简介：摘 要 航材库存储备是航材保障的重要内容，航材库存管理长期依靠个人经验追求大库存囤积导致航材库存数量偏大，航材库存金额增大，影响了航材保障的经济效益。科学的进行航材储备数量研究有助于提高航材保障工作的军事性和经济性效益，在有限经费的条件下提高航材保障效能。本文引入GA-BP神经网络对航材库存数量进行预测，并通过实例验证了模型的有效性。

简介：摘 要：近年来，国内高校相继建设各类工程实验室，这类实验室也逐渐成为高校开展实验教学和科研创新的重要场所，也是提高办学水平的重要抓手。然而，针对高校工程实验室进行安全和风险领域的评价体系和方法研究尚不多见，远远不够完善。本文通过建立高校工程实验室风险因素分析和构建风险评价指标体系，采用BP神经网络对工程实验室存在的安全风险进行量化评估和打分。通过实例，分析和验证了BP神经网络模型，结果令人满意。这证明了该模型是确实可行的，能够应用于高校工程实验室安全风险评价。

简介：摘要：在建设工程中，前期造价估算关系到建造成本最终的控制水平。造价估算不仅是成本管理的起点，而且还是成本控制的前提。所以，有必要探索一套实用、科学的造价估算方法。神经网络作为人工智能领域的常用方法，有着学习、联想、归纳、容错和自适应等多重能力，在多个领域均有广泛的应用。本文介绍了神经网络的概念、原理，并探讨BP神经网络在建筑工程造价中的应用。

简介：

简介：Dynamicnodecreationandfastlearningalgorithmforahybridfeedforwardneuralnetwork.Flight-pathanglecontrolvianeuro-adaptiveBackstepping.Locallearningframeworkforhandwrittencharacterrecognition.Maximizingmarginsofmultilayerneuralnetworks.ModularnetworkSOMself-orgmlizingmapofasystemsgroupinfunctionspace.

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简介：ApplicationoftheRTNNmodelforasystemidentification,predictionandcontrol；AssociativeMemoryUsingRatioRuleforMulti-valuedPatternAssociation；Batch-to-BatchModel-basedIterativeOptimisationControlforaBatchPolymerisationReactor；BehaviouralPlasticityinAutonomousAgents:AComparisonbetweenTwoTypesofController；ChannelEqualizationUsingComplex-ValuedRecurrentNeuralNetworks；Classificationofnaturallanguagesentencesusingneuralnetworks；Combiningarecurrentneuralnetworkandtheoutputregulationtheoryfornon-linearadaptivecontrol。

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简介：ConfigurablemultilayerCNN-UMemulatoronFPGA；Cortically-inspiredVisualProcessingwithaFourLayerCellularNeuralNetwork；Effectofcouplingresistorsonsteadypatternsincoupledoscillatornetworks；Exponentialconvergenceestimatesforneuralnetworkswithmultipledelays；FEATUREEXTRACTIONINEPILEPSYUSINGACELLULARNEURALNETWORKBASEDDEVICEFIRSTRESULTS；FurtherResultsontheStabilityofDelayedCellularNeuralNetworks；Globalstabilityanalysisindelayedcellularneuralnetworks；ImageedgedetectionusingadaptivemorphologyMeyerWavelet-CNN。

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简介：PredictionoftheDimensionalChangesduringSinteringusingBackpropagationAlgorithm，Predictionofthenextstockpriceusingneuralnetwork-extractionthefeaturetopredictnextstockpricebyfiltering，Pulsemodeneuronwithpiecewiselinearactivationfunction，Remarksonmultilayerneuralnetworksinvolvingchaosneurons……

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简介：人工神经网络是另外一种计算模式。冯·诺依曼机器是以．人类信息处理过程的处理/记忆的抽象为基础的，而神经网络是以动物大脑并行处理的体系结构为基础的。这是一种多处理器的计算机系统，由大量简单的处理单元高度互连，简单分级通信，以及在各单元之间进行适应性交互作用组成。

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简介：AnewapproachtogenerateAself-organizingfuzzyneuralnetworkmodel.Anonlinearcombiningforecastmethodbasedonfuzzyneuralnetwork.Anovelclustermethodinfrizzyneuralnetworks.AnovelrobustPIDcontrollerdesignbyfuzzyneuralnetwork.Arecurrentfuzzyneuralnetwork:learningandapplication.Astudyofchatterpredictioninendmillingprocess(fuzzyneuralnetworkmodelwithinputsofcuttingconditionsandsound.Aweightedfuzzyreasoninganditscorrespondingneuralnetwork.

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简介：HarmonicMinimizingNeuralNetworkSVCControllerforCompensatingUnbalancedFluctuatingLoads；ImplementationofanAdaptivePredictor-CorrectorNeuralControllerwithintheNASAIFCSF-15WVUSimulator；NeuralNetworkAdaptiveControlofaSpacePlatform-BasedDeployableManipulator；Neuralnetworkcontroldesignforarigid-linkelectricallydrivenrobot；Neuralnetworkcontrolfordynamicvoltagerestorer；NeuralNetworkControlofAir-to-FuelRatioinaBi-FuelEngine；Neuralnetworkcontrolofcoldflowcirculatingfluidizedbed；Neuralnetworkcontrolofmultlvariableprocesseswithafastoptimisationalgorithm。

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