西安电子科技大学：《复杂网络与群体智能》课程教学课件（研究生）第八讲 图神经网络（上）

为实现酒精发酵变温控制，提出一种新的、具有专家调整策略的神经网络自组织模糊控制器.用神经网络代替传统模糊控制器的逻辑规则推理合成运算或查表，减少了工作量.采用一种对量化，比例因子进行专家调整的策略，使系统响应的上升时间减少，超调量降低，控制器的鲁棒性，稳定性均良好

模块(组合)网络 （1)产生的背景 （a)更好的映射非线性函数 （b)模拟人类神经系统分工

一、细胞代谢的调节网络 二、酶水平调节 三、细胞结构对代谢途径的分隔控制 四、细胞信号传递系统（激素与神经） 五、基因表达的调节

一、注意的概念  二、注意的理论模型 ◦ 早选择 VS. 晚选择模型  三、注意的效应及其神经基础 ◦ 空间选择性注意的效应 ◦ 特征选择性注意的效应 ◦ 物体选择性注意的效应  四、注意的来源及其神经基础 ◦ 背侧注意控制网络 ◦ 腹侧注意控制网络  五、注意障碍

一、生物体内的信号传递 二、海马趾CA1神经元区室化模型 三、establishing the individual pathways 四、develope the network model in stages

热轧钢材的淬火冷却是改善钢材质量和性能的重要措施,淬火过程的核心就是控制钢板的冷却速度.针对传统的淬火控冷模型的固有缺陷,为了满足扩展钢种、规格及淬火温度高精度的要求,利用神经网络技术建立了神经网络淬火控冷温度预报模型,该模型与回归数学模型相结合,完成淬火控冷现场控制.应用结果证明,该综合模型极大地提高了钢板淬火冷却的控制精度,提高了产品的成材率

为了对匹配决策问题进行建模与预测,提出了一种具有更多神经生理学特征的稀疏回声状态网络(ESN),并基于在线监督学习方法对网络进行训练.为了评估网络的匹配决策性能,设计了三组测试数据集对网络性能进行测试,并提出了一种基于网络期望输出与实际输出序列最大相关系数的评价方法.仿真结果表明,新模型只需要较少的训练时间即可获得较好的决策性能,且对发放时间间隔、平移和网络噪声具有较好的鲁棒性

回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络,独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一.在该网络中,引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案,克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题.围绕这种新型网络结构,国内外许多学者开展了多样的研究.本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术,讨论了回声状态网络的优缺点,并综合近年的研究现状,总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向

通过对下一代制造系统网络特点的分析,提出了一种基于Internet的分布式网络管理系统,给出了其核心-基于人工神经网络的网络性能管理专家系统的模型.同时对此模型的核心模块——神经网络模块进行设计,实现网络性能问题的发现和相关原因的分析,并提出优化建议