神经网络

1、；BP神经网络算法原理：输入信号通过中间节点隐层点作用于输出节点，经过非线形变换，产生输出信号，网络训练的每个样本包括输入向量和期望输出量，网络输出值与期望输出值之间的偏差，通过调整输入节点与隐层节点的联接强度取值和隐层节点与输出节点之间的。

2、SPSS 神经网络是对 SPSSamp;nbs sp;Statistics Base 以及附加模块中传统统计方 法的一个补充。您可以使用 SPSS 神经网络发现数据中间的新关系，然后用传 统的统计技术检验其显著性。SPSS 神经网络可以仅仅。

3、BP神经网络在机器人运动轨迹规划中的应用张海荣;舒志兵摘要介绍了 BP神经网络及其学习规则，将Matlab软件与BP神经网络工具箱 相结合，运用到了机器人轨迹规划中，仿真实验证明了 BP网络能够解决机器人运动 轨迹规划中的某些问题.期刊名称。

4、神经网络Neural Networks第章脉冲耦合神经网络申国科禽院针算牧术苟究所 http:www.i ntsci.ac.c n内容提要11.2视觉皮层理论113脉冲耦合神经网络模型11.4交叉皮层模型115贝叶斯连接域神经网络模型11.。

5、公式序顺延。9.7 机器人神经网络自适应控制机器人学科是一门迅速发展的综合性前沿学科，受到工业界和学术界的高度重视。机器人的核心是机器人控制系统， 从控制工程的角度来看，机器人是一个非线性和不确定性系统， 机器人智能控制是近年来机器人控制领。

6、目录4.1. 题目分析本章主要讲诉的是主要是神经网络控制及其应用的相关内容，作业题目共有两题，题目要求如下：1设计一个实现逻辑与的单计算层感知器，并写出其学习算法和程序。2紧密结合自己的专业背景科研方向或解决问题的经历，谈谈学习人工神经网络。

7、2021310,讲解：XX,1,4.3.4 神经网络PID控制,图一 神经网络PID控制系统结构图,一方案一,2021310,讲解：XX,2,2021310,讲解：XX,3,2021310,讲解：XX,4,2021310,讲解：XX,5,2。

8、神经网络算法,丁一杰 石嫣然 丁志浩 贾斐然,算法发展历史,1943年，心理学家McCulloch和数学家Pitts参考了生物神经元的结构，发表了抽象的神经元模型MP.1949年，心理学家Hebb提出了Hebb学习率，认为人脑神经细胞的突触。

9、基于BP神经网络的语音识别技术,汇报人:,目录,一.语音识别概述二.语音识别流程三.语音信号预处理四.语音识别特征提取五.BP神经网络原理六.语音识别程序设计,一.语音识别概述,语音识别以语音为研究对象，涉及到生理学心理学语言学计算机科学，。

10、基于BP神经网络模型的阿克苏市城市需水量预测杂志网论文导读:：科学地预测城市需水量对城市的发展具有十分重要的意义。本文采用BP人工神经网络方法对阿克苏城市需水量进行预测，取得了满意的效果，论证了此种预测方法的可行性和有效性。论文关键词：BP。

11、人工神经网络应用于海洋领域的文献综述海洋环境监测论文导读:：船舶与海洋工程。海洋预报与预测。海洋资源评估。海洋环境监测。人工神经网络应用于海洋领域的文献综述。论文关键词：人工神经网络ANN，船舶与海洋工程，海洋预报与预测，海洋资源评估，海洋。

12、基于BP神经网络的东江下游咸潮预测模型数学建模论文论文导读:：东江自2004年以来受到潮汐上游径流量影响频繁发生咸潮，影响到居民生产用水。本文以东江2009年10月12月的潮位上游径流量咸度历史数据为基础，利用BP神经网络建立东江下游咸潮预。

