简介：从计算机问世到计算机普及社会、家庭和生活各角落的今天,人们再也不能离开计算机了。计算机已成为服务于人们、造福于人类的好伙伴。特别是用计算机来进行繁琐、复杂的数值运算时,如,计算圆周率π,就显得十分如意,比人高强多。可是,随着人们使用计算机的要求升格,遇到了需要识别、判断方面的问题时,传统的计算机又显得笨手笨脚,力不从心。人们产生了—种不满意感。

简介：利用查表确定标准正态分布的函数值非常有限,这给工程应用带来很多不便。文章讨论了基于神经网络计算标准正态分布函数值的方法、数学原理、网络构造和学习过程。示例表明,计算简洁、方便,准确率能达到10^-6。

简介：也许人脑的操作平台是上帝安装的人脑不用任何软件是怎样运行的？欧洲研究人员说，一个全新的神经计算领域将解开答案。他们已经设计出了一个“芯片上的大脑”原型，这是未来神经计算机的雏形。

简介：最近，美国科研人员制作了一个可以操控线虫的计算机系统——通过激光刺激培养皿中自由游动的线虫的单个神经元，可以让它们开始或停止游动，给它们被抚摸的感觉，甚至可以促使它们产卵。这项技术或许能帮助神经科学家更好地了解动物神经系统如何工作。

简介：BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用，针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题，引入人工蜂群算法（ABC），将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变，最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法（ABCBP算法），并以2ASK，2FSK，2DPSK信号为例，对信号进行小波包分解后，将信号各频段的能量值数据作为实验样本，对其进行了信号分类。仿真结果表明：基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器，即使在5dB的信噪比环境下，仍可达到94％以上的识别率，并具有较好的稳定性，这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。

简介：本文主要对神经网络与计算机网络安全评价基本含义进行阐述,从较强的适应性、容错性和可在线应用三个方面入手,解析神经网络建立计算机网络安全评价的必要性,并以此为依据,从计算机网络安全分析、计算机网络安全评价体系分析和BP神经网络分析三个方面,对神经网络在计算机网络安全评价中的应用进行研究。希望通过本文的阐述,可以给相关领域提供些许的参考。

简介：为准确计算动车组牵引能耗,提出BP神经网络模型和改进牵规法预测动车组牵引能耗。选取机车类型、坡度、目标速度、停站方案等8个因素作为动车组牵引能耗之BP神经网络的输入变量,建立3层BP神经网络模型。采用增加动车组运动方程和优化基本阻力公式方式对牵规法进行优化。利用正交实验法对动车组牵引能耗影响因素进行分析,并对111组数据进行模拟验证。研究结果表明:BP神经网络模型的误差在4.26%以内,改进牵规法的误差基本在10%以内,证明BP神经网络模型比改进牵规法模型能更好地预测动车组的牵引能耗,而且当目标速度增大时,BP神经网络模型的计算精度明显比改进牵规法的计算精度高;目标速度和坡度对牵引能耗有显著影响。

简介：开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.

简介：介绍采用BP，RBF和Elman神经网络计算制冷剂物性参数的方法。以R11，R134a和近共沸混合制冷剂R410A为研究对象，分别建立三种制冷剂的BP，RBF和Elman网络饱和物性参数计算模型。根据该模型由已知温度求各制冷剂在饱和气和饱和液状态下的其他物性参数值，通过与REFPROP软件计算结果进行对比，证明BP，RBF和Elman神经网络物性计算模型具有很高的精度，可以用于物性参数的计算，是一种新的物性计算方法。

简介：近十余年来,内镜神经外科手术技术已经覆盖神经外科手术领域的各个方面。神经外科研究生在具备扎实的专业基础和理论知识的同时,需要更加熟练地掌握微创神经内镜技术。由于计算机模拟医师培训系统可以保护患者隐私,降低手术风险,且提供了一种高效的学习培养方法,因而计算机模拟医师教学已经成为一种新的教学模式,它能快速提高研究生的临床技能,缩短学习时间。

简介：该文应用人工神经网络的建模方法及自适应学习速率的BP算法,用于发动机进气管真空度的计算,并使用Matlab中的神经网络工具箱进行仿真模拟.把模型的仿真结果与实际测量数据相对比,试验结果表明,这种新的研究方法具有很高的精度,在一定条件下可以代替理论计算.

