BP网络及其应用

基函数选取和系数求解是函数逼近中的两个关键问题，目前广泛应用的回归分析或其它映射方法均有局限性。采用人工神经网络中的ＢＰ网较好地解决了这两个问题，对理论和实际的数据进行了比较与验证。结果表明，ＢＰ网络有助于提高数据处理的可靠性与预测的精度。     

BP网络的最大误差学习算法*

综合了标准ＢＰ算法与“批处理”ＢＰ算法的各自特点,提出了一种新的ＢＰ网络的学习算法,该算法既具有“批处理”ＢＰ算法收敛时迭代次数少的优点,又能克服“批处理”算法对大样本集进行学习时每次计算量较大且收敛时间长的缺点,该算法具有“批处理”算法同阶的迭代次数,但每次迭代所需计算工作量大约是“批处理”算法的样本几分之一。     

构建BP网络结构方法及其在预测上应用

介绍了BP网络结构的重要性,总结了设计BP网时确定隐含层层数及其节点数的传统方法,并引入一种新方法,此方法将矩阵分解理论引入BP网络结构优化中,为BP网络构建指出了一个全新的思路及未来的发展趋势.将此理论应用与BP网络预测上,构建网络结构合理,预测结果精度高,实践应用效果良好,具有一定的推广意义.     

BP网络在建筑物变形预报中的应用

为探索人工神经网络用于建筑物变形预报的可能性，采用BP网络代替传统的回归分析方法，处理变形观测数据．结果表明，当影响建筑物变形的因素较多，且各因素间存在非线性关系或关系不确定时，回归分析预报的结果存在较大偏差，BP网络有助于提高建筑物变形预报的精度．     

BP网络算法及适用性

介绍了目前应用最广泛的人工神经网络之一——BP网络.在BP网络算法方面给出了影响BP网络精度的几个因素并进行了改进.给出了BP网络的适用范围,并把BP网络同其它数学方法加以比较,并举了几个例子加以说明.结果表明,BP网络在模式识别、数据处理方面应用较其它数学方法效果要好,精度要高,容错性更好.     

BP网络的改进及其应用

阐述了人工神经网络基本原理,研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略.建立了求高分子材料本构关系的三层前馈反向传播神经网络模型,并作了多次不同的泛化性测试.实例分析表明,改进的BP网络在收敛速度及稳定性方面都有很好的效果,可应用于求高分子材料本构关系.     

基于改进BP网络的经济发展预测模型及应用

分析了标准BP神经网络用于复杂经济系统预测的原理以及其中存在的弊端,通过综合运用附加动量法、改变作用函数的方法、以及将预测对象从生产总值改为生产总值增长率的方法,改进BP神经网络用于经济预测时的精度、收敛速度及易陷入局部极值等问题,并将改进后的新方法运用于江苏省第三产业生产总值的预测,通过实验证明改进的BP神经网络在经济系统预测的应用中具有良好的效果。     

Matlab人工神经网络工具箱中的BP工具函数及其应用

人工神经网络中的BP网络模型在函数逼近、模式识别等领域得到了广泛的应用，但利用神经网络解决实际问题时，经常涉及到大量的数值计算问题，而运用计算机高级语言编程对神经网络BP模型进行仿真和辅助设计是件十分麻烦的事情，为了解决这个矛盾，Matlab工具箱中专门编制了大量有关设计BP网络模型的工具函数。本分析了Matlab软件包中人工神经网络工具箱的有关BP网络的工具函数，并给出了部分重要工具函数的实际应用。     

基于小波包分析和BP网络识别的齿轮故障诊断

针对齿轮故障信号的能量所引起的变化会淹没在常规振动与噪声之中，用传统的信号处理方法不易提取故障特征，给齿轮的故障诊断带来很大困难这一事实，本文描述了用于从振动信号中提取故障信息的小波包和用于识别故障类型的BP网络，研究了BP网络故障模式识别与小波包故障特征提取结合在一起对齿轮故障进行诊断的方法，研究结果表明该方法可以成功地用于轮常规故障的识别和诊断。     

BP神经网络的改进及其应用

在分析BP神经网络建模步骤的基础上,针对BP神经网络某些不足,提出了几点改进措施。首先对原始数据进行了非线性规格化;其次,提出了记忆式初始权值和阀值;最后以确定性系数最大为依据进行参数优选,并将改进后的BP神经网络应用于需水量预测。结果表明,改进后的BP神经网络不仅提高了BP神经网络预测的精度,而且加快了BP网络运行时的收敛速度。     