13、基于BP神经网络的大学生心理健康状况预测与分析论文导读：我校对大学生心理健康调研数据从2000年开始备案，其权数和样本每年变化，故采用了20032008年这6年的影响心理健康各因素的统计值为样本，预测2010年的个影响因素权重值。已成功应用。

14、 基于BP人工神经网络的图像压缩技术研究与改进图文论文导读：图像压缩的目的是减少中图像冗余数据，在保证图像质量的条件下实现图像压缩。近年来人工神经网络在图像压缩中的应用越来越引起人们的注意.和一些传统的压缩方法相比，人工神经网络技术具有良好。

15、BP神经网络算法在个股投资项目风险度量中的应用研究论文导读:：神经网络算法在个股投资项目风险度量中的应用研究。能有效地提高个股投资项目风险度量的准确性。论文关键词：个股投资，项目风险度量，BP神经网络算法:实证分析160;BP神经网络算法在。

16、第 39 卷第 2 期2003 年 2 月机 械 工 程 学 报CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERINGVol.39 No.2Feb. 2 0 0 3基于神经网络的双层辉光离子渗金属工艺预测模型二号。

17、基于Elman小波神经网络的挠力河流域地下水开采量预测研究论文导读:：本文对现有文献研究的基础上，对Elman神经网络和小波分析进行系统研究，建立了Elman小波神经网络模型，给出Elman小波神经网络的训练过程，并将其应用到挠力河流域地下。

18、基于BP神经网络的我国规模以上工业企业资产总值预测模型摘 要本文首先基于因子分析原理在spss中对2000年至2013年中国所有规模以上工业企业总资产相关数据进行因子分析，分析每年因子得分结果得出了中国自2000以来规模以上企业资产发展状况。

19、基于多传感器信息融合的数控机床故障诊断研究1. 引言数控机床具有加工柔性好加工精度高加工质量稳定生产率高等诸多特点，但其结构和运行工况也很复杂，一旦机床发生故障，引起故障的因素众多，有机械方面的，有电气方面的，同时同一种故障往往有不同的表现。

20、神经网络优化学习算法综述摘要：人工神经网络的研究始于二十世纪四十年代，神经网络的优化学习一直是研究的热点。神经网络的优化算法就是利用神经网络中的神经元的协同并行计算能力来构造的优化算法，它将实际问题的优化解与神经网络的稳定状态相对应，把对实。

21、2021429 星期四神经网络原理与控制v1 第五章 神经网络原理 5.1 神经网络的基本概念 5.2 前向神经网络及主要算法 5.3 反馈网络 5.4 神经网络控制 2021429 星期四神经网络原理与控制v2 神经系统 的复杂性 202。

22、神经网络配套Ch1,1,一个说明性实例,神经网络配套Ch1,2,苹果香蕉 分类器,分类器,传感器,神经网络,神经网络配套Ch1,3,标准向量模式,标准香蕉模式,标准苹果模式,形状: 1 : 圆形; 1 : 非圆形 质地: 1 : 光滑; 1。

23、2021429 星期四神经网络原理与控制1 第五章 神经网络原理 5.1 神经网络的基本概念 5.2 前向神经网络及主要算法 5.3 反馈网络 5.4 神经网络控制 2021429 星期四神经网络原理与控制2 神经系统 的复杂性 20214。

24、神经网络基础知识1,1,第二章 神经网络基础知识,2. 1 人工神经网络的生物基础 2. 2 人工神经元模型 2. 3 人工神经网络模型 2 .4 神经网络学习,神经网络基础知识1,2,2. 1 人工神经网络的生物基础 神经元Neuron也。

25、神经网络分类器1,1,第五章 神经网络分类器,5.1 感知器算法 5.2 神经网络分类器,神经网络分类器1,2,5.1 感知器算法,一引言 模式识别与人工智能是研究如何利用计算机实现人脑的一些功能。,神经网络分类器1,3,人工神经网络研究的。

