基于循环多层神经网络的联想顾存贮器

提出一种基于循环多层神经网络的联想存贮器模型，它同时具备Ｈｏｐｆｉｅｌｄ联想存贮器神经网络以及多层前向神经网络的特性，可以用于构造自相联存贮器和模式识别。作为联想存贮器，其存贮记忆能力强于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络。还证明Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络仅仅是基于循环多层神经网络的联想存贮器的一种特例。     

一种新的多模式对模糊联想记忆自适应学习规则

本文给出了模糊联想记忆神经网络联想输出误差函数的一种梯度计算方法,成功地把误差逆传播梯度下降搜索技术应用于该网络的训练中,提出一种新的多模式对模糊联想记忆的学习规则,计算机模拟表明该规则是十分有效的。     

模糊神经网络在钢筋混凝土桥梁结构可靠度分析中的应用

钢筋混凝土桥梁结构可靠度分析中存在着模糊性问题,计算结构可靠度的传统方法没有考虑结构的模糊性问题．将模糊神经网络用于钢筋混凝土桥梁结构的可靠度计算,用神经网络来构造模糊系统,实现输入、输出隶属函数的自动调整,并给出了模糊神经网络计算结构可靠度的步骤．最后通过两个算例来计算结构可靠度,计算结果表明,模糊神经网络法计算结果与JC法计算结果比较接近,该方法可以用于桥梁结构的可靠度计算,特别是可用于功能函数不能显示表达的可靠度计算．该方法的缺点是计算用时稍长以及训练、检验样本的来源存在问题．     

基于机器学习的交通流预测方法综述

通过文献梳理、专家访谈和试验场景构建等方法，分析了道路指定断面和区域路网宏观交通流预测的国内外研究现状和发展趋势，归纳了局部断面交通流预测方法，包括传统机器学习、递归神经网络和混合模型，分析了卷积神经网络、图神经网络和融合多因素网络的特点，阐述了方法的原理、优势、局限性和应用场景，总结了现有场景交通数据集类别，从采样周期与采集方式角度归纳了国内外主流交通数据集。分析结果表明：递归神经网络可以有效获取交通数据的历史规律，但存在梯度爆炸、计算复杂度高、长时预测准确度不佳等问题；图神经网络针对路网拓扑连接关系引入了图结构，在考虑路网和交通流数据的时空相关性上具有明显优势；融合多因素网络充分考虑天气、道路、事故等内外部因素的影响，有效提升了交通流预测的实时性和鲁棒性；由于交通数据采集困难、外部因素影响难以量化、机器学习方法可解释性差等原因，交通流预测方法的改进受到了限制；未来应从交通信息有效挖掘和图卷积方法完善两方面入手，拓宽图结构在交通领域的应用和考虑非常态交通场景，进一步揭示交通数据的内在规律，开发更准确、高效的交通流预测方法，推动交通流预测在工业界的落地应用。     

基于神经网络的部分预应力混凝土梁荷载-裂缝模型研究

混凝土结构裂缝形成和发展的过程十分复杂，具有一定的随机性，难于用常规的方法进行建模。应用神经网络较强的函数映射能力和联想、记忆功能，对部分预应力混凝土梁的荷载－裂缝关系进行建模，通过试验数据进行验证，效果良好，证明应用神经网络来对部分预应力混凝土梁的荷载－裂缝关系进行建模是可行的。     

横梁效应对车-桥耦合振动的影响研究

提出了由横梁效应引起的附加不平整度的简化计算模型,给出了考虑横梁效应的车-桥耦合振动问题求解方法,解决了模态综合法因采用截断模态无法反映桥梁结构如横梁、桥面板等局部构件振动情况的问题,并通过算例对横梁效应考虑与否进行了对比分析,同时引入描述横梁效应桥面系刚度变化幅度的无量纲参数γ,研究了其对考虑车-桥耦合振动的影响。研究结果表明:横梁效应与车-桥振动系统存在耦合关系,其效应值随参数γ增加而增加,呈高次变化规律。     

神经网络和神经计算机的应用与发展

人工神经网络是向生物神经网络的结构和功能学习的巨量并行分布信息处理系统。本文分析了神经网络和神经计算机的基本原理、信息处理的基本特征和设计要求，介绍了这方面的较新发展情况。     

高层建筑—地基空间耦合体系的地震响应

采用动态子结构法和有限元与无界元耦合分析高层建筑－－地基空间体系的地震响应，分析和模拟计算表明，无界元在模拟地基问题上具有很大优越性，不但具有较高的计算精度，而且节省机时，在柔性地基上设计高层建筑考虑结构与地基的相互作用更经济合理。     

薄壁梁型船舶结构的水弹性自由振动

基于考虑弯扭耦合运动的船体薄壁梁理论和简单Ｇｒｅｅｎ函数构造的二维流体直接边界元方法，建立一个用于薄壁梁型船舶结构在水上运动的流固耦合作用的计算模型，到附连水质量随振动频率变化及与振动型式相关等因素，将流体对结构的作用处理为集束的附加质量阵，叠加到结构的一致质量阵之中，用迭代的方法救是船体在水上运动的湿固有频率和模态，进而可以得到其动力响应。     

混凝土泵车臂架结构的智能优化设计

针对混凝土泵车臂架结构优化设计非线性的复杂性和优化目标的多样性，利用BP神经网络算法建立起结构设计参数与变形、应力等的非线性全局映射关系，从而获得遗传算法求解结构优化问题所需的目标函数近似值，动态完成混凝土泵车臂架结构优化设计．     

