简介：利用CMAC神经网络与PID控制算法,提出了一种针对飞行器挠性结构振动的混合控制方法.首先在给出系统动力学方程的基础上,利用CMAC神经网络的具体特点,给出了神经网络算法;进而将PID控制算法引入控制系统,形成了一种混合控制方法,该方法具有CMAC神经网络与PID控制算法两者的优点.最后针对复杂的飞行器挠性结构振动问题进行了实例仿真,说明了算法的有效性.

简介：基于在无时滞的情况下,非全同的Hindmarsh-Rose耦合神经元达到几乎完全同步的放电模式,通过数值模拟的方法,研究了时滞对耦合Hindmarsh-Rose神经元同步后放电模式的影响.结果表明时滞使得神经元的放电模式发生改变,同时时滞的增加能够诱导簇中的峰逐渐地减小或消失.这一研究将有助于我们更深入地了解时滞对耦合神经元系统行为的影响.

简介：该文主要介绍了Matlab软件中NeuralNetwork_T-具箱的NNTool的功能，并详细的介绍了如何利用NNTool工具箱实现神经网络的设计、仿真和性能分析。在此基础上以配送中心选址为例，进行了仿真研究，进而得到最佳的选址方案，结果表明利用NNTool工具箱进行仿真快速简单精确，便于修改。

简介：基于当前计算机技术的不断发展,网络安全问题逐渐引起了人们的关注,例如,网络攻击、黑客侵袭、病毒侵入等问题的凸显,均在一定程度上威胁到了网络运行环境的安全性。因而在此基础上,为了规避网络数据丢失、窃取等问题的凸显,在计算机网络操控过程中应注重引入BP神经网络操作理念,且建构系统安全模型,打造良好的网络运行空间。本文从神经网络概述分析入手,并详细阐述了BP神经网络的实践应用,旨在推动计算机领域的快速发展。

简介：采用Hodgkin-Huxley神经元模型,在二维随机神经网络中引入局部扩散功能缺陷,研究了神经网络中非对称缺陷附近的方形失去扩散功能的缺陷对螺旋波动力学行为的影响.缺陷使螺旋波降低传播速度的行为与缺陷的位置和尺寸有关：靠近螺旋波中心的缺陷影响最为显著,当缺陷远离中心位置时,缺陷的作用明显减弱;缺陷尺寸越大,影响也越显著.同时观察到,在弱耦合神经网络中,缺陷的存在导致了螺旋波的漂移现象.进一步研究缺陷和通道噪声同时存在时系统时空斑图的演化行为,结果发现,噪声作用下缺陷处形成了新的波源.最后,通过分析神经元放电节律和平均膜电位的变化揭示了缺陷对神经网络时空行为影响的机理.

简介：用单一理论和方法对复杂系统进行故障诊断效果不太好．文章讨论了基于神经网络和模糊系统的故障诊断以及它们之间结合方式的特点，提出了一种保障工业生产安全可靠运行的有效方法：分级故障诊断算法＋过程监控与报警，仿真并设计了基于工控网络的工业过程故障诊断与报警系统．研究表明基于径向基函数神经网络＋模糊逻辑的算法具有较快的训练速度和较好的泛化能力，可识别多回路故障．

简介：探讨了漂浮基空间机械臂系统在轨捕获参数未知目标卫星后组合体航天器的镇定控制问题.首先在耦合空间机械臂系统捕获目标卫星操作过程动量、冲量的传递的基础上,建立了适用于漂浮基空间机械臂系统在轨捕获漂浮卫星控制系统设计的组合体航天器数学模型.利用该模型,设计了一种基于模糊高斯基神经网络的非奇异Terminal滑模控制算法.提出的控制算法不仅不要求系统动力学方程关于惯性参数呈线性函数关系,而且也不需要预知系统惯性参数;由于利用神经网络的自学习能力修正模糊控制的控制规则和隶属函数,这样在系统参数识别中,模糊神经网络可减少模糊规则数,更适应于空间机械臂系统在轨捕获的实际应用.最后通过仿真试验对比结果验证了所提出的控制算法的有效性.

