基于人工神经网络的通信信号分类识别冯 涛(中国电子科技集团公司第54研究所,河北石家庄050081)摘 要 通信信号的分类识别是一种典型的统计模式识别问题。系统地论述了通信信号特征选择、特征提取和分类识别的原理和方法。设计了人工神经网络分类器,包括神经网络模型的选择、分类器的输入输出表示、神经网络拓扑结构和训练算法,并提出了分层结构的神经网络分类器。关键词

X X X X大学研究生考查课作业课程名称：智能控制理论与技术研究生姓名：学号：作业成绩：任课教师(签名)交作业日时间：2010年12月22日人工神经网络(artificial neural network，简称ANN)是在对大脑的生理研究的基础上，用模拟生物神经元的某些基本功能元件(即人工神经元)，按各种不同的联结方式组成的一个网络。模拟大脑的某些机制，实

实验报告人工神经网络实验原理：利用线性回归和神经网络建模技术分析预测。实验题目：利用给出的葡萄酒数据集，解释获得的分析结论。library(plspm); data(wines); wines实验要求：1、探索认识意大利葡萄酒数据集，对葡萄酒数据预处理，将其随机划分为训练集和测试集，然后创建一个线性回归模型；2、利用neuralnet包拟合神经网络模型；3、

基于人工神经网络的水质评价研究引言水是人们生产和生活所必需的。其质量对于环境与人类的健康至关重要。因此，水质评价工作对于水资源的保护和环境的维护至关重要。目前传统的水质评价方法需要工程师通过手动收集和分析样本，并进行繁杂的数学计算。这种方法效率低下且容易产生误差。基于人工神经网络的水质评价研究是在现有技术基础上的一次重要尝试。人工神经网络简介人工神经网络是一

人工神经网络在电影评价中的应用研究随着人工智能技术的不断发展，人工神经网络已经被广泛应用于众多领域之中，如智能家居、金融分析等。而在电影评价领域中，人工神经网络也逐渐显示出了其重要的作用。本文将针对人工神经网络在电影评价中的应用进行研究分析。一、电影评价的现状如果说以前人们在选择要观看的电影时，只能通过接受广告、朋友的推荐以及自己对电影的了解来做出决定，那么

人工神经网络 作用

摘要：本文采用无导师监督的som网络，对全国31个省市自治区的人民生活质量进行了综合评价，在没有先验信息的条件下，不采用人为主观赋予各指标权重的办法，转而运用自组织神经网络自组织竞争学习的网络方法来进行赋值、计算和评价，消除了主观确定各指标的权重的主观性，得到的结果较为符合各省市自治区的实际结果。关键词：聚类分析；k-means聚类；系统聚类；自组织神经网络

人工智能专家系统与神经网络的应用与优缺点人工智能（AI）是一种模拟人类智能的技术，它通过模仿人类的思维和行为，使机器能够自主地处理复杂任务。人工智能专家系统和神经网络是AI中两个重要的子领域，它们都在不同的领域有广泛的应用。本文将探讨人工智能专家系统和神经网络的应用以及它们的优缺点。一、人工智能专家系统的应用人工智能专家系统是一种基于知识的计算机系统，它模拟

人工神经网络评价法第一节思想和原理在当今社会,面临许许多多的选择或决策问题。人们通过分析各种影响因素，建立相应的数学模型，通过求解最优解来得到最佳方案.由于数学模型有较强的条件限制，导致得出的最佳方案与现实有较大误差。只有重新对各种因素进行分析，重新建立模型，这样存在许多重复的工作，而且以前的一些经验性的知识不能得到充分利用。为了解决这些问题，人们提出模拟人

人工神经网络分析班级：学号：姓名：指导教师：时间：摘要：人工神经网络也简称为神经网络,是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。自从认识到人脑的计算与传统的计算机相比是完全不同的方式开始，关于人工神经网络的研究就开始了。半个多世纪以来，神经

第五讲 人工神经网络评价方法

人工神经网络评价方法

人工神经网络学号：7学生所在学院：信息工程学院学生姓名：李建建任课教师：聂文滨教师所在学院：信息工程学院2009年12月目录第一部分：绪论31.1人工神经网络的定义31.2人工神经网络的基本原理31.3生物神经元31.4人工神经元模型41.5人工神经网络模型51.6.常见神经元响应函数71.7.神经网络基本学习算法81.7.1有教师学习（监督学习）81.7.

人工神经网络评价法第一节思想和原理在当今社会，面临许许多多的选择或决策问题。人们通过分析各种影响因素，建立相应的数学模型，通过求解最优解来得到最佳方案。由于数学模型有较强的条件限制，导致得出的最佳方案与现实有较大误差。只有重新对各种因素进行分析，重新建立模型，这样存在许多重复的工作，而且以前的一些经验性的知识不能得到充分利用。为了解决这些问题，人们提出模拟人

人工神经网络在蕨类植物生长中的应用摘要：人工神经网络(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN)是目前国际上一门发展迅速的前沿交叉学科。为了模拟大脑的基本特性，在现代神经科学研究的基础上，人们提出来人工神经网络的模型。根据此特点结合蕨类植物的生长过程进行了蕨类植物生长的模拟。结果表明，人工神经网络的模拟结果是完全符合蕨类植物的生长的，可

人工神经网络在本科教学质量智能评价中的应用人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）是一种生物启发式的计算模型，模拟人脑中神经元之间的相互连接与信息传递过程。近年来，随着人工智能的快速发展，人工神经网络在各个领域都得到了广泛的应用，包括教育领域。本文将探讨人工神经网络在本科教学质量智能评价中的应用。人工神经网络可以用于学生成

人工神经网络学习总结笔记主要侧重点：1.概念清晰2.进行必要的查询时能从书本上找到答案第一章：绪论1.1人工神经网络的概述“认识脑”和“仿脑”：人工智能科学家在了解人脑的工作机理和思维的本质的基础上，探索具有人类智慧的人工智能系统，以模拟延伸和扩展脑功能。我认为这是人工神经网络研究的前身。形象思维：不易被模拟人脑思维抽象推理逻辑思维：过程：信息概念最终结果特

4.1.1人工神经网络三要素人工神经网络是对生物神经系统的某种抽象、简化与模拟，是由许多并行互联的相同神经元模型组成。网络的信息处理由神经元之间的相互作用来实现;知识与信息存储在处理单元相互间的物理连接上;网络的学习和识别决定于各神经元连接权系数的动态演化过程。一个神经网络模型描述了一个网络如何将它的输入矢量转化为输出矢量的过程。通常，神经网络模型由网络模型

基于人工神经网络在作物产量与土壤信息关系的分析应用BP神经网络分析作物产量与土壤信息之间关系。把人工神经网络技术引入回归分析过程，通过对给定样本的学习，不断调整网络权值，实现在变量与自变量之间的非线性映射，从而达到确定土壤特性与作物产量之间因果关系的目的。人工神经网络是一种大规模并行的非线性动力系统。它具有许多引人注目的特点：大规模的复杂系统，有大量可供调节

基于人工神经网络的故障诊断基于人工神经网络的故障诊断【摘要】随着高新技术的发展，人工神经网络的模式识别在设备的故障诊断上得以广泛地应用。机器设备或者系统的故障诊断实质是一个模式识别过程。把对经过处理后的信号数据的有效时、频特征值作为神经网络的输入层，利用Matlab软件，便可得到不同的模式输出，进而可以辨别设备是否有故障。【关键词】人工神经网络；故障诊断；模