26、有导师学习神经网络的分类 鸢尾花种类识别 有导师学习神经网络的分类识别1 1.基础理论 1. GRNN的结构 GRNN由输入层隐含层和输出层组成。 输入层：将样本送入隐含层，不参与运算； 隐含层:神经元个数等于训练集样本数，权值为欧式距离；。

27、我的人工神经网络2基础,1,第2章 人工神经网络基础,我的人工神经网络2基础,2,主要内容,生物神经网 人工神经元 单级神经网络结构 示例,我的人工神经网络2基础,3,生物体的神经系统,图1 生物体的神经元,我的人工神经网络2基础,4,根据。

28、人工神经网络Artificial Neural Netwroks ANN,什么是人工神经网络,T.Koholen的定义：人工神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体作出交互反应。,。

29、An Artifi cial Neural Network for a Tank Targeting System Hans W. Guesgen and Xiao Dong Shi Computer Science Department,。

30、2021106,1,第三章 感知器,3.1感知器的目的 3.2理论和实例介绍 3.3感知器的学习规则 3.4感知器的局限性 3.5单层感知器神经网络的MATLAB 仿真程序设计 3.6多层感知器神经网络及其MATLAB仿真 3.7小节与例题。

31、神经网络硬件方面的调查研究,1,神经网络硬件方面的调查研究,智能计算作业 姓名：张可新 学号：12171020,神经网络硬件方面的调查研究,2,文献摘要,在过去的十年中，并行人工神经网络模型的硬件开发设计很多。本文旨在对人工神经网络硬件进行。

32、神经网络导论第三章,1,第三章,反馈神经网络模型,神经网络导论第三章,2,概述,反馈神经网络模型可用一完备的无向图表示。从系统的观点看，反馈神经网络模型是一反馈动力学系统，它具有极复杂的动力学特性。在反馈神经网络模型中，我们关心的是其稳定性。

33、前向人工神经网络敏感性研究,1,前向人工神经网络敏感性研究,2003年10月,前向人工神经网络敏感性研究,2,一. 引言,1. 前向神经网络FNN介绍 神经元 离散型：自适应线性元Adaline 连续型：感知机Perceptron 神经网络。

34、A Handwriting digit recognition Application base on Neural network and covolutional neural network,Colleague of Computer。

35、人工神经网络的研究方法,1,人工神经网络 的研究方法及应用刘 长 安2004. 12. 31,人工神经网络的研究方法,2,引 言,利用机器模仿人类的智能是长期以来人们认识自然改造自然和认识自身的理想。 研究ANN目的： 1探索和模拟人的感觉。

36、人工神经网络方法1,1,人工神经网络方法 原理及应用,张倩倩孙晶,人工神经网络方法1,2,人工神经网络方法,人工神经网络简介 应用实例 长江三角洲地区 城市体系的职能分类,人工神经网络方法1,3,人工神经网络，是一个具有高度非线性的超大规模。

37、小波神经网络的研究,主要内容,从小波分析和神经网络各自存在的问题出发，对小波网络的产生原因和产生形式进行了研究；简单地介绍了小波分析和神经网络的构造理论；然后从小波函数的选择网络参数初始化隐层节点数确定和参数调节算法几方面对小波网络的学习过。

38、BP神经网络,杜娜 计研112 2012年3月10日,Company Logo,Contents,Company Logo,人工神经网络的起源,人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物生理学领域，Waldeger等人创建了神经。

39、具有输入约束的不确定非线性系统自适应神经网络控制具有输入约束的不确定非线性系统自适应神经网络控制 在现实世界中,大部分控制系统具有本质非线性 不确定性,而且通常受到输 入约束等因素的影响.因此,具有输入约束的不确定非线性系统的研究引起了广 。

