神经网计算机实现中重点考虑的几个问题

处理具有并行性人工神经网络算法的神经网络计算机结构实质上就是一个多处理机结构，但是在构造具体结构等方面还应根据神经网络的特点进行特殊考虑。本文论述了设计神经网络计算机时重点考虑的几个问题，如模式联想与自联想、紧耦合与松散耦合、容错等问题。     

高速公路建设管理中承包商履约危机预警模型研究

在高速公路建设过程中，承包商对工程项目的进度、费用、质量控制目标起着至关重要的作用．文中提出一种新的承包商管理方法，即对承包商可能出现的问题进行预警．采用人工神经网络作为解决承包商履约危机的方法．通过确定预警指标、划分预警警度，建立基于BP人工神经网络的预警模型．运用Matlab软件中的神经网络工具箱对该预警模型进行模拟构建，结果表明该模型对承包商危机的判别具有较好的准确率，通过在建高速公路的使用，证明了该预警模型的有效性．     

基于改进人工神经网络的管理诊断方案评价方法

管理诊断方案确定在当今企业管理中具有重要的地位.提出一种基于改进人工神经网络的管理诊断方案评价方法,该方法结合单因素影子加权与人工神经网络相结合的方法进行优化评价方案,实现企业诊断方案评价的全面化,客观化,可靠化和智能化.实例验证了该评价方法能够有效区分方案的优劣水平,简化了原有方法的冗长过程,提升了方案评价的科学性.     

神经网络在公路交通中的应用—汽车转向仿真

结合人工智能的最新方向－人工神经网络，利用ＢＰ网络的联想、记忆功能，建立了具有神经网络的驾驶员－环境闭环控制系统模型；研制了闭环控制系统仿真软件，对几种典型转向情况进行了模拟，并进行了汽车转向试验，结果表明：闭环系统模型合理，仿真结果准确。     

基于模糊神经网络的交通信号控制

本提出一种将模糊控制与人工神经网络和结合的自组织学习方法对交通信号进行实时控制。该方法以模糊神经网络为核心，应用在线滚动学习模型生成交通信号配时方案。这种方法克服了现有控制方法需要大量的数据传输，准确的数学模型等缺陷。中应用微观交通仿真系统对模型进行了校验，仿真结果表明该方法有效。     

结构系统可靠性分析中的人工神经网络方法

将人工神经网络方法应用于结构系统可靠性的研究，就结构系统可靠性分析中人工神经网络模型的及网络训练的有关问题进行了探讨，给出了相应的算例。     

用神经网络解多元非线性方程组

给出前人人工神经网络逼近性理论，得到用人工神经网络可逼近任意给定的连续函数，并通过计算机对一些非线性函数进行模拟，模拟结果表明这种方法的可行性。给出用人工神经网络解多元非线性方程组的原理。     

构造容错人工神经网络的方法

具有容错能力的人工神经网络结构，可心提高人工神经网络的可靠性。本文提出了基于ＢＰ算法的容错人工神经网络评价函数，分析了容错性，并给出了模拟结果。     

用人工神经网络评价边坡稳定性

对人工神经网络及BP网络模型作了简要的介绍，利用BP网络模型对边坡稳定性进行了预测，并对其中的参数选择，数据收集与处理，构造网络模型等问题进行了深入探讨，实例计算表明，通过样本的训练检验，利用人工神经网络方法对边坡稳定性的预测取得了比较满意的效果，为今后此类边坡稳定性的评价提供了可借鉴的方法．     

人工神经网络技术在汽车发动机研究中的应用现状

本文介绍了人工神经网络的基本概念，以及在发动机性能曲线处理，可靠性优化设计、电子控制技术、发动机故障实时诊断等方面的应用。另外，人工神经网络独特的结构和处理信息的方法，使其在发动机研究中的复杂高维非线性建模问题，可靠性分析等方面也有着良好的应用前景。     

自组织人工神经网络在民航旅客盈利能力细分中的应用

目前采用的基于里程的旅客划分方法不能清晰区分旅客价值, 应用Kohonen T自组织特征映射的人工神经网络模型将反映旅客盈利能力的多维行为特征属性数据以有序的方式映射到对旅客盈利性判别等级的低维空间, 形成对旅客正确识别的一种拓扑意义的有序图。试验结果表明, 此模型对客户细分识别成功率较高, 准确率可达90.8%。     

遗传算法神经网络的学习方法

提出了利用遗传算法的思想实现人工神经网络学习的方法，并具体讨论了在实现中的若干问题。     

一种新的神经网计算机结构

人工神经网络存在着广泛的并行机制，为此，人工神经网络计算机使用多个处理单元以适应行处理的需要。多处理单元之间的信息通信是并行研究的内容之一，作者提出了利用数据驱动思想和双口存储器技术实现人工神经网络计算机一种新结构。     

基于浮动车的高速公路交通事件自动判别方法研究

交通事件判别是高速公路事件管理系统的重要组成部分，提高事件判别算法性能可以显著改善事件管理系统的运行效果．文中阐述了国内外交通事件自动判别方法的研究现状，分析了以往基于固定式检测器的事件判别算法之不足，如检测速度较慢、低流量情况下检测效果较差、可移植性不强等．根据交通事件会显著影响车辆运行速度这一特点，提出了一种基于浮动车数据的交通事件自动判别算法．仿真结果表明，算法具有较高的事件判别率（92．5％）、较低的误判率（1．2％）和较短的事件判别时间（1．6min）．     

铁路带状测区GPS高程转换方法的研究

研究利用GPS技术间接获取正常高，对铁路测量具有非常重要的实用意义。用BP人工神经网络，对京沪高速铁路某段实测GPS大地高程数据进行了转换计算，得到了比较高的转换精度，结果也是稳定的。经过与其它常用方法进行对比，表明利用人工神经网络进行带状测区GPS大地高到正常高的转换计算是可行的。     

自组织径向基神经网络在数据融合中的应用

径向基神经网络是一种基于数值计算方法插值逼近原理构造的人工神经网络，学习速度快且可以避免局部极小问题。文中提出了使用一种自组织径向基人工神经网络来构造雷达功能推理机的方法，此网络采用非监督自组织和监督学习相结合的混合学习算法。实验结果表明，径向基神经网络只需要用比模糊神经网络少很多的学习时间即可达到相同的识别结果。     

离散系统稳定性快速判别

提出了一种不需要求出离散系统的极点位置，便能迅速准确判别系统稳定必的检验方法。根据留数理论推导出简便的系统稳定性判别算法程序，并结合具体例题，验证了该算法的正确性。     

Lebesgue可积性的一个Riemann和判别准则

实变函数Lebesgue可积的判别准则多以测度、导数方法给出，利用Riemann和给出了实变函数Lebesgue可积的一个判别准则。     

基于图形符号的智能查询方法研究

为了改善信息检索系统的人机交互效率，提出一种基于图符基元组合与联想的智能信息查询技术，研究了图形符号基元选取的准则以及汉语词聚类技术，最后提出了利用汉语语聚类来实现图形符号联想的方法。     

软土地区钻孔灌注桩孤石的判别与处理

桥梁灌注桩施工过程中偶尔会有孤石出现, 为避免其给工程带来的安全隐患,介绍了对疑似孤石的判别方法,并结合宁波地区经验分析了常见的孤石处理方案对软土地区的适用性.