简介：摘要针对非煤地下矿山安全评价的非线性和复杂性特点，提出了基于BP神经网络的动态系统较强的BP神经网络系统，并建立了非煤地下矿山安全评价模型。为了提高非煤地下矿山生产过程的可靠性并结合生产过程的特点，提出了一套安全评价指标体系，确定了BP神经网络的结构及其评价方法。为了提高BP神经网络算法的收敛速度和稳定性，以标准BP算法是最有效的。

简介：摘要：在社会经济发展水平逐步提升的背景下，人工神经网络被广泛应用于各个行业中，大大提升了行业的生产质量与生产效率，可充分满足社会发展需求。工程机械显控界面是人机交互的重要载体。工程机械行业是机械工业的重要组成部分,是先进制造业的代表行业之一,属于技术密集、资本密集型的行业,为国民经济各领域、各部门基础设施建设提供机械装备。基于此，本文主要对人工神经网络在机械工程领域中的研究与应用进行论述，详情如下。

简介：摘要：现阶段，随着工程机械技术的不断发展，人工神经网络技术逐渐得到了应用，该技术包含众多的学科领域和高新科技，对提升机械的智能化、自动化等具有显著作用。文章分析了人工神经网络的具体内涵及特征，并探究其在机械工程中的具体应用，指出该技术的发展前景。

简介：摘要：人工神经网络在机械工程领域的利用非常普遍，涉及工艺计划、加工参数优化、故障诊断、震荡节制、工况监控、寿命展望等。本文介绍了人工神经网络在机械工程领域中的应用，提出了其存在的问题及对策，为人工神经网络在机械工程领域中的应用提供帮助。

简介：

简介：摘要：随着科技的进步，人工神经网络都是由许多系统的处理单元结合而成的密集型网络，从相关部门对于人脑组织探索的信息中可以总结出人脑的主要特点。然而其并不属于对人脑的现实阐述，而是对人脑的系统仿真再现，神经网络属于明显非线性的大型持续变化体系。在神经元网络对数据进行分析时，需要借助各神经元间的相互影响，理论与数据的收集主要是以元件在现实空间中的搭设形式来展现。

简介：摘要：过去30年来，对人工神经网络布局、实践和现实利用的研究十分活跃，每年会出版成千上万份文件。据估计，对人工神经网络的研究自一开始就进入了成熟和扩张阶段。它已在一个广范围的技术领域生根发芽，并与专家系统和遗传算法一起成长为基础人工神经网络技术。人工神经网络在机械工程领域的利用非常普遍，涉及工艺计划、加工参数优化、故障诊断、震荡节制、工况监控、寿命展望等等。

简介：摘要：当今，在社会与时代不断发展进步的过程中，民众工作生活的方式出现巨大转变，尤其是各项社会生产活动基本上都实现了机械化，为我国的机械工程创造了良好的发展机遇。人工神经网络涵盖了多学科专业知识，具有较高的复杂性和综合性，在机械工程具有显著应用优势。合理分析如何将人工神经网络融入到机械设计、制造以及机械故障诊断等各个方面，对于机械工程来说意义重大。

简介：摘要：通过本综述对智能识别神经网络在无线通信中对抗攻击技术的综合分析和总结，旨在提供研究者和从业者对该领域的深入理解，并为进一步的研究和应用提供有价值的参考。

简介：摘要结合某盾构施工地表沉降监测数据，利用Peck公式对地表的横向沉降曲线进行拟合，提取地表沉降槽最大值Smax及沉降槽宽度系数i。利用双层BP神经网络建立分析模型，将对应监测断面的地层参数以及施工工况作为输入参数，沉降槽最大值以及沉降槽宽度系数i作为输出值，选取数据作为样本进行训练，达到误差要求后运用此模型能够有效预测不同地层、不同工况下的地表沉降情况。

简介：摘要：目前，双目立体视觉广泛应用于三维模型重建和立体匹配等多个领域，对双目立体视觉系统进行校准的首要任务是获取双目立体视觉系统中目标的位置信息。在相机校准过程中，需要确定相机的光学和几何参数以及相机坐标系和自由空间坐标系的相对位置和方向。在双目立体视觉系统中，二维图像点和三维目标对象之间的对应关系只能通过相机校准来实现。

简介：摘要：目前的汽轮机负荷控制中，通常采用广义预测技术来进行负荷控制，但控制函数的拟定较差，控制时的稳定性不佳，波动较大。因此，提出基于多变量模糊神经网络的汽轮机负荷控制方法研究。首先建立其影响汽轮机负荷的数据分析模型，作为控制依靠。其次利用多变量模糊神经网络对模型中的数据进行运算，并自动校正，来实现对于汽轮机的负荷控制。为了验证设计方法的有效性，设计实验，利用Simulink工具来构建汽轮机的仿真环境，并使用设计方法与传统方法共同进行热点负荷的控制，实验结果证明，设计方法控制更加稳定，性能更优，存在可行性。

