简介：摘要通过数学回归分析法制定的数学模型是很难解决桩基工程当中存在的问题。因为以智能决策与知识发现基础上形成的人工神经网络系统有着能够处理大量不确定信息的能力，且具有很强的学习性能与非线性映射以及预测的能力，可以很好解决难以构建数学模型但可以收集训练样本的问题。本文立足于人工神经网络方法，对其在桩基检测中的应用进行了简要的探讨，希望对建筑工程发展有所帮助。

简介：摘要智能输电网是人工智能神经网络的典型应用。其采用数据层、通信层、应用层网络结构，采用开放式的数据网络平台。交叉学科的服务商在数据网络平台进行应用层数据发掘与实现，为用户提供相互独立的产品，实现可持续的数据挖掘与应用。

简介：摘要本文利用人工神经网络理论在模糊控制技术上的运用，设计以洗涤水浑浊度和浑浊度变化率为输入参量，实时控制洗涤时间的洗衣机，并用MATLAB进行模拟

简介：随着医学和电子信息技术的迅速发展，人工神经网络（ANN）越来越多地被应用在重症监护室（ICU）中。ANN可以把大量的临床资料转化为信息，辅助医护人员进行诊断和治疗。在ICU中，ANN的作用有很多，主要是用来进行结果预测。应用ANN对于合理利用我国有限的医疗卫生资源以及改善患者预后具有重要的意义。

简介：吴超羽教授首次将人工神经网络模型应用于水文预报研究中，并取得卓越成果。自此，研究人员和学者开始将研究方向转换到人工神经网络模型上来，多年的探索和研究，也使得人工神经网络模型在水文预报中的应用取得了全面的发展和进步。本文旨在通过对人工神经网络模型的研究，深入解析其在水文预报中的应用。

简介：摘要人工神经网络具有智能化的特点，可以解决传统信息在处理上无法解决的问题，在自动化、信息等领域应用广泛。近些年来，它在遥感图像处理中也发挥着重要的作用，对于图像的分类、压缩、复原和重建等都有着较大的帮助。本文以BP人工神经网络为例，探究了它在图像压缩中的具体应用。

简介：摘要随着我国电力行业逐步推进智能电网建设，电网管理问题变得愈发重要，电网管理的主要内容就是负荷预测。通过分析电力负荷预测的重要性，分析电力负荷预测中人工神经网络的应用。

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：为了能够客观地对海水水质进行综合评价，在分析人工神经网络概念和原理的基础上，从阈值角度出发，通过对各类海水水质污染指标浓度生成样本的方法，生成了适用于BP人工神经网络模型训练的样本，并应用基于误差反向传播原理的前向多层神经网络，建立了用于海水水质评价的BP人工神经网络模型。将该模型用于渤海湾近岸海域水环境评价，通过模型的计算，得到该海域的水质类别。结果表明，2004-2007年，渤海湾近岸海域污染指标总体上在河流丰水期时比枯水期时高，2005年和2006年污染较为严重，2007年有所好转。经训练的评价模型应用于实例的评价结果表明，该模型设计合理、泛化能力强，对海水水质评价具有较好的客观性、通用性和实用性。

简介：由于煤层地质条件复杂多变,煤矿开采中的通风构筑物较多,造成矿井通风困难。本文基于人工神经网络法的理论与计算方法,对麻黄矿通风系统进行实例评价,通过对比人工神经网络法的计算结果与矿井通风评价的实测值,人工神经网络法对于矿井通风评价具有较高的可靠性。

简介：摘要：供水调度模型是建立在管网GIS、调度监控系统、水量分析和预测、成本预算、能耗分析等信息系统基础上的系统，应用现代信息技术对影响供水过程的各环节的主要设备、运行参数进行实时监测、运算和分析，提出调度控制依据或参考方案，辅助调度人员对供水系统进行科学调度控制。

简介：摘要：建筑管理是一个复杂的系统工程，包括施工、维护、运营等多个环节，需要大量的数据进行分析和处理。人工神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，可以对大量数据进行学习和处理，因此在建筑管理中有着广泛的应用。本文主要介绍了人工神经网络的基本原理和应用方法，探讨了人工神经网络在建筑管理中的应用前景和优势。研究结果表明，人工神经网络可以有效地解决建筑管理中的问题，提高建筑管理的效率和质量，具有重要的应用价值。

简介：摘要：建筑管理是一个复杂的系统工程，包括施工、维护、运营等多个环节，需要大量的数据进行分析和处理。人工神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，可以对大量数据进行学习和处理，因此在建筑管理中有着广泛的应用。本文主要介绍了人工神经网络的基本原理和应用方法，探讨了人工神经网络在建筑管理中的应用前景和优势。研究结果表明，人工神经网络可以有效地解决建筑管理中的问题，提高建筑管理的效率和质量，具有重要的应用价值。

简介：摘 要：回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上，重点介绍了有代表性的 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出卷积神经网络未来的研究方向。

简介：摘要近年来，随着机械工程的发展，我国机械设计朝向了智能化方向进一步的发展。智能机械设计的发展，使机械设计得到有效优化及完善。而对于人工神经网络来说，则为大量的、简单的处理神经单元互相组成的大规模分布式并行信息处理系统。实践证明，将人工神经网络应用到智能机械设计过程中，能够促进智能机械设计的优化，因此有必要注重人工神经网络的应用。本课题在分析人工神经网络的概念内容的基础上，进一步对人工神经网络在智能机械设计中的具体应用进行分析，希望以此为智能机械设计的优化、发展提供一些具有价值的参考建议。

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：摘要在双燃料发动机调速控制系统应用中，工况复杂多变，常常会出现非线性的、时变的和常用系统无法有效控制的情况，如何实现控制发动机的供油（气）量的比例来实现发动机的调速控制和功率控制是有一定难度的。本文引入一种人工神经网络分析方法，对有效实时控制发动机转速是很必要的。

简介：利用Landsat7ETM＋遥感图像反射率和实测水深值之间的相关性，建立了动量BP人工神经网络水深反演模型，并对长江口南港河段水深进行了反演。结果表明：具有较强非线性映射能力的动量BP神经网络模型能较好地反演出长江口南港河段的水深分布情况：由于受长江口水体高含沙量的影响，模型对小于5m的水深值反演精度较高，而对大于10m的水深值反演精度较低。

简介：采用MATLAB的人工神经网络工具箱,以高锰铝青铜的化学成分作为输入参数,其抗拉强度bσ、屈服强度0σ.2和延伸率δ作为输出,建立了材料的力学性能预测模型。计算结果表明,三项输出的预测值与实测数据接近,其相对误差小于±6%的范围,该模型对其他材料的设计生产具有一定的指导意义。