简介：

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简介：[篇名]AHamilton-JacobiSetupforConstrainedNeuralNetworkControl，[篇名]ANEURALNETWORKCONTROLBASEDOBSERVERFORROBOTMANIPULATORS，[篇名]Aneuro-controllerwithguaranteedstability，[篇名]AnewRBFneuralnetworkcontrolstrategybasedonnewobjectfunction，[篇名]ANovelNeuralNetworkControllerandItsEfficientDSPImplementationforVector-ControlledInductionMotorDrives，[篇名]Asinge-phaseactivepowerfilterwithneuralnetwork-basedcontroller，[篇名]AStudyonNeuralNetworkControlofExplosion-Proof2-LinkPneumaticManipulator，[篇名]Activepowerlineconditionerwithaneuralnetworkcontrolscheme。

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简介：ApplyingthegeneticprogrammingtomodelingofdiffusionprocessesbyusingtheCNNanditsapplicationstothesynchronization.Cellularneuralnetworkanditsapplicationinthediagnosisofabnormalautomobilesound.Cellularneuralnetworkinimagefiltrationtasks.Cellularneuralnetworksanditsapplicationforabnormaldetection-optimizationofthecellularneuralnetworksbydesigninganoutputfunction.

简介：Abiologicallyinspiredconnectionistsystemfornaturallanguageprocessing，Abiologicallymotivatedconnectionistsystemforpredictingthenextwordinnaturallanguagesentences，Acombinedmodelofwaveletandnenralnetworkforshorttermloadforecasting，Acomparativestudyofradialbasisfunctionneuralnetworksandwaveletneuralnetworksinclassificationofremotelysenseddata……

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：摘 要：回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上，重点介绍了有代表性的 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出卷积神经网络未来的研究方向。

简介：Remarksonadaptiveneuralnetworkcontrollerusingreferencemodel，Revolutioncontrolofgeneratordieselenginebyneuralnetworkcontroller，Robustneuralnetworkcontrollerforvariableairflowvolumesystem，Selftuningneuralnetworkcontrollerforinductionmotordrives，Self-OrganizingNeural-BasedFuzzyControllerforTransientStabilityofMultimachinePowerSystemsUsingFlywheelBattery……

简介：Evolutionofaneuralnetworkforgaitanimation.Experimentalevaluationofanovelswitchcontrolschemetbranactivepowerlineconditioner.Fuzzylogicdecisionmechanismcombinedwithaneuro-controllerforfabrictensioninrobotizedsewingprocess,Hybridsteppingmotorpositionservosystemwithon-linetrainedfuzzyneuralnetworkcontroller.

简介：Aneuralnetworkcontrollerforsuppressionofwingrock；Aneuralnetworkpredictivecontrolsystemforpapermillwastewatertreatment；APIDneuralnetworkcontroller；Anartificialneuralnetworkapproachformotioncontrolofamagneticdiskdrivevoicecoilmotor；Aninternalmodelcontrolstrategyusingartificialneuralnetworksforaclassofnonlinearsystems；2002IEEEInternationalConferenceonSystems,ManandCybernetics(SMC02),vol.5:BridgingtheDigitalDivide-Cyber-development,HumanProgress,PeaceandProsperity；AutomaticGenerationControlforPowerSystemwithSMESbyUsingNeuralNetworkController；Chaoticsystemcontrolconsideringedgeofchaosusingneuralnetwork；DesignandimplementationofindustrialneuralnetworkcontrollerusingBackstepping；

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：摘要：卷积神经网络是一种新型的无导师学习算法,在近几年有了较大发展,其主要思想为利用层间节点竞争产生隐含函数来处理非线性系统，在处理非平稳信号方面,它的优势主要体现在:可以利用网络中所有隐含层,使得原始数据与新产生的参数都保持一定关系,从而实现了非线性函数逼近;通过使用简单、有效等方法来减少输出矢量对算法时间和计算量要求较高之处。本文将介绍一下卷积神经网模型结构及相关技术特性以及一些典型应用场景下常用学习算法进行分析研究。

简介：所以生物的记忆过程就是建立特定连接方式的神经网络的过程,但在认知若干个具体苹果的过程中,可以由单个神经元、神经链路或是神经网络来承担

简介：摘要将人工神经网络（ANN）技术引入磨削加工领域，研究预测切向磨削力和法向磨削力，来提高磨削力的预测精度。以多层前反馈神经网络为基本结构，以误差逆传播算法（BP算法）为网络的训练方法。通过分析，以砂轮速度vs、工件速度vw和磨削深度ap为输入，以切向磨削力Ft和法向磨削力Fn作为网络输出，选定网络的层数、隐含层神经元个数、训练函数、传递函数等内容，建立预测磨削力的BP神经网络模型。然后比较不同网络模型，来确定最优的预测模型。

简介：研究了BP神经网络的收敛问题。基于随机理论，提出了解决网络收敛性问题的随机优选法。该方法不仅在任何条件下都能得到问题的具有一定精度的解答，而且收敛速度很快。

简介：摘要本文利用人工神经网络对两自由度线性振动系统进行了神经网络建模，并通过所建立的神经网络模型对该系统进行了预测。分别利用MATLAB和BP网络作为平台和训练工具。以两自由度悬臂梁的受迫振动为例，将一段时间内的激励力作为网络的输入参数，对应于该段时间内由振动产生的挠度作为网络的输出参数，然后利用BP网络进行训练。将网络模型预测结果与精确解进行对比，误差甚小。该结果表明所建立的神经网络模型合理、有效，可利用其对该类问题进行预测并应用于工程实践中。

简介：摘要：在日常的生活中,人们会遇到很多不确定性,比如运动物体发生了变化、工作环境发生变化等。这些都需要大量数据进行研究和分析。循环神经网络就是一种能够快速收敛并能自动消除系统误差，并且对信息处理速度比较快的新型算法之一，而且在网络研究中,循环神经网络具有非常重要的作用,它可以通过学习和计算来处理复杂系统，具有非常广阔的发展前景,在很多领域得到了广泛运用与关注;但是目前存在许多问题需要解决。

简介：本文介绍神经网络的特点以及近年来有关神经网络与混沌理论、模糊计算和遗传算法等相结合的混合神经网络研究的动态,神经网络、模糊集理论和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物信息处理模式以获得智能信息处理功能的理论,并确定混沌---神经网络模型具有混沌解的参数空间