神经计算机理论Ⅵ

讨论了神经网络理论与多媒体技术的结合，为设计高性能的多媒体神经网络计算机打下了基础，介绍了一些智能机的新进展。     

基于模糊识别的神经网络分类器

提出一种基于模糊识别的神经网络分类器。首先对训练样本ＸＫ进行模糊聚类，求其从属于各类别ωｉ的隶属变Ｕｗｉ（Ｘｋ）。然后利用这些训练样本和所求得的从属于各类别的隶属度，通过神经网络的学习拟合出各模式类的隶属函数，进而构造出神经网络分类器。这种方法将模糊理论与神经网络分布式联想存储的优点相结合，使无监督分类器成了有监督分类器。     

基于径向基神经网络的交通出行预测

实现交通供需平衡是解决城市交通拥堵问题的关键,而分析交通出行结构则是平衡供需矛盾的基础,针对传统交通出行预测模型的误差大、考虑因素单一等缺陷,对多个非定量指标因素进行归纳,进而利用神经网络在非线性关系映射方面的优势,建立了径向基神经网络交通出行预测模型,并通过实例验证了方法的可行性和可靠性.最后利用建立好的神经网络模型对各个影响因素对交通出行的影响程度大小进行了分析和探讨,并得出了与实际相符的结论.     

PCNNģ����ϲ������Ż�������ͼ��ָ�

脉冲耦合神经网络（PCNN）具有良好的图像分割特性,但神经网络参数的选取对分割效果有较大影响,如何自适应地选择网络参数是脉冲耦合神经网络应用研究的重要内容.本文首次从脉冲耦合神经网络的耦合特性出发,结合神经计算原理及图像局部区域的灰度特性,提出了脉冲耦合神经网络耦合参数的优化算法.首先利用Hebb学习规则对脉冲耦合神经网络模型的链接权值矩阵进行更新,然后利用图像局部区域的均方差自适应确定神经元链接强度系数,最后将优化的PCNN模型应用于运动车辆图像分割.通过耦合参数的优化,增强了神经元之间的耦合强度,与传统PCNN的车辆分割结果相比,较好地避免了过分割和欠分割现象,提高了运动车辆图像中车牌区域的分割质量,为后续车辆特征的提取奠定了良好的基础.     

神经网络参数识别法在重庆石板坡大桥中的应用

BP神经网络法的自适应学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力以及快速收敛能力可有效解决连续刚构桥施工控制中参数估计的核心问题,通过实例证明,其参数估计结果与实测数据吻合性较好,识别精度较高,有相当的实践意义.尤其是对于必须考虑非线性影响、不确定系统的控制等问题,如果经典算法识别精度低,可考虑采用非经典神经网络算法进行重要参数的识别.     

基于改进ART2算法的数据聚类方法

通过对经典自适应谐振(Adaptive Resonance Theory,ART)神经网络聚类过程的分析,指出其存在警戒参数主观设置,过分依赖获胜神经元信息,输出无层次结构等不足之处.在此基础上,提出基于ART2神经网络的改进聚类算法.本算法通过在竞争过程中同时考虑获胜神经元和其它神经元的信息以及Hebb规则来实现通过单个ART神经网络的多层动态聚类结构(对于一定范围粒度的聚类也不再需要重新训练神经网络),除此还降低了对警戒参数主观设置的要求.这些优点有效满足聚类的基本要求,能够避免采用级联结构实现层次聚类带来的性能、参数设置等问题.     

启发式Hopfield神经网络在车间调度中的应用

调度问题是一类非常复杂的组合优化问题，而Hopfield神经网络通常被广泛应用于各种组合优化问题．针对车间调度问题(JSP)的约束条件和换位矩阵，提出了包含所有约束条件的计算能量函数表达式，并针对神经网络依赖初始解，提出了启发式算法与神经网络相结合的方法，并得到解决车间调度的Hopfield神经网络结构和权值解析表达式．实验仿真结果表明了该方法的有效性．     

神经网络参数识别法在重庆石板坡大桥中的应用

BP神经网络法的自适应学习能力、非线性映射能力、鲁棒性和容错能力以及快速收敛能力可有效解决连续刚构桥施工控制中参数估计的核心问题,通过实例证明,其参数估计结果与实测数据吻合性较好,识别精度较高,有相当的实践意义.尤其是对于必须考虑非线性影响、不确定系统的控制等问题,如果经典算法识别精度低,可考虑采用非经典神经网络算法进行重要参数的识别.     

基于模糊神经网络的故障诊断系统的设计与实现

提出了一种远程模糊神经网络故障诊断系统,该诊断系统采用多个子网络的结构实现对多种标准故障模式的记忆。对于未知样本输入,该系统针对每种标准故障模式采用双向联想记忆过程联想出最佳结果,通过计算联想结果和标准模式的子集函数,确定该样本的故障类别。利用船舶柴油主机系统实例。详细介绍了该系统的组件模型实现技术。最后给出相应的结果。     

结构-声场耦合模态特征值分析

结构-声场耦合振动在工业领域广泛存在,其理论分析和数值方法对车辆、船舶等内部降噪设计有重要意义.基于结构-声场耦合振动的有限元方程,推导了其左特征向量和右特征向量的关系,基于此证明了虽然无阻尼结构-声场耦合系统由于系数矩阵非对称属复模态问题,但其特征值为实数.用复Lanczos法计算了圆柱壳与内部声场耦合振动、六面体与内部声场耦合振动的耦合特征值,结果表明其耦合特征值确为实数.