带时滞的高阶Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

就一类高阶时滞Cohen-Grossberg社昆网络进行研究,假设反应函数满足Lipschitz连续且有界,用非线性测度的方法得到了关于平衡点的存在性和惟一性的一种新的充分性的判别条件,同时,通过构造一个合适的Lyapunov函数,得到这个条件也保证了时滞神经网络的全局指数稳定性.     

GA-BP嵌套算法的理论及应用

分析了BP算法、遗传算法以及GA-BP-APARTING算法的特点,提出了GA-BP-NESTING算法.在人工神经网络的在线学习和离线学习方式下,分别对BP算法、GA算法、GA-BP-APARTING算法和GA-BP-NESTING算法进行了比较研究,研究发现:第一,网络初始权值的赋值对人工神经网络训练影响很大;第二,离线学习方式下GA-BP-NESTING算法效果最佳.     

神经网络在非线性规划中的应用

本对蔡少棠等提出的非线性规划神经网络作了改进，使得该神经网络适合于通用VLSI技术实现。     

局部域反馈神经网络的全局收敛性

本文针对具有-般投影映射的连续型局部域反馈神经网络,给出了在一可验证条件下的临界全局收敛性分析.所获得的结果极大地改进了现有典型的收敛性结论.数值试验进-步证实了所得结果的正确性和可行性.     

具有脉冲和无限时滞的模糊细胞神经网络的全局指数稳定性

In this paper,the global exponential stability of fuzzy cellular neural networks with impulses and infinite delays is investigated.Based on an impulsive delayed integro-differential inequality and the properties of fuzzy logic operation and M-matrix,an easily verified sufficient condition is obtained.Moreover,the exponential convergent rate for the fuzzy cellular neural networks with impulses and infinite delays is also given.An example is given to illustrate the effectiveness of our theoretical result.     

用BP神经网络诊断电动机断条

本文对感应电动机故障诊断原理和方法进行了分析，并以电流频谱分析法为基础，应用BP神经网络诊断感应电动机转子断条数，给出了网络训练和测试结果，该方法根据感应电动机的运行状态参数，可以直接诊断出感应电动机转子的断条数的多少，具有智能化诊断，诊断准确，精度高等特点。该方法已应用于作者开发的虚拟电机故障分析诊断仪中，取出了很好的效果。     

V-fold交叉验证和BP神经网络在信用评价中的应用

研究关于公司神经网络信用评估问题的现状，提出一套甄选方法准则。用于建立适合于我国企业的信用评分指标体系；然后依据该指标体系建立了基于BP回归神经网络的信用评估模型；采用V—fold交叉验证技术，利用样本公司实际指标数据对该模型的评分效果进行了实证研究。     

期货价格预测——反向传播神经网络模型

利用神经网络的 BP算法 ,对较难解决的期货价格问题做了一些研究 ,获得了一定的成功 .     

二阶时滞小波神经网络的全局指数稳定性分析

通过构造李雅谱诺夫泛函,对具有时滞的二阶神经网络的稳定性进行分析,利用Eazumikhin定理得到了网络平衡点全局指数稳定的时滞相关与无关的充分条件,当衰减率依赖于时间时,得出了它们之间的一个线性关系,并进行了简明扼要的分析.