采用带动量项的线性再励自适应变步长BP神经网络算法,建立了基于多周期运行模式的烧结矿化学成分预报模型;使用基于数据库技术的知识库和正向推理的推理机,开发了化学成分控制专家系统.系统自投入运行以来,预报模型命中率稳定在90%以上,操作指导建议采纳率达到92%,实现了对烧结矿化学成分的稳定控制

提出了利用神经网络自适应滤波原理解决多传感器信号处理的方法,通过对多路带噪声的数字模拟信号的滤波结果表明,该方法能快速、有效地消除主信号源的各种背景噪声

《人工神经网络应用及原理》课程教学课件（PPT讲稿）第03讲 神经元与网络结构

针对钢包精炼炉电极控制系统具有非线性、时变、模型不确定、大滞后、多输入多输出耦合的特点,提出一种基于神经网络实时在线辩识的内模控制方案.控制器采用神经网络解耦,将混沌机制引入到BP算法中,用以加快学习的收敛速度.仿真结果证实了控制策略的有效性

以缩小连铸二冷区板坯表面实际温度和目标温度的差异为目标,建立了板坯连铸二次冷却智能控制模型.该模型采用支持向量机(SVM)实现板坯表面目标温度的动态设定,采用对角递归神经网络(DRNN)实现板坯表面温度的预测,采用T-S模糊递归神经网络实现二次冷却水动态调整与分配.通过对某钢厂板坯连铸过程进行仿真计算和现场试验,结果表明:该模型将二次冷却水水量控制问题与板坯在冷却过程中的温度状态相结合,实现了连铸二次冷却动态优化控制,有利于提高板坯的质量

依据煤与瓦斯突出机理及突出过程物理特征,结合煤矿安全监测系统,提出以瓦斯浓度和煤体温度时间序列的煤与瓦斯突出预警指标,利用GIS技术和人工神经网络建立了煤与瓦斯突出预警模型.某矿17180工作面的预警结果表明:预警模型可以为煤与瓦斯突出预警提供技术支持

《人工神经网络应用及原理》课程教学课件（PPT讲稿）第08讲 自组织竞争人工神经网络

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

大连医科大学附属二院神经科：神经疾病的诊断（临床问查和辅助检查的关系）

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