简介：所以生物的记忆过程就是建立特定连接方式的神经网络的过程,但在认知若干个具体苹果的过程中,可以由单个神经元、神经链路或是神经网络来承担

简介：本文介绍神经网络的特点以及近年来有关神经网络与混沌理论、模糊计算和遗传算法等相结合的混合神经网络研究的动态,神经网络、模糊集理论和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物信息处理模式以获得智能信息处理功能的理论,并确定混沌---神经网络模型具有混沌解的参数空间

简介：古人云“以史为鉴”,说的是吸取历史的经验教训,对未来的情况做出预判或者改变。生活中,亦是存在相似的利用历史数据对未来变化趋势进行预测分析的时间序列问题。本文就时间序列一类的问题进行研究,探讨如何更好地根据历史统计数据,对未来的变化趋势进行预测分析。本文基于神经网络,以气象观测历史数据作为研究的对象,建立了气温变化时序预测模型。本模型利用大数据相关技术对数据进行特征处理,通过深度神经网络,学习特征数据和标签数据之间复杂的非线性关系,从而实现对气温变化的趋势预测。实验结果表明,相较其他模型,本文的模型能够更好地进行时序预测,同时也证明了神经网络用于气象预测的可行性。

简介：摘要：在现有的人工神经网络理论中 ,BP神经网络使用最为广泛。 BP网络 (Back-Propagation Network)训练网络权值的算法是后向传播学习算法 ,它是一种多层前向神经网络。 BP学习算法是人工智能专家 Rumel hart于 1986年创建的理论。现代模拟电路故障诊断技术中应用神经网络的基本上选择的都是 BP神经网络。本文基于 BP神经网络的模拟电路诊断展开论述。

简介：摘要：随着风力发电技术的不断成熟，系统容量越来越大，从而导致风力发电并网时所产生的电流冲击与波动过大，造成安全问题。 对变速恒频双馈发电并网系统，将传统 PID 控制与 BP 神经网络控制，提出了一种 BP 神经网络 PID 的空载并网控制策略。

简介：摘要：为解决单目图像中冗余像素点不利于深度神经网络快速完成深度信息检测的问题，提出一种基于卷积神经网络的深度线段分类算法。对 ＮＹＵ -Ｄｅｐｔｈ 数据集使用线段检测算法进行线段检测得到原始图像的线段特征图。通过数据预处理结合深度数据得到表征深度信息的线段集合及其标签，提出适用于线段特征的卷积神经网络，实现单目图像中深度线段的分类。本论文从不同方面阐述基于卷积神经网络的深度线段分类算法，希望为研究卷积神经网络的专家和学者提供理论参考依据。

简介：摘要当前高速公路的交通量呈明显的递增趋势，并且我国的自然环境条件十分复杂，在高强荷载和复杂环境的作用下，高速公路的病害特别是路面病害日益增多，因此我国通过建立路面管理系统为高速公路网的养护管理提供一个核心的平台。但是由于我国的路面管理系统建立时间很短，对于经验的总结和设备的先进程度仍然处在低水平线上。所以提高路面管理的现代化、科学化及智能化称为当下十分重要的科研努力方向。本文基于MATLAB的BP神经网路预测模型的分析，以加强路面管理数据分析的行为能力为目的，采用科学的管理理论及模糊数学的分析方法，为路面管理人员提供准确的路面使用性能的评测，尤其是本文提出一种自主学习且容错率较高的数学分析方法，这对于路面管理系统的数据采集、分析、评估，甚至对于整个高速公路网及社会经济的长期稳定发展具有很重要的理论和现实意义。

简介：摘要传统SCR脱硝控制设计及优化方法大多依赖PID控制模型，依赖大量人工经验、人工调参及模型优化，并且无法很好适应不同锅炉环境。近年来，以深度神经网络为代表的人工智能方法被广泛使用于不同领域，并且具有应用在SCR脱销控制预测的潜力。本文研究基于深度神经网络的SRC脱销控制模型，使用负荷、烟气流量、入口NOx和出口NOx作为输入，使用优化PID调节下的调门开度作为预测目标，所构建的深度神经网络可精确预测调门开度，可替代传统PID控制模块，实现SCR脱硝控制调节及优化。

