基于BP-ANN的热电偶信息处理方法

为了提高传感器的准确度,提出一种基于BP网络和递推预报误差算法对热电偶进行信息处理的方法,经过仿真试验证明该方法可以提高传感器在较大范围内的测量准确度。该方法用软件容易实现,可以很方便地应用到其它传感器中。

时间递推耦合神经网络的交通路径动态诱导技术

通过"人—机—环境"耦合关系,对路况与时间变化关系进行研究。综合车辆运行过程中不同时段的路况差异和人因作用、突发道路事故随机性,以神经网络有师学习作为经验累积方法,提出时间递推预测方法确定路径最短时间,从而实现对交通路径的动态诱导。递推预测以知识库累积经验与实时路况信息作比较,为驾驶者提供实时有效的路况信息支撑。结果表明,该诱导技术可辅助驾驶者及时对路况作出正确判断,减少因经验不足和突发事件造成的时间损失,适用于安装有GPS导航的车辆。实例分析表明,所构建模型与实际数据结合收到良好效果。

语音动力学系统的神经网络建模方法研究

人工神经网络（ＡＮＮ）方法是非线性动力学系统建模的有效方法．本文针对多层ＡＮＮ结构，运用递推预报误差（ＲＰＥ）算法对离散非线性动力学系统进行了建模研究，并将之运用于语音非线性动力学系统的动态建模，估计出了语音非线性动力学系统稳态吸引子的维数，为了解语音和实用化的语音识别提供了良好的基础．

基于人工神经网络的日径流预测

给出了用人工神经网络 (ANN)对三峡宜昌站的日径流预测模型建模的过程 ,对 ANN输入变量的选择和个数的确定以及隐藏层、输出层单元数的确定等关键技术问题进行了探讨。所建立的基于 ANN的预测模型可以进行提前 7d的日径流预测 ,预测结果令人满意。