简介：摘要影响边坡稳定性的因素复杂，导致很难利用传统的方法定量的描述边坡的稳定性。人工神经网络模型的优势在于可以利用系统的整体性质而不依赖于明确的关系。本文利用已发表的滑坡或边坡的数据应用于人工神经网络模型，以此预测滑坡的稳定性，并与传统的极限平衡法和最大似然估计法法得到的结果进行比较。结果表明人工神经网络方法预测边坡的稳定状况是可行的。

简介：摘要：如今电梯已成为人们的生活中必不可少的室内交通工具，但是近年这种交通工具因为门系统故障引起了很多人员伤亡事故。为了确保电梯安全可靠的运行，文中对电梯门系统进行了故障预测。针对电梯门系统故障类型：电梯启动门不关、电梯开关门时门扇振动大、到达指定层不开门不关门。将三种故障类型作为预测模型的输出。引起故障的原因有8个，其作为输入。运用粒子群算法（PSO)与BP神经网络相结合建立模型，通过MATLAB仿真，仿真结果表明PSO-BP神经网络算法在电梯门系统故障预测中具有可行性。

简介：摘要怎样简单而高效地、准确地去针对工程岩体来实施分类是一个极具挑战性的课题，值得深入研究，同时它还是现场施工的最为急迫的一个需求，尤其是某一些特殊性的地下工程。我们针对某省某公路隧道来展开具体的研究，同本区域的真实的地质环境加以结合，选定了不连续结构面的状态以及充填情况、岩石的单轴抗压强度以及岩石质量指标、地下水渗水量、洞轴线和层状岩石醋在的夹角这五大指标来当作评价因子，构建了以BP神经网络为基础的公路隧洞围岩的分类模型，对公路隧道围岩的等级展开了成功的评级，得到了较佳的评价效果，并且为公路隧道围岩的合理分类提供了相应的依据。

简介：摘要：为了提高气体绝缘金属封闭开关（ GIS）缺陷的检测效率，提出了一种基于计算机卷积神经网络的 GIS中典型缺陷图像识别和分类方法。利用内窥镜获取 GIS的不同类型的缺陷图像并建立相应的样本数据库。预处理数据库中的图像。设计相应的卷积神经网络，并利用预处理后的图像对卷积神经网络进行训练和测试，实现对缺陷图像的识别。应用的算法由 matlab软件实现。测试结果证明，基于卷积神经网络的 GIS缺陷图像识别方法的测试结果和样本图像的实际类型基本一致，该方法可以实现对 GIS内部缺陷类型进行检测。

简介：摘要：为有效控制特殊地质条件下的盾构掘进参数，提高地铁盾构施工效率与施工质量。文章首先结合土体物理性质，确定关键的地层参数；其次将选定的地层参数作为输入变量，建立针对掘进参数的BP神经网络预测模型；最后，对建立的掘进参数预测模型进行验证。以武汉地铁A号线某泥水平衡盾构施工区间工程监测的实际数据进为例，结果表明：总推力、泥水仓压力、同步注浆压力预测的平均相对误差分别为10.40%、9.10%、7.14%，误差在11%以内，可为同类型工程掘进参数的设定提供参考。

简介：摘要大量研究证明，曲率模态能够识别出结构的损伤位置，但没有学者在结构损伤微小的情况下用曲率模态进行损伤识别。为识别结构在微小损伤情况下的损伤位置，本文综合考虑曲率模态参数特性，将曲率模态差与神经网络算法相结合，通过神经网络模糊算法识别出简支梁的损伤位置。

简介：摘要神经网络的快速发展，使得神经网络在很多领域得到应用。许多论著提及将神经网络运用在电力系统谐波检测上。在众多的神经网络方法中，深度学习神经网络（DLNN）脱颖而出。本文意在阐述深度学习神经网络的基本思想和基本算法，以及探讨深度学习神经网络在电力系统谐波检测方面的应用。并在Matlab中对其算法进行验证。对于推广深度学习神经网络在电力系统其他方面的应用具有一定的积极意义。

简介：摘要航空发动机作为飞机的动力提供者，其安全稳定运行对飞机的安全有着至关重要的影响，对航空公司的经济和社会效益也有着重要的作用。航空发动机上一般都装载着各种性能参数的检测设备，地面控制中心能够通过机载报文寻址将发动机的各项性能参数接收到。对各项性能参数应该全面进行分析，全面了解发动机的各项性能状况，观察性能有没有处于衰退状态。对发动机的性能参数进行分析，并对其进行预测，全面了解发动机的性能问题，让维护管理过程中能够具备相应的决策支持。本文就BP神经网络下的航空发动机维修决策系统展开探讨。