XML及其在网络教育中应用的研究

可扩展标记语言XML是W3C发布的标准，是下一代网络应用和发展的重要基石，本文主要介绍XML的技术特点、工作流程，并分析了XML在网络教育中的应用及优势。     

Vondrak数据平滑方法及其在微机上的实现

从Ｖｏｎｄｒａｋ的基本假设出发，比较详细地介绍了Ｖｏｎｄｒａｋ数据平滑方法，该方法适用于等间距和不等间距的测量数据，并且可以通过选择不同的平滑因子控制平滑的程度，因此它是一种实用的数据处理方法，文中用Ｆｏｒｔｒａｎ语言编写了完整的程序，对实际测量数据进行了平滑处理，并研究了本方法的幅频特性。     

企业信息网建设和ASP技术的应用探讨

着重介绍企业信息网的信息构成和ASP技术的应用特点 ,探讨建立企业网站建设中应用ASP技术实现数据库操作、数据安全和多媒体数据应用的方法     

模糊Petri网及其可达性的必要性条件

给出了模糊Petri网的形式化定义及其变迁规则，并以模糊Petri网的控制矩阵与关联矩阵为工具，讨论了模糊Petri网的性的必要性条件。     

基于TPN的柔性装配系统建模及其动态性能分析

以某真空开关厂的柔性装配系统为分析对象，建立了系统的延时Ｐｅｔｒｉ网模型，对系统的动态性能进行了仿真分析和定量计算，并对系统中的工位分配方案，操作运输时间及作业控制策略等进行了优化，文中提出的模型和分析方法对柔性装配系统的设计和研究具有普遍的借鉴意义。     

材料晶粒择优取向的定量描述及其在地质学上的应用

材料晶粒择优取向可以用取向分布函数来定量描述，其基本原理是进行坐标变换；一些对择优取向敏感的晶体的力学和物理性能，可以根据这种理论建立其分布函数关系的表达式，在材料织构和岩石组构分析中具有重要意义。文中以立方晶体试样为例，导出了三个取向分量的表达式，描述了试样横向在晶体坐标中的取向。     

随机干扰的谱估计及其在重磁数据处理中的应用

本文提供了重磁数据随机误差的一种谱估计及其在评价重磁数据处理结果可靠性方面的应用。如以D_n表示原始随机误差的方差,以D_(nβ)表示处理后的方差,则误差传递系数K可写成 K=[D_(nρ)/D_n]~(1/2)≈[integral from n=-ωN to ωN P_n(ω)|H(ω)|~2dω/integral from n=-ωN to ωN P_n(ω)dω]~(1/2)其中ω_N为折迭波数,H(ω)为变换算子.以上讨论可扩展到二维情况。应用这种方法可以估算波数域各种变换的误差传递系数K,评价处理结果的精度,从而作出较好的地质解释。     

数字图象中圆形物体的识别及其应用

本文针对含圆形物体的一类数字图象,提出一种采用圆弧法线参数回归方法的快速处理识别算法。该方法对圆形图案和物体等图象进行处理,识别圆心位置和半径尺寸,获得满意的实验效果,并在新日铁的机器人视觉系统中用于识别带钢卷。     

医学数据管理系统MDMS及其在医学和化学上的一些应用

医学数据管理系统MDMS采用关系方法建立数据模型。MDMS第一版首先在CBM4000上实现,后移植蓟CBM8000及TRS—80上,采用BAS1C语言编写,用于定长记录。MDMS第二版在小型机PDP11/44上实现,它允许变长记录;由于使用了倒排文件,因此2加快了多码检素时的查找速度。同时也由于编译成机器语言程序。从而提高了运行速度。MDMS具有插入、检索、修改、删除,显示键目录、排序、数据转换计算及调用应用程序等九项功能,并兼顾了医学及化学应用方面一些特点。利用MDMS,建立了几个小型专用的科研数据库:黄疸数据库、胃脘痛数据库、心肌梗塞数据库、甲亢数据库、以及化学药品数据库。利用黄疸及胃脘痛数据库,完成了《黄疸会诊程序JDD1及JDD2》及《电子计算机模拟名老中医梁乃津的胃脘痛经验程序UAP·CAD》两项科研项日。MDMS-2已移植至IBM-PC及APPLE II 机上。     

BP神经网络的改进及其用于手写数字识别的研究

模式识别是神经网络最有前景的应用领域之一,本文主要讨论如何提高多层神经网络 BP(Back-propagation)算法的学习速度以及该算法用于手写数字识别的研究.文中提出了局部连接的网络结构,并对基于特征输入和基于点阵输入两种神经网络分类器的特点进行了比较,针对神经网络的识别机制、识别能力和自适应学习,进行了深入讨论.本文还给出容错能力的概念,用以描述神经网络对非学习样本的分类机制.所有研究工作是在作者研制的 SSNN 神经网络仿真软件上进行的.