简要介绍了传统专家系统知识库所存在的问题,提出了一个基于神经网络的碳钢和低合金钢大气腐蚀知识库系统,并着重阐述了这种新型知识库系统的知识获取、知识表示和系统的实现等问题

将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性

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

针对一类带有未知虚拟控制增益的随机严格反馈非线性系统,基于后推设计,引入积分型Lyapunov函数,并利用神经网络的逼近能力,提出了一种自适应神经网络控制方案.与现有研究结果相比,放宽了对控制系统的要求,取消了对于未知函数的限制条件.通过Lyapunov方法证明了闭环系统的所有误差信号依概率有界.仿真结果验证了所给控制方案的有效性

1、生理学概述：生理学研究的内容、对象及方法；生理学研究与水产养殖的关系；生理学研究的动态及其进展 2、生理机能的调节及其控制：神经调节、体液调节及其与神经调节的关系、自身调节；非自动控制系统；反馈控制系统；前馈控制系统；稳态的概念

影响单个靶点研发AD（及其他许多疾病）治疗药物的策略可能不是最理想的。 在建立疾病网络基础上，通过系统药理学方法多靶点影响AD疾病发生发展的关键节点，可能对AD治疗能够取得较好结果。 神经干细胞移植和小分子化合物影响神经干细胞命运的再生医学探索，对提高AD治疗效果有意义。 寻找早期诊断的生物标志物对预防和早期治疗AD具有非常积极的价值

在直流电弧炉炼钢过程控制系统中,由于它的复杂机理,高度非线性加大了建模的难度.为提供适用于直流电弧炉炼钢过程优化控制的模型,提出一种引人遗传算法的神经网络建模方法,并将其用于某厂直流电弧炉炼钢过程模型的建立,获得了很好的效果.同时给出了基于现场实测数据的仿真结果

为了镇定混沌系统的不稳定周期轨道,提出了一种基于单神经元自适应PSD算法的状态延迟反馈法用于混沌的镇定控制.仿真结果表明,该算法不仅能够自适应地完成控制参数的整定过程,而且具有适用范围广、镇定时间短、抗干扰能力强等优点

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

• 支持向量机 • 二元线性SVM • SVM用于非线性分类 • 机器学习方法 • 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN） • 深度学习（Deep Learning）现状 • 经典的深度学习模型/算法 • 卷积神经网络 Convolutional Neural Networks (CNN) • 多层反馈网络 Recurrent neural Network(RNN) • 自动编码器 AutoEncoder • 受限玻尔兹曼机 Restricted Boltzmann Machine, RBM • 深度置信网络 (Deep Belief Nets，DBN）