基于神经网络的计算机及其应用系统

主研人员：虞厥邦　刘正松　邹月娴　陈勇　余淑萱　肖先赐等基于神经网络的计算机及其应用系统包括三个子课题：１）采用程控直通通信机制大规模并行处理系统的神经网络计算机：２）面向神经网络的直通通信技术：３）基于神经网络的ＥＳＭ信号分类识别研究。基于神经网络的计算机及其应用系统是在ＰＣ机平台上开发出神经网络计算机,从原理和功能上能支持神经计算和应用系统的开发。可用于侦察中的通信信号、无线电引信信号和雷达信号分选识别,仿真模拟试验表明,比现有分选识别方法有较高的正确识别率。基于神经网络的计算机及其应用系统…     

基于神经网络的六维力传感器静态标定方法研究

利用BP神经网络研究了六维力传感器的静态标定方法.良好的泛化能力是基于神经网络标定方法的关键,而现有基于神经网络的传感器标定方法对网络的泛化能力鲜有考虑.针对上述问题,以提高神经网络泛化能力为目的,对神经网络的训练样本、训练期望误差值和网络隐层单元数等的选取进行了研究.实验及计算机仿真表明,当选取样本数据具有遍历性时,利用神经网络标定后进行补偿计算可提高六维力传感器的测量精度.     

基于回路神经网络的特征子空间估值算法(英文)

基于运用回复式离散神经网络进行特征子空间估值的理论,提出了解决正定对称矩阵的特征子空间估值问题的算法。其神经网络被描述为离散时间系统,它们在整个连续时间神经网络模型的数字化处理即计算机仿真方面具有优势,可以很容易地应用于数字化硬件。仿真结果的给出进一步阐明了网络良好的性能。     

抽象理论的形象化过程──开发、应用“工业锅炉微机控制模拟系统”

抽象理论的形象化过程──开发、应用“工业锅炉微机控制模拟系统”林颐清，王伟我们研制的“工业锅炉微机控制模拟系统”，把模拟电子元件与计算机显示画面结合在一起，实时地再现了工业锅炉从数据采集，到过程控制的全貌，真实地模拟了三冲量给水调节系统以及以蒸汽压力...     

基于神经网络的学生党员考核评价系统的开发

为了高效率、低成本地评价高校学生党员的综合素质,采用BP神经网络技术,开发了学生党员考棱评价系统.该神经网络使用专家提供的100组数据进行训练,训练结果的相对误差为0.4％,采用20组非训练数据进行检验,相对误差为0％.实践表明,即使专家的评价规则很复杂,无法用数学模型直观表达,神经网络也能够仿真专家的思维逻辑,对党员素质进行公平、公正的评价.     

一种非线性神经网络自校正调节器

针对一类非线性动态系统,提出了一种新的应用多层神经网络的自校正调节器,分析了基于神经网络的非线性系统自校正调节机理,并利用一种基于同构网络的自适应预测方法解决可能存在于系统的大时延问题。计算机仿真表明,这种神经网络自校正调节器为解决一类复杂非线性系统的自校正调节问题提供了一条可行的途径。     

BP神经网络教学演示与实验平台的设计与开发

为了强化学生对于神经网络动态计算过程的理解以及应用BP神经网络解决实际问题的动手能力,将MATLAB的图形界面编程功能(GUI)和神经网络工具箱(NNbox)相结合,开发出一套“BP神经网络的教学演示与实验平台”。该平台由教学演示和实验训练两个独立部分组成,可用于BP神经网络课程的课堂教学和实验教学、增强授课的直观性,也可作为学生课后自学和实验的辅助工具,解决理工科专业中的工程实际问题。     

电力设备基于小波神经网络故障检测方法的仿真研究

提出了一种基于小波神经网络非线性观测器的故障检测方法。它是将规范正交的小波函数作为基函数网络中的基函数 ,得到小波神经网络。通过小波的去噪和神经网络的自学习功能 ,获取系统输入输出的非线性动力学特性 ,进而实时计算出残差并进行逻辑判决 ,可提高故障检测的速度和准确率。对同步交流电机的结构损伤故障进行了仿真 ,结果表明了该方法的有效性     

基于邻域粗糙集神经网络的审计意见预测模型研究

审计意见类型及其预测结果受到企业各利益相关方的高度关注.同时选用财务指标和非财务指标为变量,构建了基于邻域粗糙集神经网络的审计意见预测模型.将领域粗糙集作为BP神经网络的前置系统,在保持分类能力不变的前提下进行指标约简,提取关键指标,再将约简的指标体系作为神经网络模型的输入变量.以2013-2015年沪深A股176家公司数据作为研究样本,采用三种模型进行审计意见预测对比分析,结果表明:本模型预测准确率达到97.06％,与单纯利用神经网络建模或单纯利用财务指标建模的预测效果相比具有更好的预测效果.     

