简介：绝大多数通信信号都是具有周期平稳信号特征，CAB类算法是一种基于信号周期平稳特性下的波束形成算法。但是，由于算法中存在的矩阵求逆的巨大运算量的要求是算法的实时应用性变差。本文利用TH神经网络的巨量并行性的特点来解决算法中的这一问题，实验结果表明其性能优良。

简介：本文提出了分析矿山损失贫化原因的神经网络方法，阐述了其算法原理及其相应的神经网络模型，结合实例说明了该方法的应用。

简介：针对精密定位装置存在非线性，精确数学模型难于建立的缺陷，提出了精密定位的神经网络控制方法．将BP神经网络应用于该控制系统中，系统以光栅常数100μm的光栅为定位标记，以激光衍射产生的莫尔光光强及光强的变化率为神经网络的输入变量，利用神经网络的自学习功能进行精密定位控制．建立了精密定位的神经网络控制模型，模型由输入层、隐层和输出层3层神经元组成，通过对光强及光强变化率的映射，得到电机驱动信号．实验结果表明，使用神经网络控制，控制响应快，稳定性好，鲁棒性强，可有效改善控制质量，提高定位速度，系统可获得±0．5μm的定位精度．

简介：【摘要】：本项目为了对车辆轻量化中的无铆钉冲压连接进行优化，引入深度学习中的全连接神经网络，通过传感器传回的实时接头数据，对压力连接接头的力学性能进行实时检测，并传回控制主板经由神经网络的感知、处理、预测、优化、输出控制接下来的工艺参数。

简介：本文通过对人工神经网络的基本概念特点发展等加以介绍,使读者能对作为当今尖端科技的人工神经网络技术有一定的了解与认识。

简介：行人检测在智能监控、自动驾驶、辅助驾驶、智能机器人等研究领域有着广泛的应用.传统的行人检测方法大多使用滑动窗口遍历图片的方式,导致计算量大,检测速度受到限制.目前基于深度学习的行人检测方法进入了一个快速的发展阶段,但是还存在例如小尺寸行人漏检等很多问题.现提出基于卷积神经网络的多尺度行人检测方法,分析了增加检测层、并联卷积层与改变卷积核尺寸对行人检测性能的影响.在KITTI数据集上的实验结果表明,该方法可以实现较好的行人检测效果.

简介：本文使用改进的神经网络模型结构与算法来辨识未知非线性系统，具有辨识精度高，速度快的特点。该方法简单有效，为设计非缌陛对象控制器提供了一条思路，从而摆脱了用线性模型近似被控对象的粗略做法。算法中，学习率采用随误差变化率而改变的做法减小了学习率选取的盲目性，加速了网络训练过程。

简介：利用查表确定标准正态分布的函数值非常有限,这给工程应用带来很多不便。文章讨论了基于神经网络计算标准正态分布函数值的方法、数学原理、网络构造和学习过程。示例表明,计算简洁、方便,准确率能达到10^-6。

简介：摘要大数据所蕴含的社会、经济、科学价值，使得其商业应用不断成功，相关大数据技术高速发展。大数据相继催生出许多新的应用、新的思维、新的方法，进而在全世界掀起大数据研究热潮。近年来，许多国家制定了各种大数据研究计划。美国奥巴马政府于2012年宣布启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为美国国家意志，认为大数据如同“未来的新石油”，将对科技和经济发展带来深远影响。2013年，中国第462次香山科学会议指出大数据是数字化时代的新型战略资源，是驱动创新的重要因素，正在改变人类的生产和生活方式。同年，中国大数据产业也逐步兴起；2014年，中国国家自然科学基金委设置了大数据重点项目群，全面推动中国大数据研究；2015年，国务院发布大数据发展行动纲要，将大数据正式上升为中国国家意志，再次将大数据研究推向新的高潮。

简介：神经网络由于其非线性处理能力强。性能稳定等特点得到了广泛应用和研究。主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)BP算法存在局部极小点。收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。

简介：根据典型TCSC的补偿原理和结构提出一种基于线路无功电流控制的补偿方法，即当线路发生变化时，通过TCSC的调节保持其无功电流稳定，从而提高线路的输电能力和运行稳定性。针对TCSC现有控制方法中不能有效处理系统的非线性问题，采用先进的基于DSP处理器的神经网络算法，根据实际误差利用LM算法和DFP算法结合来完成，并给出了可靠的算法流程。

简介：消费是宏观经济发展的重要环节.文章通过把线性预测与神经网络的非线性预测相结合,并把这种'复合'预测的结果作为单项方法的预测值再次利用神经网络确定组合权重进行进一步的预测,结果表明取得了不错的效果,可以为把握消费增长的趋势,扩大消费需求的规模提供数据依据.

