道路交通安全评价方法的探讨

本文针对影响交通安全因素多样性以及评价者思维方式多样性,利用神经网络等理论知识,建立综合评价模型,对道路交通安全评价方法进行探讨.     

基于SOM的车牌号码倾斜校正

利用SOM神经网络的聚类特性,把图像字符坐标聚成2类拟合成一条直线,求得该直线斜率k,计算倾斜图像的旋转角α,把倾斜图像旋转α,进行水平倾斜校正;在垂直倾斜校正中,使用SOM神经网络聚类拟合直线,计算垂直倾斜角θ,并对水平倾斜校正后的图像进行错切变换,得到最终的校正图像.实验结果表明,该方法能准确地检测出图像的倾斜角,并具有较强的抗干扰性和应用适应性,为图像倾斜校正提供了一个新的有效方法.     

利用神经网络建立土壤施肥模型的应用研究

基于神经网络理论，对土壤施肥模型进行了研究。通过对小麦在同一农田重复进行种植试验，且每次施不同的肥料用量，最后选取丰产的数据作为实验样本，通过归一化把实验数据进行必要的处理。采用BP算法训练网络，对小麦产量和施肥量之间的映射关系进行了数逼近，建立了土壤施肥神经网络模型。通过实际数据验证，该模型的输出与实际肥料用量基本相符。将所建神经网络模型进行用于施肥量的预算，提出了预算精度并能取得较好的效果。     

基于神经网络的发动机故障诊断技术研究

分析了神经网络在电子控制汽油机诊断中的应用;简要介绍了BP神经网络模型和学习训练过程,以及一种电子控制发动机诊断数据读取方法;简要说明了利用神经网络进行电控发动机诊断的过程。     

变学习因子神经网络自适应控制研究

利用网络逼近的思想，提出了一种用ＢＰ网络逼近对象的学习算法及相庆的控制算法，并得到了一种快速学习因子的选择方法，结合多种不同对象进行领导具，均获得了满意的效果。     

神经网络模拟框架柱低周反复加载试验性能初探

利用神经网络的智能特点，通过对一框架柱在低周反复水平荷载作用下行为的“学习”，来模拟框架柱经受不同荷载历史的性能。模拟结果试验检验，符合良好，表明了用神经网络模拟试验代替部分真实验是可行的。     

企业成长预测的神经网络模型

提出一种基于灰色系统和人工神经网络的企业成长预测模型，并运用国内一家著名高科技公司的经营数据作为样本，进行学习 ,推理，对企业未来业绩进行了预测，结果表明，人工神经网络应用于企业成长的预测是可行和有效的。     

手写体数字识别的一种模糊神经网络方法

将模糊特征取技术与区组设计前馈网络相结合用于手写体数字识别。实验表明，该方法对５００个未学习样本的识别率达到了９５．８％。这一结果，相当于或优于目前已经发表的先进成果。     

CLASSIFICATIONS OF EEG SIGNALS FOR MENTAL TASKS USING ADAPTIVE RBF NETWORK

Objective This paper presents classifications of mental tasks based on EEG signals using an adaptive Radial Basis Function (RBF) network with optimal centers and widths for the Brain-Computer Interface (BCI) schemes. Methods Initial centers and widths of the network are selected by a cluster estimation method based on the distribution of the training set. Using a conjugate gradient descent method, they are optimized during training phase according to a regularized error function considering the influence of their changes to output values. Results The optimizing process improves the performance of RBF network, and its best cognition rate of three task pairs over four subjects achieves 87.0%. Moreover, this network runs fast due to the fewer hidden layer neurons. Conclusion The adaptive RBF network with optimal centers and widths has high recognition rate and runs fast. It may be a promising classifier for on-line BCI scheme.     

混合遗传BP算法在图象识别中的应用

介绍了传统的遗传算法与BP算法，分析了它们各自的不足。提出了一种将BP算法与遗传算法有机结合的混合智能计算方法，并且给出了具体的算法实现流程。将该方法应用于数字图象识别，经过实验表明混合算法优于传统BP算法。