简介：脉冲耦合神经网络用于图像检索时，具有平移、旋转、尺度、扭曲等不变性，同时对噪声还具有很好的鲁棒性．本文提出了一种改进的脉冲耦合神经网络图像纹理检索算法，该算法将脉冲耦合神经网络和离散余弦变换相结合．首先将脉冲耦合神经网络输出的二值图像序列进行离散余弦变换，然后选择不同的特征提取方法提取纹理图像的关键特征，最后利用欧氏距离分类器对图像进行识别,基于Brodatz纹理图像库的实验结果证明了该算法的有效性。

简介：本文对神经网络的基本原理和应用进行了深入浅出的阐述,首先说明为何引进神经网络,然后讲述神经网络的基本原理和当前有关神经网络的前沿技术,其后对神经网络的应用情况进行了介绍,最后对神经网络有待解决的问题进行了简要说明.

简介：讨论了一类具有时滞的脉冲Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性．利用Lyapunov函数和不等式技巧得到了该系统全局指数稳定的一个充分条件，同时给出示例说明结果的有效性．

简介：回顾了人工神经网络的发展史,分析了BP神经网络的结构,对BP神经网络在函数逼近、模式识别、分类应用、数据压缩等方面的应用进行了综述.

简介：文章主要讨论了一类具有反应扩散项的广义高阶脉冲神经网络的稳定性和周期性，通过利用具有脉冲初始条件的时滞微分不等式以及M-锥性质和巴拿赫不动点定理，得到了其周期解的存在唯一性和全局渐近稳定性的充分条件。最后，给出了一个例子来说明研究结果的有效性。

简介：通过微分不等式分析技巧,得出了一类具有脉冲和时滞的细胞神经网络系统反周期解存在性和全局指数稳定性的新的充分条件,推广和改进了已有文献的相关结果。

简介：本文系统的论述了模糊控制，神经网络以及模糊神经网络的发展及现状，探讨了模糊神经网络发展当中的一些问题，指出了模糊神经网络现阶段存在的不足与发展方向。

简介：本文针对标准BP算法的不足给出了改进算法——ScaledConjugateGradient（SCG算法），利用Matlab语言编制了BP网络的应用实例仿真程序。结果表明SCG算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。

简介：以某地区购网有功功率的负荷数据为背景，建立了三个BP神经网络负荷预测模型——SDBP、LMBP及BRBP模型进行短期负荷预测工作，并对其结果进行比较。针对传统的BP算法具有训练速度慢，易陷入局部最小点的缺点，采用具有较快收敛速度及稳定性的L—M优化算法进行预测，使平均相对误差有了很大改善，具有良好的应用前景。而采用贝叶斯正则化算法可以解决网络过度拟合，提高网络的推广能力，使平均相对误差和每日峰值相对误差降低，但收敛速度过慢（慢于SDBP模型），不适于在实际应用中采用。

简介：摘要：从神经网络算法客体判断标准出发，列举了实践中容易判断是否属于专利法保护客体的情形；并结合实际的案例， 探讨了在算法中不包含特定应用领域时，如何判断神经网络发明是否属于专利法保护客体。

简介：绝大多数通信信号都是具有周期平稳信号特征，CAB类算法是一种基于信号周期平稳特性下的波束形成算法。但是，由于算法中存在的矩阵求逆的巨大运算量的要求是算法的实时应用性变差。本文利用TH神经网络的巨量并行性的特点来解决算法中的这一问题，实验结果表明其性能优良。

简介：针对精密定位装置存在非线性，精确数学模型难于建立的缺陷，提出了精密定位的神经网络控制方法．将BP神经网络应用于该控制系统中，系统以光栅常数100μm的光栅为定位标记，以激光衍射产生的莫尔光光强及光强的变化率为神经网络的输入变量，利用神经网络的自学习功能进行精密定位控制．建立了精密定位的神经网络控制模型，模型由输入层、隐层和输出层3层神经元组成，通过对光强及光强变化率的映射，得到电机驱动信号．实验结果表明，使用神经网络控制，控制响应快，稳定性好，鲁棒性强，可有效改善控制质量，提高定位速度，系统可获得±0．5μm的定位精度．

简介：本文通过对人工神经网络的基本概念特点发展等加以介绍,使读者能对作为当今尖端科技的人工神经网络技术有一定的了解与认识。

简介：本文使用改进的神经网络模型结构与算法来辨识未知非线性系统，具有辨识精度高，速度快的特点。该方法简单有效，为设计非缌陛对象控制器提供了一条思路，从而摆脱了用线性模型近似被控对象的粗略做法。算法中，学习率采用随误差变化率而改变的做法减小了学习率选取的盲目性，加速了网络训练过程。

简介：摘要大数据所蕴含的社会、经济、科学价值，使得其商业应用不断成功，相关大数据技术高速发展。大数据相继催生出许多新的应用、新的思维、新的方法，进而在全世界掀起大数据研究热潮。近年来，许多国家制定了各种大数据研究计划。美国奥巴马政府于2012年宣布启动“大数据研究和发展计划”，将“大数据研究”上升为美国国家意志，认为大数据如同“未来的新石油”，将对科技和经济发展带来深远影响。2013年，中国第462次香山科学会议指出大数据是数字化时代的新型战略资源，是驱动创新的重要因素，正在改变人类的生产和生活方式。同年，中国大数据产业也逐步兴起；2014年，中国国家自然科学基金委设置了大数据重点项目群，全面推动中国大数据研究；2015年，国务院发布大数据发展行动纲要，将大数据正式上升为中国国家意志，再次将大数据研究推向新的高潮。

简介：神经网络由于其非线性处理能力强。性能稳定等特点得到了广泛应用和研究。主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)BP算法存在局部极小点。收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。

简介：根据典型TCSC的补偿原理和结构提出一种基于线路无功电流控制的补偿方法，即当线路发生变化时，通过TCSC的调节保持其无功电流稳定，从而提高线路的输电能力和运行稳定性。针对TCSC现有控制方法中不能有效处理系统的非线性问题，采用先进的基于DSP处理器的神经网络算法，根据实际误差利用LM算法和DFP算法结合来完成，并给出了可靠的算法流程。

简介：BP算法是人工神经网络研究的一个常用方法,但从本质上说是属于局部寻优法,容易陷入局部极小点,且存在着学习速度与精度之间的矛盾;遗传算法是一种全局优化算法,具有并行计算能力.本文采用遗传算法来训练前向神经网络,建立一个基于遗传算法和BP算法的神经网络预测模型.试验结果表明它是一个成功较高的预测模型.

简介：人工神经网络是人工智能的重要分支，自其创始伊始便成为了人工智能领域的研究热点。本文从人工神经网络的发展历史开始，介绍了其在医学，信息，控制等方面的应用及其现状，对其中的优缺点进行了简要的分析。并对人工神经网络未来的发展作简要的展望。

简介：本文对本世纪80年代中期兴起并紧密结合现代科学技术进步的一门新兴学科--模糊神经网络进行了综述,分析了所取得的主要成果及其特点,并指出了今后模糊神经网络研究中有待解决的许多问题.针对这些问题,介绍了笔者的工作--模糊逼近神经网络摄动系统,对开展模糊神经网络的研究将具有启迪作用和现实意义.