探讨了一种将有监督学习机制融合到模糊ART网络构成一个有监督的模糊ART神经网络模型.这种网络能同时处理有监督和无监督学习问题,并具有积累和增加网络学习的能力.对该网络进行了滚动轴承检测数据模式分类实验,并与BP网络进行了比较性实验.结果表明:该网络具有良好模式分类能力和较好的可塑性

西安电子科技大学：《神经网络与模糊系统 Neural Networks and Fuzzy Systems》课程PPT课件讲稿（2006）Chapter 09 模糊与神经网络的比较——以倒车系统为例

西安电子科技大学：《神经网络与模糊系统 Neural Networks and Fuzzy Systems》课程PPT课件讲稿（2004）Chapter 09-1 模糊与神经网络倒车系统比较

西安电子科技大学：《神经网络与模糊系统 Neural Networks and Fuzzy Systems》课程PPT课件讲稿（2003）08. 模糊与神经网络的比较——以倒车系统为例 Comparison of Fuzzy and Neural Truck Backer-Upper Control Systems

西安电子科技大学：《神经网络与模糊系统 Neural Networks and Fuzzy Systems》课程教学资源（学科综述）模糊神经网络 Neuro-fuzzy Systems

西安电子科技大学：《神经网络与模糊系统 Neural Networks and Fuzzy Systems》课程教学资源（学科综述）人工神经网络 Artificial Neural Networks

针对梯度功能材料(FGM)制备过程的复杂性,提出了利用神经网络信息处理机制进行制备材料的特性预估;实例分析表明,这一方法是有效的.同时,针对BP学习算法速度较慢,易陷入局部极小的缺点,改用函数型连接网络来提高学习速度.试验表明学习速度提高显著

针对目前局部回归神经网络动态BP算法的误差导数计算复杂、收敛速度慢的缺陷,提出了一种新的快速算法.该算法是将信号流图引入动态BP算法,较好地解决了求解误差导数的复杂性,同时采用BFGS算法加快了网络的收敛速度.仿真结果表明了本算法的有效性

简要介绍了传统专家系统知识库所存在的问题,提出了一个基于神经网络的碳钢和低合金钢大气腐蚀知识库系统,并着重阐述了这种新型知识库系统的知识获取、知识表示和系统的实现等问题

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性