40、基于小波分析和人工神经网络的容差模拟电路故障诊断 摘要 随着电路网络规模和结构日趋复杂以及大规模集成电路的广泛应用， 如何运用高效的诊断技术对大规模容差电路进行准确的故障诊断是 目前实际工程急需解决的问题，也是模拟电路故障诊断理论的发展趋 势。经过多年的发展，模拟电路故障诊断作为一门融合多个学科和领 域的理论、技术和方法的综合性学科，已经形成了一系列的诊断理论 和方法，但由于模拟电路的容差性、非线。

41、基于神经网络识别车辆车架号 及发动机号真伪的可行性探讨 基于神经网络识别车辆车架号及发动机号真伪的可 行性探讨 随着汽车工业的飞速发展，越来越多的汽车走 进千家万户，同时各种非法途径获得的机动车大量出 现在路面上，这些车辆为了取得合法身份，通过各种 手段获取合法的车辆车架号和发动机号进行套改，并 且套改技术越来越精细，公安交通管理部门对机动车 的管理难度越来越大，传统的车辆查验方法面临着挑 战，这。

42、BP神经网络预测模型及应用 BP神经网络预测模型及应用 摘要采用BP神经网络的原理，建立神经网络的预 测模型，并利用建立的人工神经网络训练并预测车辆的销售 1= ,最后得出合理的评价和预测结果。 【关键词】神经网络模型预测应用 IBP神经网络预测模型 L1BP神经网络基本理论 人工神经网络是基于模仿生物大脑的结构和功能而构 成的一种信息处理系统。该网络由许多神经元组成，每个神 经元可以有多个输入，。

43、文章编号: 1002- 8743( 2010) 01- 0026- 07 常时滞细胞神经网络稳定性分析 ? 丁明智1, 虞继敏2, 3 ( 1? 广西师范学院 数学科学学院, 广西 南宁 530023; 2? 重庆邮电大学 数理学院, 重庆 400065; 3? 教育部直属神经网络控制和智能仪器重点实验室( 重庆邮电大学) , 重庆 400065) 摘? 要: 该文研究了一类常时滞细胞神经网络的稳。

44、基于 E MD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法 * 杨宇于德介程军圣 ( 湖南大学机械与汽车工程学院, 长沙410082) 摘 要 针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征, 提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalM ode Decomposition , 简称 EMD)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。 该方法首先对原始信号进行了经验 模态分解, 将其分解为多个平稳 的固有模态函数(Intr。

45、江苏农业学报 ( Jiangs u J. of Agr . Sci. ), 2010 , 26( 4): 833 837 宋江峰, 李大婧, 刘春泉. 基于正交试验和神经网络的虫草素超临界 CO2萃取预测 J. 江苏农业学报, 2010 , 26( 4): 833?837 . 基于正交试验和神经网络的虫草素超临界 CO2萃取 预测 宋江峰 1 , 2, ? 李大婧1, ? 刘春泉1 ,2 ( 1.。

46、2 0 1 0年 9月农 业 机 械 学 报第 41卷 增 刊 DOI : 10 . 3969/.j issn. 1000?1298. 2010. Supp. 013 基于改进 BP神经网络的排种器充种性能预测 * 王 ? 冲 ? 宋建农 ? 王继承 ? 刘彩玲 ? 李永磊 ? 董向前 (中国农业大学工学院, 北京 100083) ? ? ?摘要 ? 充种性能直接影响排种器排种质量, 应用 M a。

47、终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 终稿 。

48、总第 2 2 6期 2 0 0 8年第 8期 计算 机与数字丁程 Compu t e r& Di g i t a l En g i n e e r i ng Vo 1 3 6 NO 8 1 54 灰 色理论及神经 网络在就业预 测 中的应用研究 何运村张柱华 ( 武汉T业学院电气信息工程系 武汉4 3 0 0 2 3 ) 摘要介绍 G M( 1 ， 1 )模 型和 B P神经网络模型的预测。

