前向多层神经网络模糊自适应算法

本文将模糊集理论与人工神经网络的研究相结合，提出一种模糊自适应ＢＰ算法，用典型异或问题与规模更大的打印机磁泄漏信息识别问题进行计算机模拟表明，该算法可使ＢＰ算法的收敛速度明显提高。此项工作为神经网络与模糊系统相结合探索了一条新的途径。

应用前向多层神经网络选择加工方法

应用前向多层神经网络建立了ＣＡＰＰ中选择加工方法的理论模型，并开发了原型系统，该系统能为典型非回转体零件上的各待加工特征快速、合理地选择加工方法。

二进前向多层神经网络实现的研究

文章提出一种硬件实现二进前向多层神经网络及其硬限幅函数的方法。所设计的神经元电路的权值和阈值均为片内存储的整数熏可取负值,也可学习,当输入模式要求更大的维数时可以扩展。仿真结果符合要求。

前向多层感知器网络的逐层学习算法

提出一种改进的前向多层网络逐层学习算法 .隐层神经元的输出函数由具体系统的样本输出值确定 .先让前面的隐层及输入层的权值确定不变 ,然后对当前层的权值进行调节 ,对前一隐层输出值的误差进行估计以得到新的输出值 ,将其作为临时教师信号用来训练前一层的权值 .把每一层权值的改变量和输出值误差的估计转变为最小二乘问题 ,逐层处理 ,直到输入层 .数字仿真和具体应用的结果表明了算法的有效性 .

1Cr18Ni9Ti不锈钢热镦成形工艺性能预报的研究

本文采用前向多层误差反向传播 (BP)网络的方法处理数据 ,建立了 1Cr18Ni9Ti热镦粗过程工艺参数与组织、性能之间的网络预报模型 ,成功地实现了 1Cr18Ni9Ti热镦粗过程的锻造性能预报。

待机状态下机翼结冰的快速计算方法

飞机在飞行过程中遭遇结冰气象,尤其是过冷大水滴结冰条件所导致的机翼结冰,将严重影响飞机的气动性能与操纵品质,从而导致飞行故障或飞行事故,是飞机飞行安全的重要影响因素,是飞机研制中必须重点解决的难题。虽然针对结冰已建立有多种计算仿真程序,但快速获得结冰模拟冰形,包括过冷大水滴条件下的结冰模型是工程师们一直追求的解决方案。利用前向多层神经网络,尝试建立了一种针对待机状态下的机翼结冰模型。此方法基于坐标转换原理,将获取的采用直角坐标表达的标准翼型的机翼结冰数据转换为对应的极坐标表达的数据,以飞行参数、气象参数和极坐标角度作为输入,极坐标模值作为输出训练构建出此种机翼结冰模型。使用所建立的模型,仿真预测结果表明该计算方法具备快速性和精确性,其计算精度可满足实际要求。

人工神经网络及其在控制领域中的应用

人工神经网络及其在控制领域中的应用皮佑国，肖锦辉，黄石生（电子系）（惠州大学）１前言人工神经网络（ＡｒｔｉｆｉｃｉａｌＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ简称ＡＮＮ）是一门发展迅速的交叉学科，涉及到生物、计算机、数学、电子、物理、心理学、科学学等多学科。它的发...