导读:本文包含了神经网路论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经网络,网路,神经,进路,故障诊断,遥感,压缩机。
神经网路论文文献综述
章航[1]（2019）在《人工神经网路进路研究》一文中研究指出当下人工智能领域的研究主要由以下叁条进路组成:符号主义进路,联结主义进路(人工神经网络进路)以及行为主义进路。本文的研究对象是叁者中目前实现的智能水平最高,同时也是作者认为最具有发展前景且最需要科学哲学参与讨论的——人工神经网络进路。文章的第一章为导论部分。第一章首先对人工智能的叁条研究进路进行了简要介绍和比较,并通过这种比较阐述本文选择人工神经网络进路作为研究对象的理由。本章接下来指出,传统的技术进路研究是片面且难以使科学哲学参与其中的,因此我们需要一种新的进路定义以及基于此建构的人工神经网络进路。文章的第二章首先介绍了邦格提出的进路概念,并指出早期人工神经网络进路是属于邦格的进路分类中的科学进路,而随后发展成为了一条技术进路。随后本章对邦格进路中各要素的特征进行了说明,为后文对相关理论和实践工作是否可以被认为是神经网络进路的组成部分提供一个具有连续性的标准。文章的第叁章至第五章分别对叁次人工神经网络浪潮中的人工神经网络进路进行了建构,对它们的背景知识、方法集、问题集和目标集进行了梳理,并在文章中凸显了其发展和演变的过程。文章的第六章对通过前文对人工神经网络进路进行建构所发掘的特征和发展趋势进行了总结,并在此基础上提出了对人工神经网络进路未来发展方向的建议:1.加强人工神经网络与神经科学的互动;2.人工神经网络进路的研究重心应当从工程学转向科学。(本文来源于《华东师范大学》期刊2019-05-20）
巴寅亮,王书提,谢鑫[2]（2017）在《基于自组织竞争神经网路的发动机故障诊断》一文中研究指出自组织竞争神经网络自适应的学习能力拓宽了人工神经网络在模式识别和分类方面的应用,提出了基于自组织竞争神经网络的发动机电控系统故障诊断的方法。介绍了自组织竞争神经网络及学习规则,以长城哈佛GW2.8TC发动机为实验对象,让发动机在怠速状态下,对发动机进行故障设置,利用金德KT600故障诊断仪采集发动机的故障数据流,运用自组织竞争神经网络建立诊断模型,诊断结果表明自组织竞争神经网络能对故障进行识别和分类,准确率比较高。(本文来源于《机械制造与自动化》期刊2017年01期）
高鸿斌,宋广生,王晓君,刘静[3]（2016）在《基于RGB值的BP神经网路遥感影像分类算法》一文中研究指出本文提出了一种基于R、G、B值的BP神经网路遥感影像分类算法,对待分类影像共选取叁种样本,获取训练数据训练构建好的BP神经网络;使用训练好的BP神经网络对高分影像分类,分类结果用叁种不同的颜色标识,通过目视判读各个像元类别与BP神经网络分类结果对比,实验结果表明该方法分类的精度较高,并具有一定的普遍性,为实现自动、半自动化遥感影像分类与识别提供了理论依据和技术方法途径。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2016年11期）
徐茂森[4]（2016）在《基于bp神经网路的我国沪深300股指期货价格预测》一文中研究指出本文将首先介绍我国沪深300股指期货的现状以及影响其价格的主要因素,再介绍BP神经网络模型,并运用BP神经网络模型预测我国沪深300股指期货价格的短期走势,最后给出结论和本文的不足之处。(本文来源于《商》期刊2016年01期）
程言信,谢鸿安[5]（2014）在《叁大法人筹码面预测台湾加权指数与期货指数——倒传递类神经网路与计量方法之应用》一文中研究指出本研究根据台湾期交所的外资、自营商与投信叁大法人的交易资讯日资料,研究法人交易资讯对现货与期货指数的预测能力,资料期间为2010年7月30日至2013年7月29日,使用单变量ARIMA与倒传递类神经网路方法结合逐步回归方法共建构6组预测模式,并分别预测台湾加权指数与近月台湾指数期货。最后预测绩效评估以均方差(MSE)、平均误差百分比值(MAPE)、误差均方根(RMSE)与预测方向准确□(CSR)等四种指标比较模型的预测能力。实证结果显示,在6组预测模型的预测绩效评估比较下,若只以MSE、MAPE、RMSE叁项指标来观察,不论是预测台湾加权指数或期货指数涨跌,单变量ARIMA皆比倒传递类神经网路方法较好;但若以CSR指标角度分析,倒传递类神经网路分别利用叁大法人交易资讯皆明显优于单变量ARIMA预测台湾指数期货能力,但仅外资及投信法人交易资讯对台湾加权指数预测能力较佳,其中6组预测模型中单变量ARIMA中动态修正落后期模型在预测台湾加权指数上的预测绩效评估四项指标完全优于自营商变数应用于倒传递类神经网路方法。(本文来源于《Proceedings of 2014 International Conference on Business,Economics and Management(BEM 2014) Volume 2》期刊2014-03-30）
陈颖,崔红伟[6]（2013）在《GA-RBF神经网路在脑电逆问题中的应用》一文中研究指出脑电逆问题的实质是根据头皮电极记录到的多道脑电信号,反演脑内电活动源的信息。本文利用遗传算法(GA)优化RBF人工神经网络,进而求解脑电逆问题。(本文来源于《电子技术与软件工程》期刊2013年15期）
