单桩荷载与沉降关系曲线的神经网络预测方法

本文提出了一个预测单桩荷载-沉降关系曲线的BP神经网络模型。该网络模型包含两级网络，第一级网络以桩长、桩径、桩侧土层的分布情况，桩侧与桩端土层的物理力学指标为输入元，来先预测出单桩的极限承载力及其对应的极限沉降；第二级网络以第一级网络的输入元和输出元作为其输入元，进一步预测各分级荷载下桩的沉降。实际预测精度一般能达到15％以内，且稳定性较好，表明神经网络模型略优于通常的经验公式方法和数值方法。     

杨洋学车——斜坡急转弯

斜坡急转弯是山地运动中常用的技术，也是技巧摩托车的实战基本功。当你驾车穿越在山谷丛林中时，面对随时出现的各种斜面地形，掌握了斜坡急转弯技术则能够穿梭自如了。     

高速公路交通阻塞量预测新探

本文描述了日本阪神高速公路上交通阻塞的变化规律，提出了预测其交通阻塞的神经网络模型，并用实例数据进行了验证和预测分析。与用线性回归分析模型的分析结果比较，该模型适应性强，精度也较高。     

IFA在知识可增殖神经网络中的应用

独立分量分析(ICA)将混合信号看作是相互独立的源信号的线性组合,近年来引起了神经计算和信号处理领域专家的重视.本文提出一种新的基于独立特征分析的知识可增殖人工神经网络模型,从而进一步完善了ICA的功能、增强了嵌入的独立学习人工神经网络功能的完备性.并且针对知识可增殖人工神经网络的要求提出相应的扩展EM算法,增加了运算速度.     

自适应神经网络用于船舶动力定位系统

船舶动力定位采用一种控制系统驱动装在船上的侧推器和尾部推进器或者几个全回转的推进器，使船定位在海平面的要求位置上，船受到风，浪及流等海洋环境力的作用时会漂移离原位置，传统的控制方法是采用ＰＩＤ反馈控制。顾和李提出了一种新的基于人工神经网络的控制方法，它具有许多优越性；（１）一个可随意调节的目标函数以适合不同的需求－定位精度高或节约定位能量，（２）前馈控制产自适应不同的环境力数以适合不同的需求－变化     

利用复合神经网络进行柴油机故障诊断

在对ART-2和并行BP人工神经网络模型进行分析的基础上,提出了一种针对大型复杂设备进行故障诊断的复合神经网络诊断策略:先运用ART-2识別单一类故障,再使用并行BP网络实现并发故障和新故障的分离,解决了对复杂设备并发故障诊断和新故障都能有效识別的问题。该模型利用柴油机缸盖振动数据进行诊断验证,能够有效识別并发故障和新故障等复杂故障类型。