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, 1999 随着信息科学和技术的迅猛发展，人们越来越渴望能充分利用所收集的信息，让它对企业将来的运作起到一个指引的作用。这也是预测技术亘古不变的魅力所在。近年来，在形形色色的预测方法中，人工神经网络方法引起了一股研究热潮。它突破了线性预测模型以及模型驱动方式的限制，以其非线性的数据驱动方式受到人们的青睐。 本文中，笔者针对目前BP人工神经网络应用于预测方面的两个研究方向—直接预测和间接预测中出现的热点问题，结合实例，进行了一番研究和讨论。 全文分为六章。 第一章绪论 ...
陈艳
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Gaoya dianqi, 2002 人工神经网络在变压器故障诊断中有广泛的应用。常用的BP算法具有易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点 ,给故障诊断带来不便。为此提出利用进化算法优化人工神经网络结构的初值 ,利用可靠性分析技术对输入数据进行处理 ,从而有助于较快获得最佳的权值矩阵 ,实现变压器故障诊断。
臧宏志, 徐建政, 俞晓冬
doaj
, 2016 移动机器人在复杂环境自主运行就必须具有较高的智能性。模糊神经网络技术结合了模糊逻辑与神经网络的优点,充分发挥模糊控制的推理及神经网络的学习机制以增强机器人系统的智能性。本文采用超声波红外以及电子罗盘传感器采集未知环境的信息,通过模糊神经网络信息融合实现机器人的自主避障 ...
张伟, 高宏伟, 杨小菊, 米海山
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Application of artificial neural network algorithm in pathological diagnosis and prognosis prediction of digestive tract malignant tumors. [PDF]
Zhejiang Da Xue Xue Bao Yi Xue Ban, 2023 Xiao Y, Wang S, Ling R, Song Y.
europepmc +1 more source
, 2008 分析了BP、RBF和ARTMAP等人工神经网络在实现非线性映射方面的共同之处，基于RBF等网络对于人脑功能方面的模拟和仿生模式识别的思想，总结出一种处理这类问题的基本框架。该框架的特点是将问题分解为样本覆盖问题和基于模型的映射拟合问题。在利用该框架研究某个函数集在连续函数空间中的稠密性的基础上，提出了一种新的人工神经网络模型——主方向神经网络（PDNN）。通过与BP网络和RBF网络在函数拟合和混沌时间序列预测方面的对比实验 ...
殷维栋
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Gaoya dianqi, 2008 对向传播（CP）算法是一种有教师学习和无教师学习算法的混合体,既具有良好的模式识别性能,又能很好地解决反馈型神经网络的收敛问题。笔者提出了基于CP分类器人工神经网络的变压器故障诊断方法,建立了CP组合神经网络模型,通过比较不同训练情况下的正判率来确定CP网络中的训练次数和竞争层神经元的个数。实例证明该模型诊断结果的正判率比改良电协研法和IEC三比值法有较大的提高,具有较高的诊断准确率和应用价值。
汪晓明 +5 more
doaj
, 2003 应用隐含反馈线性化理论和神经网络理论,构建水下机器人神经网络直接自适应控制系统,该控制系统无需载体的任何先验信息,不需预先离线训练而直接进行控制。仿真结果表明,该控制算法不仅可以保证系统的跟踪误差收敛于零点的小邻域内,同时保证了系统状态的有界性 ...
邢志伟, 封锡盛, 王宁
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Zhongshan Daxue xuebao. Yixue kexue ban, 2008 【目的】微钙化点是早期乳腺癌的重要征象之一，本研究联合运用遗传算法、模糊数学和人工神经网络，建议一种乳腺微钙化点提取的新方法，为乳腺病变的自动识别提供前期处理，为早期乳腺癌的临床诊断提供帮助。【方法】首先利用随机方法产生大量的样本，然后，利用模糊遗传算法对产生的随机样本进行分类，将分类后的样本输入人工神经网络进行训练，将310幅乳腺图像的感兴趣区域输入训练后的人工神经网络分类器进行分类。【结果】与微钙化点提取方面的同类文献相比较，结果表明该算法在相同误检率下得到较高的阳性检出率。【结论 ...
doaj
四川大学学报. 自然科学版, 2011 孔缝电磁耦合问题历来是电磁兼容领域中的一个重要部分,多年来人们已经采用多种方法对孔缝电磁耦合问题进行了深入研究.随着电子系统的日益复杂,无论是全波分析还是解析方法在孔缝电磁耦合问题研究中都存在很大的局限性.为了更好的解决这个问题,本文探讨了人工神经网络用于孔缝耦合分析的可行性.以大量数值计算结果为训练样本,建立了适用于分析任意大小圆孔电磁耦合的人工神经网络模型.该模型以圆孔半径的电尺寸为输入参数,等效散射面积为输出参数.利用该模型预测其他尺寸圆孔的电磁耦合 ...
柏振华, 闫丽萍, 赵翔, 黄卡玛
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Jianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2023 通过建立计算预制装配式型钢混凝土（PSRC）梁抗剪承载力的智能模型，在一定程度上提高了计算精度与适用性。基于BP人工神经网络算法，通过对影响PSRC梁抗剪承载力的相关参数进行梳理，选取十四个主要影响参数作为输入层，以试算法确定隐含层节点数为5，初步构建了三层结构人工神经网络系统；以收集的76组试验数据作为学习样本，对构建的神经网络系统进行训练，建立了对PSRC梁及SRC梁抗剪承载力计算的N14-5-1智能模型。使用智能模型对6个PSRC梁构件及6个SRC梁构件进行抗剪承载力计算，并通过与规范公式计算结果、
刘坚 +13 more
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