内容安排 一、生物神经元 二、人工神经网络结构 三、神经网络基本学习算法

介绍了对角递归神经网络,针对BP算法收敛慢的缺点,将递推预报误差学习算法应用到神经网络权值和域值的训练.通过对非线性系统辨识的仿真及在磷化温控系统建模中的应用,验证了这种建模方法的有效性

论述了基于神经网络模型的特定人汉语语音识别,并建立了一基于3层BP神经网络的汉语语音识别系统.对汉语10个数字(1~10)进行识别实验,获得了较满意的识别结果

基于人工神经网络( Artificial Neural Network)的控制(ann-based Control)简称神经控制(Neural Control)。神经网络是由大量人工神经元(处理单元)按照一定的拓扑结构相互连接而成的一种具有并行计 算能力的网络系统。它是在现代神经生物学和认识科学对人类信息处理研究的基础上提出来的,具有很强 的自适应和学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力

提出采用多层局部回归神经网络建立多变量非线性系统多步预测模型的方法,神经网络模型可提供多步预测控制所需要的系统输出预测值及输出向量对控制向量的雅可比矩阵.仿真试验表明这种动态神经网络的预测模型具有较高的精度

矿区废弃地为室外大型非结构化环境，包含多种类型的障碍物且存在诸多不确定性因素，给移动机器人全覆盖路径规划造成了极大的困难。本文使用牛耕式单元分解法结合生物激励神经网络算法完成移动机器人对矿区废弃地的全覆盖路径规划。首先，针对矿区废弃地已知环境，采用牛耕式单元分解法对复杂环境做出区域分解，将具有综合复杂性的地图分解为多个不含障碍物的子区域；然后，根据子区域的邻接关系构建无向图，采用深度优先搜索算法确定子区域间的转移顺序；最后，采用生物激励神经网络算法确定子区域内部行走方式以及子区域间路径转移。仿真结果表明，生物激励神经网络算法在解决机器人路径转移问题方面比其他路径规划算法更高效，所得的方法能够处理复杂的非结构化环境，完成废弃矿区移动机器人的覆盖路径规划

提出了基于模糊神经网络的新的地图匹配算法.该算法综合了数字道路信息和GPS/DR定位信息,提取两个重要参数作为输入变量,即定位点到候选路段的投影距离及定位航向与候选路段方位角差.设计出了四层模糊神经网络及改进的收敛学习规则.实验结果表明所提出的算法能很好地匹配车辆行驶路段位置

提出高炉异常炉况判断专家系统原理及实现方法.针对一般专家系统知识获取\瓶颈\现象,引入神经网络实现高炉异常炉况判断.仿真结果表明,这种方法实用可行,为高炉异常炉况判断采用神经网络实现提供了1个很好的实例

通过测量大庆地区区域土壤的理化性质以及碳钢的短期腐蚀数据,分析土壤传质过程的逻辑关系,构建了碳钢短期土壤腐蚀预测模型.通过用该模型在BP人工神经网络中进行学习、训练及模拟,并与现场碳钢埋片腐蚀实验结果对比,进一步验证了腐蚀模型的合理性.结果表明:含水量、空气容量、pH、Cl-含量、SO42-含量和可溶盐总量六种土壤环境参数为影响区域土壤中碳钢腐蚀的主要因素;运用基于Matlab平台的人工神经网络,通过不断地积累土壤腐蚀信息,多次训练后可以建立起稳定性好、泛化能力强的土壤腐蚀预测模型,能较好地预测了大庆地区碳钢在土壤中的腐蚀速率

根据BP人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模.结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差<1%,模型计算值与实测值的偏差<4%,较好地反映了实际轧制过程的特征