MIMD机器上流水化BP算法的实现

神经网络训练过程中的高昂计算代价是有待克服的一个主要困难，作者把前馈多层神经网络的相继各层盾做流水线的相继步骤，从而提出了一个在ＭＩＭＤ机器上实现的并行ＢＰ算法来提高误差反传递算法的效率，文章的最后，对ＢＰ算法的并行实现进行了分析，理论分析结果显示，多种神经网络结构都可有效地并行化。     

前馈神经网络在求解N—皇后问题中的应用

采用前馈神经网络求解Ｎ－皇后问题，并用变学习因子的快速学习算法解决局部极小化夷了几组搜索结果。     

改进的BP神经网络在铁路客运量时间序列预测中的应用

针对目前铁路客运量预测方法的不足,采用改进的BP神经网络对铁路客运量时间序列进行预测。分析改进的BP神经网络原理,对1980年—1998年的铁路客运量进行归一化处理,建立铁路客运量时间序列神经网络预测模型,设计网络参数,进行网络学习与训练的仿真试验。对比分析改进的BP神经网络与标准的BP神经网络预测结果,证明改进的BP神经网络预测结果更准确,精度更高。     

基于神经网络的汽轮发电机组推力瓦块拆检周期改进

运用人工神经网络的方法对某舰用汽轮发电机组的滑油铜含量进行分析,找出铜含量的变化规律,然后与曲线拟合进行数据处理的方法作比较,结果表明,基于遗传算法的BP网络模型比曲线拟合模型的预报精度明显提高,预报结果稳定,且建立模型的过程较为简单。     

高效微絮凝一体化净水器

介绍了高效微絮凝一体化净水器的工作原理和应用效果。指出该净水器能适应中低浊度原水、低温低浊度原水和原水流量变化大的情况下使用，可加强深度混合，实现深层过滤，具有高效率，降低絮凝剂消耗，提高反洗效果的特点。给水所的实践证明，高效微絮凝一体化净水器能有效提高供水水质，满足站区安全供水的需要。     

部分预应力混凝土梁裂缝宽度应用BP网络计算的研究

本文利用BP神经网络模型,对部分预应力混凝土矩形截面梁裂缝宽度的计算方法进行了探讨。首先,通过理论分析,找出影响预应力混凝土梁裂缝宽度的主要因素,在此基础上,建立预测预应力混凝土梁裂缝宽度的优化BP神经网络模型。然后,针对所建模型,输入一定量的实测的预应力混凝土梁裂缝宽度数据样本,进行模型参数的训练和学习,利用人工元神经网络的特点,训练好裂缝宽度计算模型。仿真计算的结果表明,应用人工元神经网络方法,进行部分预应力混凝土梁的裂缝宽度的预测计算是可行的,而且与我国现行规范公式的计算结果相比,计算精度更高。     

压密注浆技术在工程中的运用

本工程主要论述压密注浆技术在地质条件复杂地基中的运用     

一种提高DCT变换编码性能的神经网络方法

提出了一种提高ＤＣＴ变换编码性能的神经网络方法，内容包括：ＤＣＴ变换编码的失真分析、神经网络模型、网络学习算法和计算模型结果。     

基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP研究

在目标-距离速度控制模式普遍应用于我国高速铁路列车控制的背景下,本文针对高速列车运行性能的要求,将模糊神经网络预测控制运用到高速铁路ATP中,对列车速度进行控制。控制系统以闭塞区间为单位,建立高速列车速度模糊神经网络预测控制模型。在闭塞区间内,利用车-地通信将控制所需信息发送至列控中心;根据所得信息,通过预测控制算法得到从当前位置到闭塞分区出口的列车速度自动防护曲线并确定列车运行方式和控制策略;在每1个通信周期内,利用滚动优化和误差校正进行速度优化。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,基于模糊神经网络预测控制的高速列车ATP具有更高的安全性。