以冶金工业部人才资源的管理问题为背景,给出了人才资源智能管理系统的具体设计方法.该系统中,广义的管理分析预测模型树用于其知识表达,系统结构由多库结构支持;在其推理机方面,应用元知识推理以协调定性推理、定量推理和人工神经网络推理.将有限的自然语言理解引入人-机界面,用TURBO PROLOG和C语言在IBM/AT微机上对该设计部分实现,表明了其合理性及可行性

为实现对热轧带钢的屈服强度、抗拉强度、断裂延伸率等力学性能的预测及控制,利用人工神经网络技术,分别建立了根据生产工艺参数预测力学性能的质量模型,以及根据力学性能要求对生产工艺参数进行优化的逆质量控制模型.利用质量预测模型,分析得出屈服强度随卷取温度的上升而下降的变化规律,进而可以对组织性能进行在线调整,实现在线应用

应用灰关联分析原理讨论了海水环境与金属腐蚀性之间的关系.基于灰关联度的计算,找出了在全浸带条件下,海水中对A3钢具有腐蚀影响的主要因素,利用人工神经网络BP算法建立了海水环境对A3钢的腐蚀作用模型,用该模型预测了新海水域环境下金属的腐蚀速度,取得了较好的结果

采用人工神经网络方法建立了钢-铝固液相复合中助焊剂质量分数、铝液温度、模具温度、压力与界面层厚度间的关系模型,并结合最大剪切强度的复合工艺参数得出了钢-铝固液相压力复合的最佳界面层厚度为10.0μm

1 ANN Introductions 2 Applications in T/H Problems 3 Relevant Studies in NuTHel 4 Outlook of ANN in Nuclear Engineering

一 人工神经网络 二 卷积网络、循环网络及自注意力机制 三 自然语言处理 四 深度学习代码实践 五 案例与论文

鉴于边坡系统影响因素之间的高度非线性和不确定性,融合RS-GP模型的优势,提出了依据边坡稳定性影响因素类比计算边坡安全系数的方法.该方法通过学习样本的数据特征分析、计算属性的重要性及约简规则,降低了遗传规划预测模型的结构规模.人工神经网络(ANN)模型与RS-GP模型计算结果比较表明:该方法具有计算速度快、容错能力强及精度高等特点

最小距离法是一种应用非常广泛的状态识别算法,但其在使用过程中要求待识别样本必须符合类内距离较小、类间距离较大这一前提条件,否则将会造成识别错误.针对最小距离法存在的问题,提出了一种基于人工神经网络的改进最小距离法,并将该方法应用于加热炉工况的状态识别.结果表明,该方法具有识别速度快、识别率高的优点,完全能够满足工业生产过程的需要

基于人工神经网络建立了反向凝固过程中的性能预测模型,实现了对铸带厚度和新相层晶粒度的全面预测;探讨了凝固过程中的主要工艺参数对上述性能的综合影响,为反向凝固性能的综合预测提供了简便的新手段.研究表明,新生相晶粒度随钢水过热度、母带厚度、浸入时间变化对其影响不显著,而钢水过热度、母带厚度、浸入时间变化对铸带厚度的影响较大.该模型的预测结果与实测的结果较为接近

第06讲反向传播网络 给定任意>0和任意L2函数f:[0,1CR→R,存在一个三层BP网络,可以 在任意ε平方误差精度内逼近f。 实现任意N个输入向量构成的任何布尔函数的前向网络所需权系数数目为: