简介：利用MATLAB语言及基于它的神经网络工具包根据模糊控制规则对B-P网络进行训练,并用这一网络控制倒立摆,结果表明,MATLAB中的神经网络工具包在神经网络的应用中大有作为.

简介：在收集到原始数据后，如何对这些数据进行有效分析及报告结果一直是入侵检测领域中研究的重点，并因此形成了多种ID方法。本文提出了一个ID模型，提出了一种改进训练算法，对模型的核心组成部分进行了分析、设计和实现，并进行了相关实验。

简介：目的利用BP神经网络的理论和算法,对COPD患者的历史数据进行分析,构建出COPD再入院患者的风险评估模型,通过对COPD再入院患者各相关因素的敏感度分析和疾病风险评估及分析,为BP神经网络建模在临床诊疗中的应用提供一定的参考,并为医疗资源的合理配置提供较为有效的解决方案。方法编写结构化查询语句,从HIS数据库抽取相关数据,导入Clementine11.1中,利用BP神经网络算法进行建模,预测结果用SPSS22.0进行模型的建模效果评估以及模型建模效果的假设检验。结果经过优化后的BP神经网络的拟合度为71.743%,预测准确度93.55%。在所有相关影响因素中,入院次数和入院状态对COPD患者的再入院风险度影响最大。在预测效果上,BP神经网络要优于传统的多元统计分析方法。

简介：异步电动机控制系统是一个较难的工程问题。由于交流电动机机械系统具有非线性动态特性，以及交流电动机的某些状态变量无法测量，这些问题都使系统控制问题变得复杂。另外温度发生变化时，转子电阻发生很大变化，这又是一个控制系统难以克服的问题。使用神经网络的自适应控制技术来实现感应电动机的控制问题，第一种是单输入-单输出（SISO）系统，控制器使用静态多层感知器神经网络（MLP神经网络）；第二种是多输入-多输出（MIMO）系统，控制器使用递归神经网络为动态控制系统方案。本文重点讨论MIMO系统。

简介：本文通过构造Lyapunov函数和利用不等式分析技巧，研究了具有时滞的细胞神经网络的稳定性，给出了与时滞无关的网络渐近稳定的充分判据，该判据可用于时滞细胞神经网络的设计与检验，有重要的理论意义与应用价值。

简介：脉冲耦合神经网络用于图像检索时，具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性，同时对噪声还具有很好的鲁棒性．本文提出了一种改进的脉冲耦合神经网络图像纹理检索算法，该算法将脉冲耦合神经网络和离散余弦变换相结合．首先将脉冲耦合神经网络输出的二值图像序列进行离散余弦变换，然后选择不同的特征提取方法提取纹理图像的关键特征，最后利用欧氏距离分类器对图像进行识别,基于Brodatz纹理图像库的实验结果证明了该算法的有效性。

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：采用能任意精度逼近任意函数的BP神经网络对用熏硫法预处理山楂中Vc含量进行建模．建模结果表明。BP神经网络能很好地逼近Vc含量与熏硫量和熏硫时间的函数关系，能够确定最佳熏硫时间和熏硫量，并确定在此条件下的Vc含量．

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：随着环保意识的增强，绿色包装越来越人们及政府机构的重视，对绿色保证的优劣评价，则成为一项关键的工作。本文运用模糊神经网络，对已建立的绿色包装指标体系进行评价，最后得到一个合理的评价结果，实例表明该方法可以作为绿色包装评价的理论研究内容，可以为政府以及其他检测部门提供一种可行的理论依据。

简介：将模糊控制和神经网络控制相结合设计出模糊神经网络控制器，应用于交流伺服系统的调速控制中，可以克服交流伺服电机中参数变化、非线性和耦合等不确定因素的影响。针对模糊神经网络控制器运算量大、收敛慢的特点，硬件采用DSP芯片作为其控制器运算单元，成功地完成了其控制器的DSP实现，提高了交流调速系统的控制性能。

简介：摘要：随着煤矿机械设备的发展和采掘技术的进步，煤矿开采深度和掘进面单进深度不断提高，掘进速度也不断加快，造成了瓦斯排放速度和绝对涌出量增加。由于其环境的复杂性和不确定性，煤尘、瓦斯等排放随时变化，且随着井下巷道日益复杂，采掘机械和采掘速度的进步，井下通风系统管理的变量越来越多。为了保证通风系统持续稳定的工作，各需风位置能得到可靠有效的通风，本文采用神经网络算法对通风系统进行可靠性预测，为井下通风管理人员提供一定的通风故障管理依据。

简介：

简介：摘要：随着技术的不断发展，计算机和互联网的普遍应用，社会生活的各个领域每分每秒在源源不断的产生大量的数据和信息。在司法领域，大量的卷宗文档数据在法院生产，人工对卷宗进行分类难以满足大数据量分类的需求，这时候使用机器进行卷宗分类就显得尤为必要。我们提出了一种基于深度学习卷积神经网络的方法，对司法卷宗进行自动分类。在实验中，我们的方法达到了94.53%的准确率，大幅提升了工作效率。

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：摘要基于BP神经网络原理，介绍了利用BP神经网络研究闸门损伤检测技术的方法。同时，通过工程实例进一步阐述了神经网络在闸门损伤检测中的应用过程。实例表明，BP神经网络在闸门损伤检测中的应用是一种有效的方法。

简介：针对无人动力伞在执行任务时常常在低空、城市上空等复杂气流环境飞行，无人动力伞的响应特性受到飞行速度、航向角和各种风的综合影响，具有的非线性和不确定性．导致事先设计的控制规则不再适合，对此基于PID的控制算法难以达到满意的控制效果．本文提出了一种模糊神经网络控制无人动力伞航向控制策略，利用RBF神经网络所特有的局部逼近能力，对模糊控制规则进行在线推理并获得连续输出，采用GA算法对神经网络参数进行调整来实现对模糊控制器规则库的优化和模糊规则的自动生成．使控制器能够进一步适应无人动力伞实时控制中的时变性和不确定性，保持良好的控制性能；仿真表明算法是可行的．

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：分析了影响城镇日用水量的非线性因素，利用人工神经网络，选择影响城市日用水量的主要因素。建立城镇日用水量预测模型，并将该模型的预测效果与传统的日用水量模型预测效果进行比较，结果显示该模型的预测精度更高、所需时间更短、更适用于影响因素较多的城市日用水量的预测。