应用EBP神经网络进行预测的研究

针对低阶多层，变拓扑结构的人工神经网络，运用误差反向传播算法，对离散非线性系统的拟合逼近进行了研究。对一个工业实际现象使用神经网络动态建模，结果表明，所提出的模型能自动训练学习修正误差，较全面地反映了影响负荷变化的各种因素。     

故障诊断专家系统神经网络学习机研究

根据故障诊断专家系统的特点，设计了一种面向故障诊断问题的机器学习系统。在参数修正自学习模型中，引入了变结构的参数修正人工神经网络模型，采用B-P学习算法及后验学习方式，实现了故障诊断专家系统参数修正学习机设计。在汽车故障诊断问题中的应用结果表明。学习效果良好。     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

基于蚁群算法和神经网络的位移反分析

运用蚁群算法和人工神经网络构造了位移反分析的蚁群人工神经网络模型，并基于正交试验获得的训练样本对网络进行学习，以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数和位移之间的关系。该方法以神经网络为基础，用蚁群算法来学习神经网络的权系数。利用反演结果，建立快速拉格朗日快速计算法（FLAC）模型，对地表沉陷进行预测。结果表明：用蚁群算法训练神经网络，可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能。     

前向多层神经网络BP训练的步幅试探调整法

前向多层神经网络ＢＰ训练的步幅试探调整法李艳斌，戚飞虎（光纤技术研究所）关键词神经网络，反向传播学习，步幅试探法中图法分类号ＴＰ３１在神经网络的研究中，前向多层人工神经网络的研究占有重要的地位，ＢＰ算法的提出，使得神经网络的研究取得了重大突破．作为前...     

基于BP神经网络的环境质量评估

利用人工神经网络对地区综合环境质量进行了评价,提出了基于BP人工神经网络、以Matlab为平台的算法程序的人工神经网络环境质量分类模型．并以某地区环境监测数据值为样本,进行了环境质量评价分析．研究结果表明,BP神经网络应用于环境质量评价无需构建复杂的参数方程,且具有基于知识学习的特性,结构简单实用,具有客观性和通用性．     

汉语自动分词中的神经网络技术研究

本文讨论了人工神经网络技术应用于汉语自动分词的映射模型和性能，着重分析网络结构和学习算法对歧义词切分的影响，在大量仿真实验的基础上，对其性能进行评价。     

神经网络在二相编码信号旁瓣抑制中应用

研究了人工神经网络在二相编码信号距离旁瓣抑制问题中的应用。在H．K．Kwan等提出的将多层感知器网络用于二相编码信号距离旁瓣抑制问题的基础上,采用了一种改进的神经网络学习算法对网络进行训练。用13bit巴克码对网络进行了测试。实验结果表明,经改进的神经网络学习算法训练后的网络抗噪性能、多目标分辨能力以及收敛速度都明显优于一般误差反向传播学习算法（EBP）训练所得的结果。     

用于过程控制的神经网络自适应控制方法

本文从人工神经网络中较常用的ＢＰ（Ｂａｃｋ－ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）算法入手，针对其存在的学习（训练）速度过慢和易陷入误差局部最小的问题，对其算法进行了改进，提出了一种新的可变学习速率（η）的方法．在此基础上，针对常规自适应控制器难于实现且精度较差的问题，把人工神经网络控制器（ＮＮｃｏｎｔｒｏｌｅｒ）应用于自适应控制系统中．计算机仿真证明了改进是有效的．     

城市供水管网水量预测的小波神经网络方法

为提高城市供水优化调度的可靠性和实用性，对城市管网水量预测的方法进行了研究．提出了利用小波分解与人工神经网络相结合的小波神经网络管网水量预测模型，该模型以非线性小波基为神经元变换函数，通过伸缩因子和平移因子计算小波基函数合成的小波网络，并从理论上给出了严密的算法；同时通过逐步检验算法，科学地确定了网络结构，克服了普通人工神经网络难以确定网络结构、存在局部极小点等缺点．仿真结果表明，该模型比普通人工神经网络预测模型的预测精度高，并具有很强的适应能力．     

基于进化神经网络的曲面磨削表面粗糙度预测

将人工神经网络技术引入曲面磨削加工领域，介绍了利用BP算法建立的曲面磨削表面粗糙度随磨削用量变化的进化神经网络预测模型．针对BP算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷，采用遗传算法训练BP神经网络，取代了一些传统的学习算法，设计了基于进化神经网络的学习算法．实验和仿真结果表明，基于进化计算的BP神经网络不仅可以克服单纯使用BP网络易陷入局部极小等问题，而且预测精度较高。     

