根据我国大气腐蚀网站积累的环境数据和材料腐蚀数据,采用人工神经网络方法。建立了碳钢及低合金钢在大气条件下,腐蚀率与金属腐蚀暴露时间对应关系的预测模型.结果表明:在相同的大气环境下不同的金属存在着不同的网络;相同金属在不同的大气环境下存在着不同网络;BP算法的形式要根据实际情况而定

在深入研究APT-2神经网络结构的基础上,提出了一种基于神经网络的自适应故障模式分类方法,并应用在轴承故障诊断中,结果表明:该方法对轴承故障模式具有自学习、快速稳定的识别能力

以恒应变速率凸轮压缩试验机得到的实验数据为基础,采用人工神经网络的方法建立了碳钢变形抗力与应变、应变速率及温度对应关系的预测模型,与多元非线性回归模型比较,神经网络模型具有较高的预测精度

将BP神经网络建模方法与预测控制思想相结合用于宽带钢板形自动控制,研究并建立了基于BP神经网络的板形预测控制数学模型.经用宝钢1420mm冷轧实测数据仿真验证表明该模型具有很高的预测精度

针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率

提出高炉异常炉况判断专家系统原理及实现方法.针对一般专家系统知识获取\瓶颈\现象,引入神经网络实现高炉异常炉况判断.仿真结果表明,这种方法实用可行,为高炉异常炉况判断采用神经网络实现提供了1个很好的实例

根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征

4.1 模糊控制技术 4.1.1 模糊控制的数学基础 4.1.2 模糊控制原理 4.1.3 模糊控制器设计 4.1.4 模糊控制的特点 4.1.5 模糊控制的应用 4.1.6 模糊控制的现状与发展 4.4.1 内部模型 4.2 神经网络控制技术 4.2.1 神经网络基础 4.2.2 神经网络控制 4.4.2 预测模型 4.3 专家控制技术 4.3.1 专家系统 4.3.2 专家控制介绍 4.3.3 专家控制基本思想 4.3.4 专家控制组织结构 4.4.3 预测控制算法 4.4 预测控制技术 4.5 其它先进控制技术

提出了一种基于免疫识别原理的径向基函数神经网络学习算法.该算法利用人工免疫系统的识别、记忆、学习等原理,将输入数据作为抗原,抗体为抗原的压缩映射作为径向基函数神经网络模型的隐层中心,输出采用最小二乘法确定权值.通过预报热轧带肋钢筋力学性能的仿真实验结果表明,与K-均值法选择中心点比较,该算法计算量较小,精度高

分析了小波基函数对于确定模式、混沌模式及随机模式所表现出来的不同的收敛特性,提出构造一个小波神经网络及相应学习算法.利用小波网络在学习过程中神经元的不同增长趋势来反映上述收敛性的差异,从而将3种不同的模式予以区分,并将混沌模式从中提取出来