49、弟 ? 卷第 忿期 山 东 轻 工 业学院学 报 ? ! ?# 工% %又年讥电系<浙江大 学工业 控 制研究所( ?3 9! ( 引言 八十 一年 代初期 , 美国科学 家 39! 首先提出了人工神经网络的概念 , 在研究了大脑神 经的某些重 要生理特性及结构之后 , 给出 了神经网络模型 及其能 量函数 , :一在该领 域 的 研究中 , 做了许多开 创性的工作 。 之后 , 特。

50、 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. 3 2009211201收到, 2009212229改回 3 3 基金项目:教育部留学回国科研基金资助项目(0212498)。 3 3 3 卢泽,男, 1984年生,硕士研究生,研究方向:人工智能,决策支持。 文章编号: 1003。

51、第 28 卷第 9 期 兵工自动化 Vol. 28, No. 9 2009 年 9 月 Ordnance Industry Automation Sep. 2009 71 doi: 10.3969/j.issn.1006-1576.2009.09.025 基于改进 BP 神经网络的模拟电路故障诊断研究 张锐，杨宣访 （海军工程大学 电气与信息。

52、兵工自动化 测控技术 O. I. Automation 2003年第22卷第3期 Measurement Back Propagation algorithm; Inverted pendulum control 1 引言 倒 立 摆 装 置 被 公 认 为 自 动 控 制 理 论 中 的 典 型实验设备，也是控制理论教学和科研中不可多 得的典型物理模型。倒立摆本。

53、收稿日期: 2014 07 16 基金项目: 国家重大专项课题( 2011ZX05040 004) 作者简介: 赵洪瑞( 1982) ， 男， 工程师， 辽宁工程技术大学硕士， 研究方向为矿用防爆电器。 基于 BF 神经网络的镜头畸变校正方法 赵洪瑞1， 王洪远1， 朱素杰2， 汪开旺1 ( 1 煤科集团沈阳研究院有限公司， 辽宁 抚顺 113122; 2 杭州雅拓网络技术有限公司， 杭州 310。

54、I 理论探索IT h e o r e t i c a lE x p l o r a t i o n 基于G A B P 神经网络模型的期货价格预测与分析 中央财经大学康璐陈欢张蕾妮指导老师，欧阳日辉 摘要：本文选取2 0 0 9 年1 月5 日l O 月2 9 臼的大豆期货主力A 1 0 0 I 合约共2 0 0 个交易数据作为训练数据，1 0 月 3 0 日1 1 月1 2 日的l O 个数据为。

55、2011 年 3 月 第 3 0 卷 第 2 期 数理统计与管理 J ourna lof A pP li ed Statisti es a n d M a nagem en t M ar.20 11 V 2 1.30N o.2 文章编号 : 1002一 1566 (2011) 02一0306一09 基于 A R IM A 与神经网络集成的 G D P 时间序列预测研究 熊志斌 (华南师范大学数学科。

56、收稿日期: 2004 - 04 - 09 第22卷 第7期计 算 机 仿 真2005年7月 文章编号: 1006 - 9348(2005) 07 - 0096 - 03 小波神经网络在房地产价格指数预测中的应用 王 婧,田 澎 (上海交通大学 安泰管理学院,上海200052) 摘要:随着房地产价格指数的作用充分显现,探求预测房地产价格指数的有效方法是需深入研究的方向。该文以中房上海 住宅价格指数为。

57、译者序 众所周知，人工智能是当下非常热门的技术。其概念在20世纪80年代就已经炒得火热，但是由于软硬件两方面的技术局限使其两度陷入低谷。而如今，各大IT巨头（诸如谷歌、Facebook、Apple、百 度、腾讯、阿里等）纷纷在人工智能领域密集布局，通过巨额研发投入、人才储备、投资并购及开源合作等方式极力打造各自的人工智能生态圈。人工智能已经成为这个时代激动人心、值得期待的技术， 或将成为未来10年乃至更长时间内IT产业发展的焦点。究其原因，除了互联网大数据积累、计算能力提升及计算成本降低等推动因素外，其本质原因是孜孜不倦。