网络化的神经网络专家系统简介

本文基于网络信息共享和以人工神经网络和专家系统技术为基础构建的网络化的神经网络专家系统,采用全局与局部资源信息思想,依据专家系统的推理和解释能力以及人工神经网络的学习,分析,决策能力完成整体框架。中间采用了多代理技术来研究分散的,松耦合的处理实体或处理器节点,协同进行问题求解。     

改进的神经网络快速学习算法

提出了一种新颖的神经元模型和用于神经网络训练的推广准则，给出了多层神经网络的快速学习算法，研究了一种用于语音识别的时变多层神经网络及其相应的快速学习算法．语音识别实验表明：所给出的快速学习算法能有效地加速网络训练进程．     

人工神经网络的互连权空间的演化方程学习算法

本文把人工神经网络的互连权视为广义的自旋变量，网络的学习问题看作互连权空间的优化问题，进而将通常在人工神经网络组态空间的连续时间动力学方程组推广到人工神经网络的互连权空间，并在方程组中引入类似Ｍｅｔｒｏｐｏｌｉｓ的ＭｏｎｔｅＣａｒｌｏ算法机制改进此方程组了以提高寻优能力，提出了一个人工神经网络的演化方程学习算法，该算法在很大程度上摆脱了局域极值的束缚，得到最优或接近最优的互连权，本文集中研究单层反     

基于自适应神经网络的电路系统故障诊断研究

针对人工神经网络的特点，对传统BP算法进行了全面改进，通过采用自适应学习率和动量因子修正等方法，有效克服了传统BP算法在实际应用中学习收敛速度慢和容易出现局部极小点的缺点。以电路系统的故障诊断为例，引入了模糊数学中的隶属度函数，对故障特征量进行处理后作为自适应神经网络的输入，故障编码作为网络的输出。实验仿真结果表明，该系统对电路故障类型能够有效地进行诊断和识别。     

求解线性不定方程组所展现的BP与Hopfield类型神经网络的学习同质性研究

主要针对求解线性不定方程组的两种并行计算神经网络模型(BP和Hopfield类型神经网络)进行了探讨。BP神经网络和Hopfield类型神经网络尽管在起源、网络定义、拓扑结构和学习模式上有较大的不同,但这两类人工神经网络在相同学习率条件下求解线性不定方程组中却可以表现出相同的数学公式、学习本质和计算能力,即学习同质性。此外,分别在零初值、相同但非零初值和不同随机初值三种情况下,针对两类人工神经网络求解线性不定方程组体现出来的学习同质性进行了计算机仿真验证,并证实了两类神经网络算法的有效性。     

小波神经网络研究进展及展望

关于步波分析与人工神经网络结合的研究,近些年来已成为信号处理学科的热点之一,已有大量的研究成果见诸各种学术刊物和会议论文。小波变换具有良好的时频局部性质,神经网络则有自学习功能和良好的容错能力,小波神经网络（ＷＮＮ）由于较好地结合了两者的优点而具有强大的优势。作者较系统地综述了小波神经网络的研究进展,讨论了小波神经网络的主要模型和算法,并就其存在的一些问题,应用与发展趋势进行了探讨。     

基于蚁群算法和神经网络的位移反分析

运用蚁群算法和人工神经网络构造了位移反分析的蚁群人工神经网络模型,并基于正交试验获得的训练样本对网络进行学习,以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数和位移之间的关系。该方法以神经网络为基础,用蚁群算法来学习神经网络的权系数。利用反演结果,建立快速拉格朗日快速计算法(FLAC)模型,对地表沉陷进行预测。结果表明:用蚁群算法训练神经网络,可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能。     

一种神经网络模型算法控制的研究

本文提出了一种利用人工神经网络来实现的模型算法控制，通过神经网络的离线学习和在线修正产生预测作用，并由智能控制单元实施控制作用。仿真表明，该控制方法具有良好的控制特性和鲁棒性，且适用于非线性系统。     

数学神经网络（Ⅴ）

继续研究数学神经网络，这里提出一种观点：人工神经网络可以作为数学的一种可视化手段，首先用便子指出几种熟知的数学方法可以用神经网络表达，然后讨论了线性规划、多目标线性规划、模糊线性规划以有模糊关系方程的神经网络形式。