提高前馈神经网络推广能力的若干实际方法

提高前馈神经网络的推广能力是深受关注的问题，本文根据我们最近提出了一个网络有效推广的准则，从提高网络特征提取能力，分类能力和修改神经元激活函数等几方面给出了若干实际方案，我们在任意手写数字识别问题上的实验结果证实了这些方法的有效性。     

神经网络在缺陷识别中的应用

为了准确、快速地进行缺陷识别，介绍了一种新型的前馈神经网络模型，即径向基概率神经网络。与以往的算法相比，该方法具有分类识别精度高且速度快的优点。仿真获得了很好的结果。     

带惩罚项与随机输入的BP神经网络在线梯度学习算法的收敛性

本文对三层BP神经网络中带有惩罚项的在线梯度学习算法的收敛性问题进行了研究,在网络训练每一轮开始执行之前,对训练样本随机进行重排,以使网络学习更容易跳出局部极小,文中给出了误差函数的单调性定理以及该算法的弱收敛和强收敛性定理。     

农户信用评估系统的设计与运用研究

农户信用评估的研究对推动农村消费信用的发展，促进农村经济良好运行十分重要。本在构造农户信用评估的指标体系的基础上，提出了农户信用评估神经网络模型的算法，利用实际搜集到的农户资料进一步建立了农户信用评估模型，继而构造了农户信用评估系统，并举例说明了该系统的实际运用，以期能为农村经济发展中的农户信用评价及相关研究提供一丝基础性启发。     

BP神经网络在上海住宅市场需求预测中的应用

人工神经网络是近期发展最快的人工智能领域研究成果之一 ,本文在介绍 BP神经网络的有关原理的基础上 ,建立了一个上海住宅市场的 BP神经网络模型 ,并通过该模型对上海住宅市场的需求进行了预测和分析 .分析结果表明人工神经网络方法在住宅市场需求预测中的应用是可行的并且是有效的 .     

基于径向基函数神经网络的Lorenz混沌系统滑模控制

针对受参数不确定和外扰影响的混沌Lorenz系统，提出一种基于径向基函数（RBF）神经网 络的滑模控制方法.基于被控系统在不稳定平衡点处状态误差的可控规范形，设计滑模切换 面并将其作为神经网络的唯一输入.单入单出形式的RBF控制器隐层只需7个径向基函数，网 络的权值则依滑模趋近条件在线确定.仿真表明该控制器对系统参数突变和外部干扰具有鲁棒性，同时抑制了抖振. 关键词： 混沌控制 滑模 径向基函数神经网络 Lorenz系统     

神经网络法计算镉（Ⅱ）,羟基及碳酸根三元体系的形态分布

采用前馈线笥网络ＢＰ算法，计算了Ｃｄ６２＋－ＯＨ＾－ＣＯ＾２－３三元体系的累积稳定常数。用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ反馈网络研究了体系中络合物的形态分布。溶液中溶解的ＣＯ２对ｌｇβ１的计算结果有重要影响，对ｌｇβ２，ｌｇβ３，ｌｇβ４的结果影响不大。     

Max—min神经网络的一种有效学习算法

本文在Ａ．Ｂｌａｎｃｏ等人的算法的基础上，提出了ｍａｘ－ｍｉｎ神经网络的一种改进了的反馈学习算法，严格证明了该算法的迭代收敛性，理论分析及实例计算结果均表明，本文算法具有算法简单，收敛速度快，输出误差小等显著特点。     

模拟电器故障诊断理论和方法发展现状综述

文中对模拟电路故障诊断的研究意义及其历史作一简明回顾，扼要综述了模拟电路故障诊断理论和方法的发展现状，指出了问题所在，并给出了解决的办法。