简介：针对信息质量评估系统中各环节影响因素的评估问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络（FNN）的信息汇聚质量评估方法,从汇聚结果满足用户需求的角度判断信息汇聚质量的优劣。依据用户体验满意度调查数据,结合神经网络的自主学习与模糊控制的模糊推理能力,提出了该方法,并将生成的TS型模糊推理系统作为汇聚质量评估参考模型。试验结果表明,该方法预测汇聚质量可反映人工专家经验。

简介：摘要随着我们国家经济建设的不断发展，我们国家的综合国力显著的提高，国家在国际上的地位越来越高，但是相比于发达国家来说，我们国家发展仍然具有非常大的空间，为了实现可持续发展的目标，缩短与发达国家之间的差距，我们必须要进行技术上的不断创新，不断的提高科学技术水平，并且，我们国家的地位越来越高，面对着的竞争也就越来越激烈，为了保障我们国家的独立自主，我们必须要提高军事方面的能力，实现我们国家的独立自强，军事能力非常重要。

简介：

简介：基于改进的模糊神经网络算法进行微互动平台设计,调整模糊神经系统网络的结构和参数以建立信息搜索引擎模型,生成时间序列来提取校园的数据信息,提取结果作为设计微互动平台的基础,由此可以使慕课平台给用户提供个性化的服务,提高用户浏览的有效性和便利性。

简介：将模糊数学方法和概率神经网络结合起来，用模糊概率神经网络（FPNN）评价城市空气质量。阐明该网络模型的构建方法，并用实例加以验证，经仿真表明该法切实可行，评价结果客观可靠。

简介：摘要：配网单相接地故障占比较高，为提高选线准确性，得到更多选线方法，采用BP神经网络法对单相接地故障选线进行分析，建立基本数学模型，并使用电路仿真软件对配网模型进行仿真，数据结果进行归一化，使用神经网络进行计算，可选出故障线。

简介：黄土的湿陷起始压力是评价黄土湿陷性的重要指标之一.影响黄土湿陷起始压力的因素有很多,且各因素间并非独立,通过分析各物性指标间的相关性确定塑性指数、含水率、干密度作为影响黄土湿陷起始压力的因素.本文提出并建立了黄土湿陷起始压力的人工神经网络预测模型,选取新疆伊犁地区黄土的数据作为神经网络模型的学习和预测样本,将神经网络模型的预测结果与实际结果对比可知二者误差小于10%.利用陕西彬县黄土数据验证了网络模型的通用性,说明用人工神经网络方法计算黄土湿陷起始压力准确、可靠,建立了一种计算湿陷起始压力的新方法.

简介：摘要本文通过研究人工神经网络算法的理论，结合药品安全指数的实际情况提出了药品安全指数权值的调整策略和药品安全指数权值的确定方法，根据这种方法确定了一级指标与二级指标指数级，并对一级指标中的药品机构检验合格率进行了细致的划分与分析。最后说明了这种权值策略提供的药品安全指数能科学、实时、动态地处理各种指标与相应的权值。

简介：日长变化的预报具有重要的科学意义和实际应用价值。非线性的人工神经网络技术中的反向传播模型（BP网络）可用于预报日长变化。BP网络的拓扑结构决定了神经网络解决问题的能力，针对不同的问题需要采用不同的网络结构。该文分析了神经网络的拓扑结构算法，选用最小均方误差法确定网络的拓扑结构，并将此应用于日长变化预报。结果表明，该方法是可靠和有效的。

简介：图7优化小波神经网络函数逼近情况,图9BP算法训练的小波神经网络函数逼近情况,优化小波神经网络的函数逼近情况

简介：通过对仿射离散小波框架的分析，用离散仿射小波变换时频局部化集中与神经网络的有关理论，研究了前传神经网络的组织结构与简化，提出了处理方案，并利用此理论对波函数的逼近给出了一般算法．

简介：对某航炮加速器运动特性进行了分析，测绘了加速器滚轮运动曲线，并采用BP神经网络进行拟合。给出了各运动件之间的约束关系，运用MATLAB软件对加速器运动特性进行了仿真计算，并对仿真结果进行了分析。为进一步研究加速器运动特性和改进设计提供了理论参考。

简介：摘要众所周知，BP神经网络是人工智能网络中的一个典型算法，也是目前研究最为成熟的神经网络模型之一。不仅有很强的非线性映射能力，而且也是一种基于模型训练误差梯度降低的具有较强非线性映射能力的模型，它模拟了人脑神经网络的工作原理，对一系列的输入信息进行处理和传递最终得到期望的输出成果。在大坝中，其变形主要受到水位高度、温度、气压等因素的影响，这些影响因素可综合反映为大坝变形随时间而变化的规律，我们利用BP神经网络建立变形影响因子与大坝变形量之间的映射关系，从而实现对大坝变形的预测分析。供同行参考。

简介：摘要电力变压器在长期的运行中，故障是不可避免的。变压器一旦损坏会造成大面积停电且故障修复耗时长，因此变压器故障的及早发现和处理具有非常重要的意义。因此，探讨神经网络应用于电力变压器故障诊断具有重要的意义。本文首先对人工神经网络进行了概述，详细探讨了神经网络应用于电力变压器故障诊断，旨在提高电力变压器故障诊断的准确性，可靠性和诊断效率。

简介：图7优化小波神经网络函数逼近情况,图9BP算法训练的小波神经网络函数逼近情况,图6BP算法训练的小波神经网络函数逼近情况

简介：摘要 :

简介：将神经网络技术和房地产市场分析预测相结合,建立了基于BP与Elman神经网络的实时动态的房地产市场泡沫预警模型,并以房地产市场数据为对象进行了预警模型的研究,并与BP网络的评价结果作了比较。结果表明：该模型具有很好的预测潜能和广泛的应用前景,用Elman神经网络进行评价的结果比BP网络的评价结果更加精确。对解决房地产市场预警系统的非线性问题,为寻找更科学的房地产市场分析预测方法提供新的途径。

简介：摘要在医疗卫生领域,人工智能具有广阔的应用前景和较高的实用价值。介绍了人工智能在神经网络中的应用，及应用前景。

简介：

简介：基于起升机构液压系统故障诊断的特点,提出基于故障树的模糊神经网络作为汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的方法。该方法利用故障树知识,提取汽车起重机起升机构液压系统故障诊断的输入变量和输出变量,引入模糊逻辑的概念,运用模糊隶属度函数来描述这些的程度,利用共轭梯度优化算法对神经网络进行训练,并通过实例分析,验证了汽车起重机起升机构液压系统模糊神经网络故障诊断的有效性。