柔性结构神经网络分布式振动控制

提出采用分布式控制解决柔性结构振动问题,并且控制形式简单,便于控制力的实施。结合神经网络可以解决常规分布式控制难于解决的非线型耦合问题。神经网络采用非线性自回归移动平均移动方法,提高了神经网络的运算速度快。最后,在不同作动力情况下,将集中式神经网络控制和分布式神经网络分别采用相同的最大作动力对作动器/结构耦合系统进行控制。结果表明,分布式神经网络控制在采用较小的控制力情况下,取得了更好的控制效果。     

基于专家系统和神经网络的机车电路故障诊断系统研究

以机车电路为例论述了人工智能在故障诊断中的一种新的应用方案。文章在概括分析了用传统专家系统方法来解决故障诊断问题的优越性和开发中存在突出问题的基础上，提出将神经网络理论和模糊理论与专家系统相结合，共建深、浅层知识并举的推理机，以集成协同的方式组成知识库，以此得到神经－专家故障检测、诊断系统的新方案，文中对系统的软、硬件的总体设计作出简要介绍，同时进行了技术方法、手段、采用程序设计语言的可行性分析。     

快速二阶BP神经网络在公路交通量预测中的应用

在二阶BP神经网络基础上加以改进，提出一种快速二阶BP神经网络，并将把该方法成功地用于公路交通量的预测中，通过与其它方法的比较分析，得出快速二阶BP神经网络预测方法加快了收敛速度，提高了结果的准确度，为科学地预测公路交通量提供了有力依据。     

神经网络预测控制在摆式列车倾摆系统中的应用

介绍摆式列车倾摆控制系统神经网络预测控制的原理及模型,分析了神经网络控制算法,列出了控制器设计的算式,探讨了预测控制系统对实测信号的预测时间为0.2s、0.68 s的预测参考输入的跟踪能力。仿真和试验表明,神经网络预测控制在摆式列车控制系统中的应用是切实可行的。     

基于SOFM星聚类的星图识别算法

介绍一种利用SOFM(自组织特征映射)网络的聚类功能进行全天星图识别的方法。应用C 软件编程，对全天导航星星表的星信息进行了采样、分类和仿真识别。指出SOFM网络可以很好地提取、反映星图中的复杂信息，抗噪能力明显优于其他传统算法，分类效果较好，可以在星图识别中发挥很好的作用。     

机用传感器组故障诊断方法研究

对于柴油机状态检测与故障诊断，传感器自身故障的及早发现很重要。文章提出一种基于神经网络和冗余率计算的传感器组故障监测与诊断的新方法。该方法先用RBF神经网络对传感器组中的各个输出进行预测，若预测值与输出值发生较大的偏差，可能是传感器故障或设备故障，运用传感器之间的冗余率，进一步判断传感器是否发生故障，进而采用对应的诊断策略。     

用神经网络分析估计斜拉桥的施工控制参数

结合一座三塔四跨预应力混凝土斜拉桥施工过程,进行用神经网络分析估计斜拉桥施工控制参数的研究。用神经网络分析估计斜拉桥施工控制参数的过程主要包括建立神经网络、计算训练样本、训练神经网络和网络仿真四部分。运用神经网络仿真计算进行斜拉桥施工监控的具体方法是,先计算当前施工状态的索力和标高,再预测下一节段的索力和标高。经过往复循环,逐一进行节段预测调整,从而指导斜拉桥顺利施工。通过对比该斜拉桥合拢后部分节段索力及主梁控制点标高的计算值和实测值可知,用神经网络分析进行斜拉桥施工监控的效果达到设计的理想桥梁线型和索力要求。     

时滞细胞神经网络的渐近稳定性

利用Lyapunov泛函方法和不等式技巧,讨论了一类具有时滞的细胞神经网络模型渐近稳定性,得到了一个新的充分条件,该结果具有更好的适用性.     

基于神经网络的地基承载力预测

对地基承载力的不确定性进行分析,将人工神经网络应用于地基承载力的确定,建立了地基承载力的神经网络模型,时勘察设计有一定的使用价值。     

基于时间序列的BP神经网络的滑坡预测预报及其在Matlab中的实现

滑坡的形成、发展、破坏是一个复杂的过程,受诸多因素影响,这些因素的综合使得滑坡位移-时间曲线呈现出很强的非线性特征.本文研究基于时间序列的BP冲经网络模型,并用Matlab神经网络工具箱对新滩滑坡位移-时间曲线进行预测.结果显示该模型能较好的反映滑坡位移-时间曲线的非线性特征,具有收敛速度快、精度高等优点.