基于Java的面向对象的BP网络模型及故障诊断推理

用BP神经网络模型进行故障诊断在实际中有着广泛的应用,而面向对象的方法在计算机研究和应用中越来越显现出其强大的生命力.将一个人工智能的重要模型用面向对象的方法加以计算机化,使其使用更有效、更方便.     

基于模糊神经网络的模拟电路诊断系统的研究

提出了利用模糊神经网络对容差网络进行故障诊断的算法，论述了诊断系统的设计过程和训练样本集的构成．通过在最小值最大值间插值的方式，很好地解决了容差带来的问题．实例验证表明，该方法对容差网络的故障诊断是有效的．     

基于BP神经网络的函数逼近的MATLAB实现

BP神经网络由于它的学习能力和非线性特性,使其能够对非线性函数进行很好的逼近。通过对BP神经网络结构和MATLAB软件及其BP神经网络工具箱的应用研究,利用BP神经网络工具箱设计BP神经网络,用于对非线性函数的逼近,通过网络的训练、测试达到了预期的效果。     

基于神经网络的研发项目选择方法

针对研发型项目建立了相应的多指标综合评价体系,并引入改进后的B-P神经网络模型算法对研发项目进行综合评价。为多项目选择提供依据,避免了项目选择过程中的主观影响和不确定性。     

AOD精炼铁合金终点预测模型的建立

智能控制技术在冶金终点检测和终点控制中得到广泛应用,特别是神经网络技术,采用径向基函数神经网络(RBF)构成的神经网络控制方案可以有效地提高系统的精度、自适应性和鲁棒性。选用RBF神经网络建立冶炼终点温度和碳含量的预测模型,可以为后续的控制模型提供有价值的控制信息,通过终点控制模型计算所要补吹的氧气量以及补加的冷却剂量,以达到冶炼终点温度和碳含量的精确命中。仿真分析表明,RBF神经网络应用于冶炼终点温度和碳含量预测模型的建立,具有一定的预测精度。     

基于Transputer平台的神经网络仿真系统

介绍了一种在ＰＣ－Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ平台上实现的人工神经网络仿真系统。该系统既利用了Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ处理器阵列适合大规模并行处理的特点来实现人工神经网络模型的算法，又借用了ＰＣ机Ｗｉｎｄｏｗｓ平台上良好的多媒体技术为神经网路研究者和使用者提供了一个方便实用的图形接口界面，并且把Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ多处理器硬件结构向用户屏蔽，使用户从繁琐的Ｔｒａｎｓｐｕｔｅｒ／Ｏｃｃａｍ并行编程中解脱出来，只需用图形方式或高级描述语言来描述定义一个神经网络，即可完成人工神经网络的仿真。     

基于神经网络技术的房地产商业贷款风险分析

本文根据建筑行业项目给出了具体的商业风险评价指标,建立了模糊神经网络模型.旨在通过数据挖掘的方法对房地产行业的贷款客户进行贷款的风险评价,以便预测贷款的风险等级.     

基于小波神经网络的服务器预警系统

提出了采用紧致型小波神经网络来构建服务器预警系统,将小波和神经网络直接融合,使网络训练过程从根本上避免了局部最优等非线性优化问题,小波神经元的低相关性,也使得小波神经网络有更快的收敛速度;将服务器中的日志数据数值化后进行网络训练,获得一个基于小波神经网络的入侵分类器。实验结果,表明小波神经网络系统自适应能力强、学习速度快、预警精度高、在入侵检测领域有良好的实用性。     

大变形梁的模糊神经网络建模与预测

本文运用模糊神经网络原理．采用学习结合型FNN方法，针对两种不同材料梁的大变形进行了网络建模和预测的数值仿真．仿真结果表明，网落模型所具有的输入输出特性与所对应的实际力学系统的实验测量十分吻合实现了高精度预测．     

基于神经网络的PID控制器研究

本文应用人工神经网络的原理,提出一种新的神经网络的智能PID控制器. 仿真结果表明,此NNPID控制器对线性、弱非线性时不变系统比传统的PID有好 的控制效果;对中等非线性系统和含有噪声扰动的线性知非线性系统有单纯PID 不能达到的控制效果.     

移动通信系统信道分配的神经网络算法

引入神经网络模型和算法来解决移动通信系统中信道分配问题，采用改进的Ｋｏｈｏｎｅｎ自组织模型，提出了在此模型下的信道分配神经网络算法，给出了仿真结果。结果表明神经网络算法解决分布式控制的动态信道分配门题是有效的，它对ＦＤＭＡ、ＴＤＭＡ、ＣＤＭＡ移动通信系统信道分配有重要参考价值，特别是对大容量、大地域的移动通信系统（如ＧＳＭ系统、移动卫星通信系统）的信道分配有特殊的意义。