在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在 着一种“侧抑制”现象,即一个神经细胞兴奋后 ,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑 制。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构 和现象形成的。它能够对输入模式进行自组织 训练和判断,并将其最终分为不同的类型

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

人工神经网络(简称神经网络)也是由大量的、功能比较简单的形式神经元互相连接而构成的复杂网络系统，用它可以模拟大脑的许多基本功能和简单的思维方式

在实际的神经网络中,比如人的视网膜中,存在着一种“侧抑制”现象,即一个神经 细胞兴奋后,通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制。这种侧抑制使神经细胞之间 出现竞争,虽然开始阶段各个神经细胞都处于程度不同的兴奋状态,由于侧抑制的作用, 各细胞之间相互竞争的最终结果是:兴奋作用最强的神经细胞所产生的抑制作用战胜了它 周围所有其他细胞的抑制作用而“赢”了,其周围的其他神经细胞则全“输”了。 自组织竞争人工神经网络正是基于上述生物结构和现象形成的。它能够对输入模式进 行自组织训练和判断,并将其最终分为不同的类型

通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型.通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性.结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl-含量、SO42-含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率

6.1 神经网络模型 6.2 反向传播多层前馈神经网络 6.3 其他神经网络 6.3.1遗传神经网络 6.3.2 径向基函数神经网络 6.3.3 概率神经网络PNN 6.3.4 竞争特征映射神经网络

了解人工神经网络的有关研究思想,从中 学习开拓者们的部分问题求解方法。 通过实验进一步体会有关模型的用法和性 能,获取一些初步的经验。 查阅适当的参考文献,将所学的知识与自 己未来研究课题(包括研究生论文阶段的 研究课题)相结合起来,达到既丰富学习 内容,又有一定的研究和应用的目的

基于数值模拟和人工神经网络模型以及对智能控制工艺过程的适当简化,为拉伸样模型的注射过程建立了一套智能化控制仿真系统.研究表明,该系统能够根据样品对性能的要求(如密度分布),自动进行注射工艺参数的优化.采用优化后的注射工艺参数重新进行注射过程模拟计算后,发现注射坯密度分布的均匀性较调整前有显著提高,基本符合预期的密度要求,证明智能化控制仿真系统可行

提出了采用人工神经网络方法进行地下金属矿山岩层移动预测,结合模糊数学对选取的地表移动影响因素进行了处理.计算结果表明,所选取的各因素之间及其与岩层的移动角之间存在着较强的非线性关系,移动角的大小与选取因素有着密切的联系,进而从理论上证明可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动的范围问题

感知器是由美国计算机科学家罗森布拉特(f. Roseblatt)于1957年提出 的。感知器可谓是最早的人工神经网络单层感知器是一个具有一层神经元、 采用阈值激活函数的前向网络。通过对网络权值的训练,可以使感知器对一组 输人矢量的响应达到元素为0或1的目标输出,从而实现对输人矢量分类的目 的