自构形神经网络及其应用

1.引言当前神经网络的研究,遇到了一个非常困难的间题:如何合理地选择神经网络的总体结构。从图论的角度来看,前向式神经网络是一个有向图,欲决定其结构,就要找出一个合适的拓扑结构。这个问题十分困难,因此,实际工作中。

自适应神经网络及其在刀具智能监控中的应用

讨论了神经网络的拓扑结构的学习和神经元激活函数等问题,提出了自构形神经网络的概念和算法,较好地解决了隐节点数目选取问题.将自适应神经网络用于刀具加工状态智能监控的信号融合之中,取得了满意的结果.

智能系统的知识自动获取

介绍了智能系统专家经验自动获取的重要性及工程背景,讨论了知识自动获取系统的总体设计,针对其中的主要问题构造了一个基于遗传学习算法理论的知识归纳器,最后以丝杆智能磨削为例,探讨了加工过程控制专家系统的知识自学习问题。

利用神经网络预测与控制丝杠螺纹磨削过程

研究了基于神经网络的丝杠螺纹磨削过程的智能预测与控制问题.基于误差反向传播的机制,针对连续制造过程的预测与控制,提出多层神经网络的逐个样本学习算法.对逐个样本学习算法和目前广泛采用的B-P算法进行了比较和讨论,实验结果表明,逐个样本学习算法比B-P算法具有更好的收敛性.最后,介绍了多层神经网络模型在丝杠螺纹磨削过程的预测与控制中的应用.

自构形神经网络及其在刀具智能监控系统中的应用

论述了人工神经网络的缺陷研究所面临的困难。提出了自构形神经网络的概念,阐明了构造自构形神经网络的必要性,构造了自构形神经网络的学习算法,并探讨了它在刀具智能监控系统中的应用。

人工神经网络简介

本文简要介绍了神经网络的有关概念，基本特征、基本机制、常见的基本模型和ＢＰ学习算法，并对神经网络的研究和发展提出了一些看法。

3米C级精度滚珠丝杠磨削的研究

本文介绍了３米Ｃ级精度滚珠丝杠磨削过程中的几个关键技术，提出了传动链误差预报补偿的改进方案，并以神经网络为基础，建立工件热伸长误差补偿系统。