掌握神经系统的基本检查方法，能获取对疾病的定位和定性诊断信息，是医学生临床教学中不可缺少的部分。在进行神经系统检查时，首先要确定患者对外界刺激的反应状态，即意识状态

将神经网络与人工智能技术相结合,提出了1种新型的知识表示的形式化描述和知识单元。知识通过模式分类导入,并用IMSBP和(B-B)BP调节2种不同类型的权。在此基础上提出了神经网络的双向求解策略。以加热炉控制验证了其可行性

➢ 神经系统的基本构造; ➢ 分类及其功能； ➢ 神经系统的传导机制及与杀虫剂的关系；

➢ 神经系统的基本构造; ➢ 分类及其功能； ➢ 神经系统的传导机制及与杀虫剂的关系；

将LVQ神经网络用于冷轧带钢表面缺陷的自动分类中,解决了以往分类方法在多缺陷模式类型情况下耗时多和准确率低的问题.对现场采集到的14种主要缺陷类型进行了实验.实验结果表明,基于LVQ神经网络的分类器训练与分类的时间短,在多缺陷种类分类的过程中准确率能得到保证

针对烧结过程生产实际,运用神经网络中的BP学习算法设计了分类器,用于在线推断烧结矿的质量。为了加快BP学习算法的收敛速度,采用了自适应变步长学习算法。实验结果表明,由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型,预报正确率高,具有很好的泛化能力

将神经网络与传统专家系统有机地结合,建立了用于高炉炉况预测与判断的神经网络专家系统。该系统命中率高、适应性强,且具有良好的自学习功能

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

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

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