简介：对某航炮加速器运动特性进行了分析，测绘了加速器滚轮运动曲线，并采用BP神经网络进行拟合。给出了各运动件之间的约束关系，运用MATLAB软件对加速器运动特性进行了仿真计算，并对仿真结果进行了分析。为进一步研究加速器运动特性和改进设计提供了理论参考。

简介：摘要众所周知，BP神经网络是人工智能网络中的一个典型算法，也是目前研究最为成熟的神经网络模型之一。不仅有很强的非线性映射能力，而且也是一种基于模型训练误差梯度降低的具有较强非线性映射能力的模型，它模拟了人脑神经网络的工作原理，对一系列的输入信息进行处理和传递最终得到期望的输出成果。在大坝中，其变形主要受到水位高度、温度、气压等因素的影响，这些影响因素可综合反映为大坝变形随时间而变化的规律，我们利用BP神经网络建立变形影响因子与大坝变形量之间的映射关系，从而实现对大坝变形的预测分析。供同行参考。

简介：摘要电力变压器在长期的运行中，故障是不可避免的。变压器一旦损坏会造成大面积停电且故障修复耗时长，因此变压器故障的及早发现和处理具有非常重要的意义。因此，探讨神经网络应用于电力变压器故障诊断具有重要的意义。本文首先对人工神经网络进行了概述，详细探讨了神经网络应用于电力变压器故障诊断，旨在提高电力变压器故障诊断的准确性，可靠性和诊断效率。

简介：图7优化小波神经网络函数逼近情况,图9BP算法训练的小波神经网络函数逼近情况,图6BP算法训练的小波神经网络函数逼近情况

简介：摘要 :

简介：针对非线性系统的控制问题，提出了一种基于黄金分割法的RBF神经网络预测控制算法。该算法以神经网络作为预测模型，用黄金分割法优化控制器，其中以控制变量的约束．条件作为优化的初始区问。针对化工过程蒸馏塔控制系统，通过仿真计算验证了该方法的有效性。

简介：将神经网络技术和房地产市场分析预测相结合,建立了基于BP与Elman神经网络的实时动态的房地产市场泡沫预警模型,并以房地产市场数据为对象进行了预警模型的研究,并与BP网络的评价结果作了比较。结果表明：该模型具有很好的预测潜能和广泛的应用前景,用Elman神经网络进行评价的结果比BP网络的评价结果更加精确。对解决房地产市场预警系统的非线性问题,为寻找更科学的房地产市场分析预测方法提供新的途径。

简介：摘要在医疗卫生领域,人工智能具有广阔的应用前景和较高的实用价值。介绍了人工智能在神经网络中的应用，及应用前景。

简介：

简介：基于起升机构液压系统故障诊断的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识,提取汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,运用模糊隶属度函数来描述这些的程度,利用共轭梯度优化算法对神经网络进行训练,并通过实例分析,验证了汽车起重机起升机构液压系统模糊神经网络故障诊断的有效性。

简介：神经网络作为非线性模拟的一种具有生命力的方法,近年来在自动控制、信息处理等方面得到了广泛的应用,本文简要介绍了BP神经网络和RBF神经网络,讨论了神经网络在非线性系统建模中的应用.

简介：吉林油田应用地化录井参数直接评价法和图版法进行油、水层评价取得了一定的效果,但由于实际应用过程中,出现了依据地化检测数据解释上的误判,导致解释符合率较低。针对上述情况,该文提出了应用神经网络技术进行地化解释的方法,系统介绍了该技术在吉林油田的应用情况,尤其是低测值油层和高测值水层的应用效果较好,实践表明引入神经网络识别技术后其解释符合率得到了较大的提高。

简介：摘要： 常规 PID控制是工业控制中经常使用的控制方法。 BP神经网络控制的方法可以使控制器具有较好的自适应性，可以实现参数自动调整。本文主要设计了常规 PID控制系统和 基于BP神经网络的 PID控制的温室控制系统，通过 MATLAB对两者进行仿真对比， BP神经网络控制系统对不同的对象具有适应性、控制效果更好。

简介：为了科学合理地对个人信用进行分级评价,本文提出了一种基于离散Hopfield神经网络的个人信用评价模型.由于离散Hopfield神经网络结构特征,使得其学习的过程可以演化到稳定状态,能够模拟生物神经网络的记忆机理,弱化评价中的人为因素,提高评价结果的准确性和权威性.同时借鉴美国FICO信用评分表的12个影响因素作为个人信用评价指标,把个人信用等级分为A,B和C三个等级,构建离散Hopfield神经网络个人信用评价模型.将3个待分类的个人指标数据进行仿真实验,结果表明该模型能够对个人信用进行有效的分级评价.

简介：BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，其与遗传算法的结合可以得到一种拥有良好的全局优化搜索和局部时频特性的学习训练途径。针对BP网络的不足，提出了一种基于改进遗传算法的BP神经网络控制器，此方法可以克服基本遗传算法收敛速度慢，容易陷入“早熟”收敛，计算稳定性不好等一系列问题，进一步提高了BP神经网络控制器的性能。最后通过对轧制力模型的预报仿真，证明了控制器的有效性。

简介：该文设计了一种基于Blackfin的BF537数字信号处理器（DSP）的新型太阳能照明系统.它采用siemens公司的TC35i模块来实现无线通讯，采用BP神经网络在蓄电池的灌充阶段实现了太阳能最大功率点跟踪（Maximumpowerpointtracking，MPPT）.为了解决神经网络不保证收敛的问题，在BP神经网络里还引入了遗传算法，得到遗传神经网络（GA-BP）.最后通过系统的实现与测试，证明了算法的优越性和该系统的实用性.

简介：文章研究了利用非破坏性参量预测发电机主绝缘的剩余击穿电压，大型发电机主绝缘的非破环性参量主要有直流特征参量、交流特征参量、介质特征参量、局部放电特征参量和非电特征参量这五类。通过分析得到了介质特征量与局部放电特征量这两类参量适合预测剩余击穿电压的结论。紧接着用皮尔森积矩法作了这两类参量与剩余击穿电压的相关性分析，最终获得了四个与剩余击穿电压有较大相关性的非破坏性参量。本文筛选的网络模型经训练后取得了良好的预测效果：预测值与实际值的最大相对误差为0．93％，最小相对误差仅为0．01％。由此证明通过BP神经网络预测大型发电机主绝缘剩余击穿电压是可行的。

简介：宏观经济系统是一个复杂的非线性系统，对宏观经济进行预测应采用非线性的工具进行建模。采用BP神经网络对西安市宏观经济指标进行预测，此预测模型只需少量训练样本就可以确定网络的权值和阈值。实验表明模型预测精度高，能够对西安市宏观经济系统中的非线性关系进行描述，使建立的非线性模型与实际系统更加接近。

简介：以多变量、非线性、强耦合的感应电机调速系统为研究对象,在基于神经网络逆系统离线训练的基础上提出了在线调整的策略,通过静态神经网络加积分器来构造感应电机调速系统的逆模型,在实际运行中不断地修正神经网络权值,更精确地逼近其逆系统,实现了感应电机转速的高精度控制。仿真和实验结果表明系统具有优良的静态及动态性能,且对电机参数的变化与负载扰动具有较强的鲁棒性。

简介：摘要当今的企业绩效评价方法已经不适用于企业的发展，为了建立企业绩效综合评价模型，在由基本的财务指标构成的财务分析体系基础上，将BP神经网络应用于绩效综合评价中，以企业历史数据作为BP神经网络的训练样本，用训练好的BP网络评价企业当期各方面的绩效，能达到令人满意的评价效果。