刘宸[7]（2013）在《基于交互学习神经网路的仿真研究》一文中研究指出交互学习可促使人更加具有智慧,因此,研究人类的交互学习对于探索人类的学习规律具有十分重要的意义。有研究表明,神经网路同博弈理论相结合能够构建人类交互学习模型,本文通过对交互学习神经网路模型进行构建,采用仿真技术对人类交互学习的过程及其基本规律进行研究,结果显示,此模型能够对交互及竞争学习过程进行有效模拟。(本文来源于《电子世界》期刊2013年04期）
杜莹美,陈欣男,陈伟杰,高永欣,叶俊江[8]（2012）在《类神经网路预测系统因子个数决策模式》一文中研究指出类神经网路如同大多数其他预测手法,历史资料样本的多寡及详细程度会严重影响其预测结果的优劣,若样本太过精简则无法表徵母体的行为模式,因此,无法得到满意的预测品质;反之,过大的样本虽然可以得到较佳的预测结果,却会增加资料收集以及模式执行上的困难。因此,如何订定一个适合的样本大小及精确度,将会是类神经网路在执行预测的的一个关键。本研究以半导体晶圆厂机台群组工件到达量预测问题为例,提出一套以回归分析为基础的最佳输入因子数量决策模式。利用回归分析找出因子数量、预测复杂度指标以及类神经网路预测准确度之间的关系,利用此关系式即可找出所有机台群组在设定的预测准确度下需要的输入因子数量,可大量节省以往利用试误法所需的时间。(本文来源于《Proceedings of International Conference on Engineering and Business Management(EBM2012)》期刊2012-03-26）
徐锋[9]（2012）在《基于模糊神经网络冶金矿山电爆网路早爆故障诊断研究》一文中研究指出为了能够提高冶金矿山电爆网路早爆故障诊断的准确性,防止冶金矿山生产安全事故的发生,深入研究了模糊神经网络在其中的应用。分析了模糊神经网络的基本原理,冶金矿山电爆网路早爆故障的主要类型及原因。最后,分别利用模糊神经网络和传统人工神经网络对冶金矿山电爆网路早爆进行故障诊断,通过对诊断结果的比较可以发现,模糊神经网络具有较高的故障诊断精度和收敛速度,在冶金矿山电爆网路早爆故障诊断中有较广泛的应用前景。(本文来源于《电气应用》期刊2012年04期）
朱明辉,陈一维,高刘铭,黄正光[10]（2011）在《类神经网路应用于节能空调系统压缩机速度控制》一文中研究指出近年来为了达成节能功能,交流变频器专用马达与压缩机有效整合应用于空调系统。但是经由变频器驱动马达使用在低转速的范围时,马达温度上升造成动力效率降低,节能效果降低。采用直流无刷马达与压缩机整合应用于空调系统则在广宽速度范围操作下没过热的疑虑,节能效果优于交流变频空调系统。本研究采用特定学习架构之直接类神经网络控制应用于直流变频压缩机速度控制,控制压缩机运转速度具有快速反应,并且较传统PID控制节能,应用于直流变频空调系统可以达成节能目的;更进阶应用输入命令与受控系统输出误差及误差微分之线性组合近似线上训练所须之倒传递误差项(BPE),不须估测受控系统灵敏度,可以免于建立受控系统数学模型及仿真器(emulator),且加快神经键加权值之收敛速率。结果以数值模拟证明前述方法应用于直流空调系统具有良好反应及节能效果。(本文来源于《第十届海峡两岸冷冻空调技术研讨会论文集》期刊2011-12-01）
神经网路论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
自组织竞争神经网络自适应的学习能力拓宽了人工神经网络在模式识别和分类方面的应用,提出了基于自组织竞争神经网络的发动机电控系统故障诊断的方法。介绍了自组织竞争神经网络及学习规则,以长城哈佛GW2.8TC发动机为实验对象,让发动机在怠速状态下,对发动机进行故障设置,利用金德KT600故障诊断仪采集发动机的故障数据流,运用自组织竞争神经网络建立诊断模型,诊断结果表明自组织竞争神经网络能对故障进行识别和分类,准确率比较高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
神经网路论文参考文献
[1].章航.人工神经网路进路研究[D].华东师范大学.2019
[2].巴寅亮,王书提,谢鑫.基于自组织竞争神经网路的发动机故障诊断[J].机械制造与自动化.2017
[3].高鸿斌,宋广生,王晓君,刘静.基于RGB值的BP神经网路遥感影像分类算法[J].电子技术与软件工程.2016
[4].徐茂森.基于bp神经网路的我国沪深300股指期货价格预测[J].商.2016
[5].程言信,谢鸿安.叁大法人筹码面预测台湾加权指数与期货指数——倒传递类神经网路与计量方法之应用[C].Proceedingsof2014InternationalConferenceonBusiness,EconomicsandManagement(BEM2014)Volume2.2014
[6].陈颖,崔红伟.GA-RBF神经网路在脑电逆问题中的应用[J].电子技术与软件工程.2013
[7].刘宸.基于交互学习神经网路的仿真研究[J].电子世界.2013
[8].杜莹美,陈欣男,陈伟杰,高永欣,叶俊江.类神经网路预测系统因子个数决策模式[C].ProceedingsofInternationalConferenceonEngineeringandBusinessManagement(EBM2012).2012
[9].徐锋.基于模糊神经网络冶金矿山电爆网路早爆故障诊断研究[J].电气应用.2012
[10].朱明辉,陈一维,高刘铭,黄正光.类神经网路应用于节能空调系统压缩机速度控制[C].第十届海峡两岸冷冻空调技术研讨会论文集.2011
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