人工神经网络在ZnO压敏陶瓷材料研究中的应用

本文将人工神经网络应用于ＺｎＯ压敏陶瓷电性能参数的预测。结果表明ＢＰ网络运用于处理象ＺｎＯ压敏陶瓷材料预测这类从配方工艺到性能能数的非线性问题，该方法可望成为电子陶瓷材料研究的有效的辅助手段。     

多层神经网络的软件工具设计与应用

本文介绍多层神经网络模型及其改进型反向传播算法,提出了运用Turbo-C语言实现其软件工具的设计原理和方法,并经实例验证是可行的,为用户提供了一种开发多层神经网络应用的通用性软件工具CSBP。     

人工神经网络在数字字符识别中的应用

本文首先提出了在信息技术发展下，传统的图形图像处理方法可能无法满足需要，从而引出人工神经网络这一新型学科。接着阐述了人工神经网络在数字字符识别方面的应用。这其中应用到了神经网络字符识别系统和BP神经网络模型等关键技术，并对BP神经网络的设计考虑了改进。最后得出了条件不同，解决的方法也不尽相同的情况下，数字字符识别的研究仍具有理论和实践意义。     

人工神经网络在炼铁工序能耗分析中的应用

以节能降耗为基本出发点,借助大量的统计数据,运用BP算法对企业工序能耗进行了系统地分析。研究结果表明用神经网络BP算法构造的网络模型,用于练铁工序能耗多因素的定量分析是可行的。这种方法尤其适用于一般数学模型难以描述的非机理型相关因素的定量分析。     

在建筑照明中的人工神经网络方法

将BP网络理论应用于建筑照明计算和设计中,利用其智能性和自学习功能,实现照明计算和设计的优化,并给出利用传统的利用系数法与BP算法结果的比较。     

人工神经网络在地震分析预报中的应用

为了探索人工神经网络应用于地震分析预报的可能性,以福建及其周边地区地震活动为例,采用ｂ值、地震频次、地震能量释放、空间集中度４项地震活动性指标作为神经网络的输入,用具有Ｓ－型特性函数的ＢＰ网络对由每年地震的活动指标组成的标准样本进行训练,由训练结束后的权值和阈值及待预报样本的因子测值计算出网络输出值,作为地震活动性的预测．结果表明,用神经网络可以在一定精度范围内使震级预报的内检符合率达１００％,在例子中,外推预报准确率达８８％以上．     

人工神经网络在转炉炼钢控制中的开发

转炉炼钢是一个非常复杂的很难用数学方程精确描述的高温冶金反应过程，人工神经网络因其具有较强的非线性问题处理能力且容错性强而得以在钢铁工业中应用。本文叙述了其开发现状，并最后通过分析增出，神经网络必将在炼钢生产过程中得到广泛的应用并起到不可估量的作用。     

人工神经网络模型在瓦斯预测中的应用

通过对神经网络的基本原理和学习算法的分析,建立了基于瓦斯涌出量预测的BP网络应用模型,采用Delphi编程语言,预测了瓦斯的涌出量,并结合实例进行了验证.     

人工神经网络模型在瓦斯预测中的应用

通过对神经网络的基本原理和学习算法的分析,建立了基于瓦斯涌出量预测的BP网络应用模型,采用Delphi编程语言,预测了瓦斯的涌出量,并结合实例进行了验证。     

人工神经网络在手感评定中的应用

针对现有的手感评定方法在识别准确性,容错性和适应性方面存在的问题,提出了用4个检测模型产生手感信号,并用BP神经网络处理信号的具体方法和步骤.实验证明,BP神经网络具有较好的自适应模式识别能力和容错性.     

应用人工神经网络算法优化面包配方

在优化面包配方实验中,针对面包易老化、不耐储存这一问题,采用人工神经网络(artificial neural network,ANN)对12个影响因素和6项观测指标进行模拟与建模,最终获得了口感好、储存效果好的最优配方,即:面粉32%,水7%,盐0.962%,奶粉8%,果葡糖浆30%,酥油18%,糖醇3%,保鲜酶0.03%,淀粉酶0.001%,脂肪酶0.002%,木聚糖酶0.005%,卡拉胶0.5%,黄原胶0.5%.     

人工神经网络在镍基高温合金设计中的应用

在大量镍基高温合金试验数据的基础上，利用人工神经网络来建立数学模型，提出将部分合金成分及其温度、应力和对应的蠕变断裂寿命作为网络输入，其他合金成分作为网络输出，然后用这个模型来按要求的性能设计合金成分的含量，获得了比较满意的结果，为镍基高温合金的设计提供了一种新的手段。     

人工神经网络在SMA配合比设计中的应用

利用BP神经网络建立了沥青和矿料的某些性质与基于马歇尔试验的稳定度、流值及一些体积参数之间的BP网络模型,为SMA的配合比设计提供了一条新的途径.实例分析表明,该法适用性强,所得结果满足工程要求.     

区组设计在改进BP网络样本选取中的应用研究

利用多元统计分析中的试验设计思想，提出了用区组设计指导样本选取，并将之应用于我国西部煤田地质环境评价神经网络建模之中，结果表明该方法是有效的。     

人工神经网络理论在体育照明设计中的应用

提出了将人工神经网络理论应用于体育照明设计是一种新的尝试，应用反向传播学习算法进行体育照明设计的优点在于：简单、快速、准确，而且能适用于各种体育场、馆的照明设计，它为体育场、馆的照明设计提供了一新的途径。     

人工神经网络在信息过滤中的应用

通过分析TextCNN和TextRNN等模型的特点，构建了卷积神经网络与循环神经网络相结合的文本分类模型.在“SMS Spam Collection v.1”数据集上对模型进行测试，选用AUC和Precision等评价指标来评价模型.结果表明，模型有良好的鲁棒性，能够准确识别垃圾邮件.     

人工神经网络理论在控制领域中的应用综述

力图从人工神经网络的研究历史出发,在对人工神经网络在控制系统中的应用现状作出概述之后,针对当前的自动控制领域所遇到的难点问题,说明为什么人工神经网络理论能在其中获得如此广泛的关注,并详细论述其适用于控制工程领域应用的主要特征。     

人工神经网络在化学中的应用进展

回顾了人工神经网络的发展历史,简要评述了近期在化学中的非线性校准、模式识别、定量结构/活性相关(QSARs)、优化、过程控制、传感器、建模、参数估计、预测预报等方面的应用,并展望了人工神经网络在化学计量中的应用前景.     

人工神经网络在化学中的应用进展

回顾了人工神经网络的发展历史,简要评述了近期在化学中的非线性校准、模式识别、定量结构／活性相关(QSARs)、优化、过程控制、传感器、建模、参数估计、预测预报等方面的应用。并展望了人工神经网络在化学计量中的应用前景．     

人工神经网络在车辆故障诊断中的应用

人工神经网络具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此经常被用于车辆故障诊断。该文介绍人工神经网络的基本原理以及网络结构,通过利用Matlab人工神经网络工具箱,建立某车辆动力总成BP单网络结构的故障诊断模型,提出基于人工神经网络的车辆故障诊断方法。由于各类人工神经网络在处理复杂问题时均有不足之处,该文进一步研究混合网络的工作原理及其在车辆故障诊断中的应用,并认为此类方法将是人工神经网络在车辆故障诊断研究领域的主要发展方向。