南京城市人居环境质量预警研究

人居环境是人类生存和发展的基础,也是衡量人类社会进步与文化发展的重要标识。文章在人居环境尺度链中选择了城市尺度作为研究层次,采用人工神经网络方法对指标值进行预测,以南京市为研究对象,建立人居环境的预警系统,并进行了初步的预警研究。     

基于神经网络理论的水质评价模型的比较研究

本文以MATLAB神经网络工具箱为平台,建立了BP-LM和LVQ两种地表水神经网络水质评价模型.研究结果表明,BP-LM网络的计算速度和收敛速度远高于LVQ网络,BP-LM网络模型比较适合于水质评价.本文也观察了大小样本对网络模型训练的影响,发现LVQ网络模型不适宜用大训练样本进行训练,而BP-LM网络对训练样本的大小不敏感,这有助于构建大容量有代表性的训练样本.     

6-DOF焊接机器人的路径优化算法研究

以六自由工业机器人为对象,研究机器人焊接作业时的路径优化算法。对六自由工业机器人的逆运动学原理进行介绍,分析在一定范围内的焊接作业路径优化,以时间最短或路径距离最短为研究指标,选择两种智能算法(遗传算法和Hopfield神经网络算法)进行分析运用MATLAB软件进行仿真测试,对比分析它们的优缺点,为下一步焊接机器人的路径优化实验奠定基础。     

基于计算机图像分析的青光眼诊断系统

介绍了青光眼的计算机诊断系统的硬件组成、青光眼诊断所需要的图像参数以及为获取这些图像参数所进行的图像处理步骤，并提出了从眼底图像参数到不同种类青光眼的人工神经网络诊断法。     

一种用于桁架结构优化的人工神经网络

本文提出一种人工神经元模型，构造了相应的神经网络，讨论了它的训练方法，应用这种神经网络成功地求解了桁架结构的优化设计问题，给出了38杆架断面优化的计算例题。     

基于人工神经网络的企业生存风险识别方法研究

本文从企业生存风险内涵出发 ,区别了企业生存的点风险和线风险 ,定义了企业生存风险识别的三种理论模式 ,建立了企业生存风险识别的多层次指标体系 ,分析了企业生存风险识别的实质 ,阐述了人工神经网络应用于企业生存风险识别的理论依据和基本思路 ,构建了企业生存风险识别的反向误差传播 (BP)模型 ,提出了基于反向误差传播 (BP)模型的企业生存风险识别框架 ,以期为企业生存风险的识别与防范提供参考。     

技术类无形资产利润分成率评价模型的研究——基于改进BP人工神经网络的评价模型

在技术类无形资产价值评估中,利润分成率是一个复杂和难以准确计量的参数,目前国内外还没有统一的计量方法。运用AHP原理建立技术资产利润分成率评价指标体系,并基于改进的BP神经网络,提出一套能够模拟专家思想的智能型综合评价方法,实例分析表明,采用该方法所获得的评价结果是令人满意的。     

人工神经网络在经济预测中的应用

研究了人工神经网络在经济预测中的应用问题,探讨了人工神经网络的时间序列预测方法。该方法采用多层前馈神经网络及BP算法,其仿真实现是以MATLAB下神经网络工具箱作为开发工具。文中提出了一种基于BP网络时序预测通用方法,并通过实例验证了该方法的预测精度明显高于灰色系统预测方法。为了消除单一神经网络预测模型的系统偏差,探讨了组合神经网络时序预测方法;并用实例验证了组合神经网络比单一神经网络的预测精度高。     

自适应型神经网络及其在飞来峡水库移民安置综合评价中的应用

为加快人工神经网络的学习收敛速度,提出一种具有自适应功能的人工神经网络模型。该模型在构造激活函数时采用初始区间收缩技术,并给出了具体计算方法。应用该模型对飞来峡水库移民安置效果进行综合评价。结果表明,本文模型与传统BP模型所得结论基本一致,但在训练速度上优于传统BP模型。     

RBF人工神经网络在纬编摇粒绒保暖测试中的应用

本文在纬编摇粒绒织物的保暖性能测试中,利用RBF人工神经网络的智能鉴别和预测功能,在实验测试中进行实验数据的预测、鉴别和修订,排除错误的数据;利用RBF人工神经网络强大的数据处理能力,来进行数据分析,保证数据处理的准确性,以便得到更加客观真实的结论。