高速公路交通阻塞量预测新探

本文描述了日本阪神高速公路上交通阻塞的变化规律，提出了预测其交通阻塞的神经网络模型，并用实例数据进行了验证和预测分析。与用线性回归分析模型的分析结果比较，该模型适应性强，精度也较高。     

IFA在知识可增殖神经网络中的应用

独立分量分析(ICA)将混合信号看作是相互独立的源信号的线性组合,近年来引起了神经计算和信号处理领域专家的重视.本文提出一种新的基于独立特征分析的知识可增殖人工神经网络模型,从而进一步完善了ICA的功能、增强了嵌入的独立学习人工神经网络功能的完备性.并且针对知识可增殖人工神经网络的要求提出相应的扩展EM算法,增加了运算速度.     

基于信息融合技术的柴油机状态评估方法研究

如何有效地利用各种信息是对柴油机进行全面状态评柴油机多源信息的状态评估模型,首先运用油液分析、振动分析和热力性能参数并根据专家知识分别构建子神经网络对柴油机进行状态评估,各部分的评估结果运用D-S证据理论进行融合判断,得到融合决策评估结果.结果表明,该方法逻辑清晰,评估结果符合实际.     

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。     

BP神经网络在地铁运营安全评价中的应用

依据地铁运营安全评价体系及国家法律法规的要求,对于评价标准在实施过程中遇到的问题作了系统分析。建立了基于BP神经网络的地铁运营安全BP神经网络模型,系统提出了地铁运营安全BP神经网络的评价理论及其案例分析。理论分析和实践表明,BP神经网络模型计算结果合理、精度较高,在地铁运营安全评价中有很好的实用性。     

利用BP神经网络预测钢材单位挤压力

以钢材中C和Cr的成分、变形程度和单位挤压力的关系为研究对象，在Matlab语言环境下，以正挤压试验数据作为训练和预测样本，用5节点的单隐含层BP型神经网络对钢材单位挤压力进行了预测。结果表明，采用正交试验和人工神经网络相结合的方法来预测单位挤压力是有效和可行的。     

基于复合神经网络模型的四轮独立驱动电动车控制

针对四轮独立驱动电动车的运动控制，提出了一种基于Ackerman转向模型和神经网络方法的复合模型，用于对各个车轮转速进行仿真和控制。这种复合模型的特点是结构非常精简，其参数可用实际整车数据来直接整定，尤其适合于车辆的中低速运行控制。     

高速公路智能交通控制系统的建模及多层描述

本文提出将神经网络和模糊推理用于高速公路交通控制系统的建模及多层描述的一般性方法和框架，其主要思想是：利用神经网络及其他智能方法建立高速公路稳态和动态模型，在此基础上结合交通系统的特点提出改进的多层描述方法，即把高速公路交通系统控制问题分为自组织层，最优化层和调节层，试图解决传统方法在高速公路交通系统的分析，建模和控制中遇到的问题。     

利用神经网络模型实现压气机特性图的三维逼近

利用BP神经网络模型对涡轮增压发动机中的压气机进行建模，得出其通流特性和效率特性图，给出拟合的相关系数，并将此模型应用于涡轮增压发动机整体系统的模拟计算中。     

基于模糊神经网络的既有钢筋混凝土桥梁构件可靠性评估

介绍了模糊神经网络的基本理论知识,根据其知识体系和既有桥梁可靠性的研究特点,结合相关文献的规定和研究成果,引入与所检测的截面裂缝宽度、应变值和应变值相关的评估参数Z,利用既有钢筋混凝土桥梁养护等级标准给出了构件技术状况等级与可靠指标的对应关系,然后根据模糊神经网络的理论优势,对输入变量(实测数据:裂缝宽度,应变值和应变值)进行训练,计算出构件在不同荷载作用下的可靠指标,其可用于既有桥梁结构构件可靠性评估中。并结合一实桥拆除构件的试验结果,得到了一些有益的结论,验证了本方法应用于既有钢筋混凝土桥梁构件可靠性评估的可行性。