检索范围：
排序： 展示方式：
一种非侵入式的基于功耗的可编程逻辑控制器异常检测方案 Article
Yu-jun XIAO, Wen-yuan XU, Zhen-hua JIA, Zhuo-ran MA, Dong-lian QI
《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年 第18卷 第4期 页码 519-534 doi: 10.1631/FITEE.1601540
田冉,李新梅,马忠彧,刘颜星,王晶霞,王楚
《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年 第24卷 第9期 页码 1287-1301 doi: 10.1631/FITEE.2200540
孙文胜,林明
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第5期 页码 76-79
飞行甲板表面流场是影响直升机飞行安全的重要因素，在直升机实时飞行仿真中，流场速度分布特性直接影响直升机飞行动力学仿真的精确度。文章以纳维-斯托克斯方程为基础，利用BP神经网络算法，研究了实时确定流场速度分布的方法，该方法可用于甲板流场实时仿真，提高直升机飞行仿真的精度。
脉冲型惯性双向联想记忆神经网络新解 Research Articles
Chaouki AOUITI, Mahjouba Ben REZEG, Yang CAO
《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年 第21卷 第2期 页码 324-339 doi: 10.1631/FITEE.1900181
王硕,唐小我
《中国工程科学》 2003年 第5卷 第4期 页码 65-69
设计虚拟企业跟踪评价指标体系，建立神经网络跟踪评价模型。结果表明，它比传统的方法简便、准确，具有广阔的应用前景。
聂规划,刘平峰,何柳
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第10期 页码 56-59
采用误差反向传播人工神经网络模型（BP网络模型），以建筑特征参数为输入变量，通过实际资料对网络进行训练和模拟，并用贡献分析法筛选输入变量，对网络结构进行优化，结果显示了该模型在建筑工程造价预测中的有效性
杨茂胜,陈跃良,郁大照
《中国工程科学》 2008年 第10卷 第5期 页码 46-50
用BP神经网络算法对多处损伤加筋板的剩余强度数据进行训练学习，将预测值和3种经典分析方法的计算值与实验值进行对比，结果表明，ANN法预测值与实验值吻合得最好最后用所建立的BP网络对不同主裂纹半长和韧带长度的剩余强度进行了预测，结果发现，在其他参数不变的情况下，不管是双筋条还是三筋条加筋板，剩余强度总是随主裂纹半长的增加而成线性降低，随韧带长度的增加而成线性增加，但双筋条加筋板比三筋条加筋板对主裂纹半长和韧带长度的变化更加敏感。
黄显明,易继锴
《中国工程科学》 2004年 第6卷 第4期 页码 44-50
提出了在模糊神经网络中使用Rough集理论进行网络结构设计的方法。由于Rough集理论有强大的数值分析能力，而模糊神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度，所以通过两者的结合，可以得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型。这种网络构造方法的主要过程为：首先，利用Rough集理论对给定数据集进行规则获取；然后，根据这些规则构造模糊神经网络各层的神经元个数及相关参数初始值；最后，用BP算法迭代求出网络的各种参数，完成网络的设计给出了一个二维非线性函数拟合的实例，进一步验证了方法的正确性。
张俊艳,冯守中,刘东海
《中国工程科学》 2005年 第7卷 第10期 页码 87-90
传统回归方法对于围岩变形时程曲线存在反弯点，这种情况的模拟具有难度。提出的基于RBF神经网络的隧道围岩变形预测方法，不仅能很好地描述复杂的围岩变形时程曲线，而且比BP神经网络具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。实例研究验证了该方法的有效性与可行性。
陈双叶,易继锴
《中国工程科学》 2001年 第3卷 第12期 页码 42-46
提出一种基于粗糙集理论的模糊神经网络系统，首先运用粗糙集理论来发现大量样本数据中的概略化的规则，然后根据这些规则来设计神经网络的结构模型，并利用神经网络技术对模型进行训练。化纤工业中抽丝冷却侧吹风过程的模拟仿真实验，证明了该方法的有效性和可行性。
范志清,王雪青,李宝龙
《中国工程科学》 2011年 第13卷 第9期 页码 105-108
利用自组织神经网络技术，结合建筑市场执业资格人员信用的相关特点，研究了网络中神经元个数的确定、训练步数、网络维数、获胜神经元的领域等对网络结构和执业资格人员信用划分类别的影响，给出了执业资格人员信用分类的网络构造思想和神经网络结构，并以被调查的执业资格人员为例进行了实证研究。研究结果表明，该方法简便、易行，适用于执业资格人员信用分类研究，为开展执业资格人员信用管理奠定了良好的理论方法基础。
施式亮,伍爱友
《中国工程科学》 2009年 第11卷 第9期 页码 91-96
煤与瓦斯突出是煤矿地下开采过程中的一种动力现象，剧烈的动力效应可导致矿井重大的财产损失和人员伤亡，因此，实现煤与瓦斯突出的有效预测对煤炭工业安全生产具有重要意义文章以煤与瓦斯突出的自然条件及地质构造特征为基础，针对神经网络易陷入局部极小而引起预测指标权值分布不合理的缺陷，提出了基于神经网络和遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测模型，并进行了实例验证。研究结果证明了该模型的合理性，对煤矿实现煤与瓦斯突出区域的预测具有较大的指导价值。
张俊艳,魏连伟,韩文秀,邵景力,崔亚丽,张建立
《中国工程科学》 2004年 第6卷 第8期 页码 74-78
水文地质参数识别问题是水文地质学上的一个难题。针对传统水文地质参数识别方法的局限性，提出了水文地质参数识别的径向基函数(RBF )神经网络方法，并通过算例验证了它的可行性与有效性，实现了水文地质参数的自动识别，提高了计算效率，比BP神经网络具有更好的参数识别效果
关键词： 地下水 水文地质参数 径向基函数(RBF)神经网络 BP神经网络
标题 作者 时间 类型 操作
京公网安备 11010502051620号
