘要 : 对电力的需求是人们日常生活的主要生活需求之一 。在整体电力企业的管理当中，对电网进行有效的管理是中小企业主要运营的重要问题之一。从具体的应用而言，整体电网的运营与管理工作具有的较为丰富的多样性。其中对电力负荷进行有效的预测是整体电网运营工作中的重点工程之一。有效的电力负荷预测工作，能够使相关技术人员对整体电网的运行有效的调整，进而使 整体电网管理拥有更加优质的管理效果。并使整体电力企业的经济效益进一步以能源管理的方式得以提升。文章 对人工神经网络在整体电力负荷预测中的重要作用进行相应的分析，并解释其具体的应用过程，希望能够为电力管理工作提供有效的现实 性参考。

简介：永磁同步电动机（PMSM）是一个多变量、非线性、强耦合的复杂系统,其伺服系统的控制策略直接影响PMSM的性能指标。文章给出了PMSM在d-q坐标系下的数学模型,分析了空间矢量脉宽调制（SVPWM）的基本原理,针对传统的复杂SVPWM算法,分析了一种基于Kohonen神经网络的SVPWM算法。该算法计算简单,避免了大量的三角函数和求根运算,从而可节省处理器的计算时间。采用的控制方式,在Matlab/Simulink环境下建立PMSM伺服系统三闭环控制仿真模型,仿真结果验证了算法的有效性。

简介：

简介：讨论了神经网络技术的结构、特点、各种模型以及数据挖掘系统的体系结构：研究了基于神经网络进行数据挖掘的关键技术和实现的途径。

简介：摘要：本文在阐述人工神经网络的发展过程中，对其在当前机械工程领域的应用进行分析和探索，通过对当前机械工程实际操作过程中存在的欠缺和不足进行分析，探究人工神经网络能够对机械工程带来的重要意义和影响，并为人工神经网络在今后诸多领域的应用提供相应的参考。

简介：摘要随着我们国家经济建设的不断发展，我们国家的综合国力显著的提高，国家在国际上的地位越来越高，但是相比于发达国家来说，我们国家发展仍然具有非常大的空间，为了实现可持续发展的目标，缩短与发达国家之间的差距，我们必须要进行技术上的不断创新，不断的提高科学技术水平，并且，我们国家的地位越来越高，面对着的竞争也就越来越激烈，为了保障我们国家的独立自主，我们必须要提高军事方面的能力，实现我们国家的独立自强，军事能力非常重要。

简介：

简介：摘要：配网单相接地故障占比较高，为提高选线准确性，得到更多选线方法，采用BP神经网络法对单相接地故障选线进行分析，建立基本数学模型，并使用电路仿真软件对配网模型进行仿真，数据结果进行归一化，使用神经网络进行计算，可选出故障线。

简介：黄土的湿陷起始压力是评价黄土湿陷性的重要指标之一.影响黄土湿陷起始压力的因素有很多,且各因素间并非独立,通过分析各物性指标间的相关性确定塑性指数、含水率、干密度作为影响黄土湿陷起始压力的因素.本文提出并建立了黄土湿陷起始压力的人工神经网络预测模型,选取新疆伊犁地区黄土的数据作为神经网络模型的学习和预测样本,将神经网络模型的预测结果与实际结果对比可知二者误差小于10%.利用陕西彬县黄土数据验证了网络模型的通用性,说明用人工神经网络方法计算黄土湿陷起始压力准确、可靠,建立了一种计算湿陷起始压力的新方法.

简介：摘要本文通过研究人工神经网络算法的理论，结合药品安全指数的实际情况提出了药品安全指数权值的调整策略和药品安全指数权值的确定方法，根据这种方法确定了一级指标与二级指标指数级，并对一级指标中的药品机构检验合格率进行了细致的划分与分析。最后说明了这种权值策略提供的药品安全指数能科学、实时、动态地处理各种指标与相应的权值。

简介：日长变化的预报具有重要的科学意义和实际应用价值。非线性的人工神经网络技术中的反向传播模型（BP网络）可用于预报日长变化。BP网络的拓扑结构决定了神经网络解决问题的能力，针对不同的问题需要采用不同的网络结构。该文分析了神经网络的拓扑结构算法，选用最小均方误差法确定网络的拓扑结构，并将此应用于日长变化预报。结果表明，该方法是可靠和有效的。

简介：

简介：图7优化小波神经网络函数逼近情况,图9BP算法训练的小波神经网络函数逼近情况,优化小波神经网络的函数逼近情况

简介：通过对仿射离散小波框架的分析，用离散仿射小波变换时频局部化集中与神经网络的有关理论，研究了前传神经网络的组织结构与简化，提出了处理方案，并利用此理论对波函数的逼近给出了一般算法．

简介：对某航炮加速器运动特性进行了分析，测绘了加速器滚轮运动曲线，并采用BP神经网络进行拟合。给出了各运动件之间的约束关系，运用MATLAB软件对加速器运动特性进行了仿真计算，并对仿真结果进行了分析。为进一步研究加速器运动特性和改进设计提供了理论参考。

简介：摘要众所周知，BP神经网络是人工智能网络中的一个典型算法，也是目前研究最为成熟的神经网络模型之一。不仅有很强的非线性映射能力，而且也是一种基于模型训练误差梯度降低的具有较强非线性映射能力的模型，它模拟了人脑神经网络的工作原理，对一系列的输入信息进行处理和传递最终得到期望的输出成果。在大坝中，其变形主要受到水位高度、温度、气压等因素的影响，这些影响因素可综合反映为大坝变形随时间而变化的规律，我们利用BP神经网络建立变形影响因子与大坝变形量之间的映射关系，从而实现对大坝变形的预测分析。供同行参考。