简介：本文对现行的深层搅拌桩设计方法存在的问题进行探讨，提出了用人工神经网络模型对复合地基承载力进行计算的新思路。实例研究表明，人工神经网络方法对深层搅拌桩承载力计算行之有效。

简介：摘要：计算机网络故障诊断一直是网络管理的关键问题之一。传统方法常常需要经验丰富的网络管理人员来进行问题定位和解决，而基于神经网络的网络故障诊断方法可以通过学习网络故障的模式来实现自动化诊断。下面介绍一种基于神经网络的计算机网络故障诊断方法。首先，收集一定量的网络故障数据，包括了网络故障的类型、发生位置、故障描述等。将这些数据作为训练集，设计一个神经网络模型，对网络故障数据进行监督学习。模型的输入可以是网络设备的日志信息、网络负载信息、网络报文信息等，输出为网络故障的类型和位置。在测试阶段，当网络出现故障时，将网络信息作为输入，经过模型进行预测，得到网络故障的类型和位置。可以通过网络故障的类型和位置来判断故障的严重程度和修复方法，从而提高网络故障的解决效率和准确性。

简介：摘要：中长期负荷预测在电力系统规划、运行及决策制定中占据关键地位，精准预测结果关乎电力资源合理配置、电网稳定运行及供电可靠性。传统预测方法受限于线性假设、数据处理能力，难以应对复杂多变电力负荷特性。神经网络算法凭借强大非线性映射、自学习与自适应能力崭露头角，为中长期负荷预测开辟崭新路径。本文聚焦神经网络算法核心原理，探究其在中长期负荷预测流程各环节优化策略，深入剖析算法优势、现存挑战及发展趋向，旨在全方位提升预测精度与可靠性，助力电力行业稳健前行。

简介：简要介绍了BP神经网络法在隧址区初始地应力场计算中的原理和过程，并以某隧道为实例，结合有限元分析对该隧道隧址区的地应力场分布进行了计算，得到了较为可靠的结果，为类似工程的初始地应力计算提供参考。

简介：密歇根大学两位计算机科学家及IEEE院士DavidBlaauw和DennisSylvester日前在旧金山IEEE国际固态电路大会（ISSCC）上发表了10篇有关＂智能微尘（M3,MichiganMicroMote）＂毫米级计算机的论文。毫米计算机将搭载深度学习神经网络芯片,而且功耗极低。

简介：基于当前计算机技术的不断发展,网络安全问题逐渐引起了人们的关注,例如,网络攻击、黑客侵袭、病毒侵入等问题的凸显,均在一定程度上威胁到了网络运行环境的安全性。因而在此基础上,为了规避网络数据丢失、窃取等问题的凸显,在计算机网络操控过程中应注重引入BP神经网络操作理念,且建构系统安全模型,打造良好的网络运行空间。本文从神经网络概述分析入手,并详细阐述了BP神经网络的实践应用,旨在推动计算机领域的快速发展。

简介：摘要：本文将介绍一种基于计算机的系统，使用类神经元表示图来创建计算语义和抽象的知识模型。该系统支持交互和自动两种模式，用户可以通过交互模式与系统进行互动，输入相关的知识和信息，系统会根据输入自动创建相应的类神经元表示图。同时，该系统还支持自动模式，可以自动从大量的数据中学习和提取知识，并生成相应的类神经元表示图。

简介：随着计算机技术发展,计算机在生活中的应用也越来越广泛。在为人们生活带来便利的同时,也会带来某些方面的问题。由于多方面原因,计算机在使用过程中,如果未能采取有效的防范措施,就可能会对其安全性造成一定影响,需要用户在使用过程中注意。而神经网络在发展过程中其应用范围越来广泛,将其应用于计算机网络安全评价工作中,能够发挥巨大作用,从而为计算机更好的服务于人类社会提供保障。本文就神经网络在计算机网络安全评价中的应用研究作简要阐述。

简介：3．7用神经网络技术对烟叶图像进行智能识别神经网络作为一种自适应的模式识别技术,经过用各种烟叶样本训练和学习的神经网络,将待测烟叶样本与标准烟叶样本进行自适应学习训练