简介：自20世纪90年代以来，我国电线电缆业迅猛发展。据不完全统计，全国目前约有4500家线缆企业，生产规模仅次于美国，居世界第二位。

简介：单层感知器的有噪声训练网络的识别出错率为6.6%,而有噪声训练的BP网络的识别出错率为2.1%,无噪声训练网络对字符进行识别时

简介：通过对Pre-B？tzinger复合体中兴奋性中间神经元模型的研究,从神经元动作电位和峰峰间距（ISIs）的角度考察了模型簇发放中所蕴含的动力学特性.通过对神经元膜电容、平衡电位以及离子通道电导系数等电生理参数的考察,得出了神经元动作电位ISIs序列的各种周期分岔现象,如：加周期分岔和倍周期分岔.通过模型结果可以进一步理解Pre-Btzinger复合体中兴奋性中间神经元簇发放的转化模式和编码特性,并为研究这些簇发放特性对呼吸节律的影响提供线索.

简介：提出一种模糊神经网络控制器并用于机器人轨迹跟踪控制.这种模糊神经网络利用B样条基函数作为隶属函数,可在线根据误差调整隶属函数的形状,使模糊神经网络具有更强的学习和适应能力.仿真与实验结果表明这种网络能很好的用于机器人的轨迹跟踪控制,具有很好的性能.

简介：随着计算机技术发展,计算机在生活中的应用也越来越广泛。在为人们生活带来便利的同时,也会带来某些方面的问题。由于多方面原因,计算机在使用过程中,如果未能采取有效的防范措施,就可能会对其安全性造成一定影响,需要用户在使用过程中注意。而神经网络在发展过程中其应用范围越来广泛,将其应用于计算机网络安全评价工作中,能够发挥巨大作用,从而为计算机更好的服务于人类社会提供保障。本文就神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究作简要阐述。

简介：3．7用神经网络技术对烟叶图像进行智能识别神经网络作为一种自适应的模式识别技术,经过用各种烟叶样本训练和学习的神经网络,将待测烟叶样本与标准烟叶样本进行自适应学习训练

简介：本文探讨展馆综合布线系统的设计、工程项目管理和质量控制为智能化展馆综合布线系统建设提供一些方法和建议。

简介：利用参数互异的Fitzhugh—Nagumo神经元构建了含耦合时滞的无标度神经元网络模型，通过数值模拟的方法，提出研究参数异质性和耦合时滞影响下神经元网络的共振动力学．结果发现，当耦合项中不含时滞时，适中的参数异质性能够使得神经元网络对外界弱周期信号的响应达到最优，即适中的参数异质性能够诱导神经元网络的共振响应，而且异质性诱导共振对耦合强度具有鲁棒性．更重要的是，耦合时滞对参数异质性作用下神经元网络的共振特性也有着显著性影响．当时滞约为信号周期的整数倍时，神经元网络能够周期性地出现共振现象，即适当的耦合时滞能够诱导神经元网络的多重共振，而且这种现象在异质性参数的适当范围内都能明显出现．

简介：Pre-Botzinger复合体中兴奋性神经元节律性簇放电与呼吸节律的产生关系密切．泄漏电流对神经元簇放电具有重要的调节作用．本文利用双参数分岔分析和快慢变量分离等方法，研究了泄漏电流对耦合神经元簇同步模式及其转迁机制的影响．结果表明，在不同初始条件下，当泄漏电导改变时耦合神经元分别表现为同相“fold／homochnic”型、“subHopf／homoclinic”型和反相“fold／foldcycle”型和“subHopf／foldcycle”型簇放电．本文的研究为进一步探索呼吸节律的产生机制提供了一些见解．