简介：摘要飞机的导航系统是引领飞机飞行方向，并让其可以根据事先规划的飞行路线在预期的时间内到达目的地，达到预定的飞行工作。本文基于神经网络控制，针对飞机导航系统的某些问题实施优化，力争获取好的解决方案，并且还给飞机导航系统的算法深入发展探索方向。

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：该文深入分析了两种经典前馈神经网络—多层感知器和径向基函数网络的基本原理,典型的算法如BP网络算法、RBF网络算法,RBF网络之所以具有分类能力是基于cover原理[5]

简介：粒子群优化(PSO)算法是一种新颖的演化算法,粒子群优化算法,PSO算法是一个新的基于群体智能的进化算法

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：摘要商业银行是市场经济的参与主体之一，具有盈利性的特征，也是国家金融体系的组成部分，有责任维护金融市场稳定，避免在信贷产品经营中出现系统性风险。信用风险是常见的风险形式，但如果得不到有效控制，也有可能酿成系统风险，因此，商业银行既要完善风险管理体系，又要应用先进的风险评估技术。Bp神经网络是辅助商业银行个人信用评估系统建设的一种技术，其有先进性的一面，也有自身的不足，在实际应用中需要不断改进，才能更好地发挥规避信用风险和提高信贷产品经营质量的效用。

简介：摘要本文针对车牌字符识别问题进行研究。在设计过程中，分别训练了三个BP神经网络来对数字，字母和汉字进行识别，并得出结论。在识别过程中，需对图像进行预处理来降低神经网络训练的复杂度。由于是针对单个字符进行识别，对图像进行手动分割后，图像会由于缩放、裁剪等原因而产生噪声，因此在图像去噪方面，采用中值滤波。在图像字符识别中，选择了BP神经网络的方法来进行识别，与其他方法相比，该网络不仅有较强的鲁棒性，还具有较强的自学习能力。该系统的开发环境为MATLAB，能够直接调用神经网络工具箱，使设计过程降低了难度。

简介：连接权系数wij及阈值h计算输出单元的输出　　m　　Yp=1/{1+exp[-(∑wjxpi-hj)]},[摘要]本篇论文我们介绍了基于粗集的BP神经网络识别项目的风险并评估项目风险,给出各风险指标的评价系数

简介：摘要为了建立更为贴近股市实际情况的预测模型，将神经网络在股票价格预测上的应用作为基础，利用神经网络的鲁棒性，建立添加了模拟股市波动干扰的神经网络，利用有外部信息扰动的神经网络验证了不同神经网络应对干扰的能力。在模拟股市真实情况对股票特征数据和神经网络进行摄动时，相比RNN和GRU，LSTM在应对外部信息时更能保持相对稳定的预测结果。这一结果为后续对股市具体情况的模拟和更深层次的基于外部信息的股市研究提供了参考。

简介：建立了对超市顾客满意度进行评价的BP神经网络模型,根据指标选择原则建立的超市顾客满意度评价指标体系,选取超市顾客满意度评价指标应遵循如下原则

简介：摘要本文针对神经网络的具体特点，分析讨论了其特征以及其信息处理的特点，同时，将经济管理在建筑过程所遇到的问题一一指出，对神经网络与建筑经济管理之间是否能互相结合做出假设，探讨其可行性。除此之外，对神经网络在建筑经济管理中所应用的领域也有所研究。

简介：摘要社会市场经济和智能建筑技术的发展，与智能建筑关键技术管理的建设成本预测和处理，智能建筑关键技术管理领域的模糊网络多层次数据融合处理分析。智能建筑的成本费用也在急剧上升。如何提高有效管理和合理的成本控制?这已成为目前智能建筑系统技术研究的重要课题。