造纸过程的多层BP前向神经网络PID控制

为了使造纸过程的输出(湿度和基重)最大限度地接近给定值,本文采用了基于多层前向网的PID控制,此控制由控制器网络NNC和辨识器网络NNI组成,采用BP算法进行PID参数的调整和被控对象的辨识,能较好地满足控制目的,并为造纸过程的控制提供另一种思路.

混沌与神经网络相结合的预测算法及其应用

探讨了混沌理论与前馈人工神经网络相结合进行非线性时间序列预测的基本原理，并对影响短波通信的两个参数：年太阳黑子数和天１０ｃｍ辐射强度，在ＳＶＤ滤波的基础上进行了预测。