简介：本文用矩阵测度研究了一类区间联想神经络的稳定性,给出了其稳定的判别准则,推广和改进了文[1-2]的工作。

简介：近两年神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。迄今为止，在人工神经网络研究领域中，有代表性的网络模型已达数十种，其中误差逆传播神经网络也简称BP(BackPropagation)网是我们研究的重点内容。神经网络研究热潮的兴起是本世纪末人类科学技术发展全面飞跃的一个组成部分。它与多种科学领域的发展密切相关，纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子、生命起源等科学领域的进程之中历经了崎岖不平之路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

简介：人脸关键点定位是计算机视觉的一部分,在人脸识别、人脸表情识别、人脸动作捕捉等工作中有重要的作用.非约束条件下人脸关键点定位,其难点在于人脸关键点位置在复杂环境下呈现非线性变化,影响人脸关键点定位的精准性.现提出基于级联卷积神经网络的人脸关键点定位方法,分析了级联深度模型全局回归阶段多尺度特征融合对人脸关键点定位的影响;同时提出了一种具有可学习参数的人脸关键点定位损失函数.经过大量实验表明,这里提出的人脸关键点定位算法能够有效的提高针对非约束条件下人脸关键点定位精确度.

简介：介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.

简介：为了进一步优化神经网络算法,提高网络神经算法的速率并提高其稳定性,就现有BP算法所存在的收敛速度慢以及容易陷入局部极小值的弊病,我们将进一步通过一般改进算法解决在神经网络结构优化过程中依然无法解决的问题。依据遗传算法的特征,进一步在经过改进的压缩映射遗传的基础上提出了BP神经网络优化方案。泛函分析中压缩映射原理的应用,一方面解决了困扰人们的BP神经网络算法所固有的缺点,显著地提高了神经网络算法的收敛速度,而且解决了BP神经在运行的过程中和网络连接权值初值的取值紧密相连的缺点。经过大量的计算我们得到如下数据：经过优化改进后,训练时间节约了8.3%,训练步数降低了近17.4%。经过大量的研究实验表明：经过改进后的BP神经网络算法取得了良好的效果,十分具有应用价值。

简介：摘要：在现有的人工神经网络理论中 ,BP神经网络使用最为广泛。 BP网络 (Back-Propagation Network)训练网络权值的算法是后向传播学习算法 ,它是一种多层前向神经网络。 BP学习算法是人工智能专家 Rumel hart于 1986年创建的理论。现代模拟电路故障诊断技术中应用神经网络的基本上选择的都是 BP神经网络。本文基于 BP神经网络的模拟电路诊断展开论述。

简介：摘要本文提出了一种基于局部自动搜索和光谱匹配技术的训练样本纯化的BP网络分类方法。利用影像的空间信息在图像局部范围内自动搜索和选择最佳样区位置，再用光谱匹配对寻找到的最佳样区在光谱空间上进一步纯化。从空间和光谱两个角度对样区进行了纯化，使得训练样本更适合遥感图像分类的要求，最后利用BP网络对遥感图像进行分类。实验结果证明，原始遥感图像经过样区纯化算法处理后，目视判读效果和数值分析都表明提高了分类精度。

简介：本文介绍了期权定价理论,详细描述了期权定价研究的现状,并总结了当前几种期权定价主要方法及其基本指导思想。然后,结合当前期权定价方法的热点,重点阐述了神经网络在期权定价中的应用。最后,对基于神经网络预测的期权定价研究进行了总结,并指出了神经网络的期权定价的不足及研究方向。