为了模拟汉语初学者的汉字认知过程,在Kohonen神经网络的基础上,改进了其网络结构和算法,并且将改进后的网络输出层根据Hebbian学习规则连接,构建了一个多Kohonen网络协同工作的汉字认知自组织神经网络模型.模拟研究结果表明,模型能够成功地学习到汉字的结构类型,且能有效识别出汉字的部件,在一定程度上模拟了汉字认知的部分过程,说明该模型用于汉字认知乃至汉语言习得的可行性

针对BP神经网络训练时间长的问题,采用基于案例推理的方法预测精炼开始钢水温度.首先,应用层次分析法确定影响精炼开始钢水温度的各个因素的权值,并使用灰色关联度来计算案例的相似度,克服了传统相似度计算方法在案例信息不完整的情况下无法获取准确结果的缺点.然后,提出一个包含类选、粗选、精选和择优的四步检索方法,大大缩短了检索时间.最后,实验比较了人工神经网络和基于案例推理两种方法,结果表明基于案例推理比人工神经网络具有更高的命中率

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

为了满足某厂1580热连轧机宽度控制精度需求,提高宽展模型的广泛适用性,利用ANSYS/LS-DYNA有限元软件,对热轧粗轧区立轧-平轧过程进行了模拟.根据模拟数据,系统地分析了轧件宽度、厚度、轧辊直径、立辊侧压量和厚度压下量对\狗骨\宽展、自然宽展和绝对宽展的影响规律.利用模拟数据并结合现场数据构造了FES(finite element simulation)\狗骨\宽展模型和自然宽展模型,并建立了PSO-BP神经网络(粒子群BP神经网络).最后,FES宽展模型与PSO-BP神经网络相结合预报第1、3和5道次的宽展,其预报值与实测值误差在1mm以内的均达到了99%以上,达到了宽度控制的精度要求

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

针对挠性卫星本身存在的参数不确定性和外部扰动的控制问题,设计了以径向基函数神经网络和小脑神经网络为基础的复合变结构智能控制器.该控制器利用变结构控制系统对被控对象的模型误差、参数变化及外扰等的不敏感性的优点,再结合神经网络能够迅速逼近未知函数、泛化能力强的特点,可以适应挠性卫星参数不确定性和抑制外加干扰,实现对挠性卫星的有效控制.仿真结果表明复合控制能够提高卫星姿态的稳态精度和快速性

•RBF网络结构和模型 •RBF网络输出的计算过程 •RBF网络的一个实例 •RBF网络的学习算法 •RBF网络参数的有教师学习算法 •RBF网络的几个问题 •RBF网络的应用示例与MATLAB实现

• BP网络结构与模型 • BP网络的学习算法 • BP神经网络的重要函数和基本功能 • 一个简单的例子 • BP网络的几个问题 • 改进的BP网络的学习算法 • BP网络的应用示例

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