人工神经网络的敏捷制造业盟员的选择与评价

为在继电器的设计和生产阶段通过多个评价指标评价其整体品质,研究了多层次综合评判模型的可计算性。该模型依据电器产品设计方案关于技术性能和成本的综合评价指标体系,并通过对神经网络原理的评判方法的研究而建立。实例证明,人工神经网络的出现为处理各种模糊的、数据不完全的、模拟的、不精确的模式识别问题提供了一个全新的途径。

在灌区改造规划资料统计的基础上,拟建了一套涵盖较全面的指标和指标分级体系,利用附加动量/自适应学习率的改进bp算法,建立一个人工神经网络综合评价模型,并对二个实际灌区进行评价。模型具有突出体现目标、灵敏反映差异,收敛快等特点。

针对电力系统短期负荷预测的特点,以及人工神经网络的自学习和复杂的非线性拟合能力,将人工神经网络的bp、elman、rbf三种模型用于短期负荷预测,建立了短期电力负荷预测模型,综合考虑气象、天气等影响负荷因素进行短期负荷预测。某电网实际预测结果表明,rbf比bp、elman有更好的预测精度,更快的速度。

根据建筑物实测沉降利用人工神经网络理论,建立了前馈网络预测模型并提出新的学习算法,结合某建筑物纠偏工程实例对建筑物沉降进行了预测.预测结果表明神经网络方法是可行且有效的.

鉴于前人推导的镐形截齿破岩截割阻力和截割比能耗的理论公式计算值与实际值相差较大以及最优截槽宽没有定量表示,文中选取岩石密度、单轴抗压强度、抗拉强度、静态弹性模量等为影响因子,建立了bp预测网络模型,并利用此模型对我国常见的4种岩石镐形齿截割参数进行了预测。检验及预测的结果表明建立的预测网络运行稳定,预测结果良好,对截割力的预测优于理论计算结果,对截槽宽和截割厚度最优比值、截割比能耗的预测结果良好,相对现有理论的计算和经验公式计算精度有了很大提高,能更好的满足工程要求。

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提出基于人工神经网络的基础最终沉降的预测新方法,通过工程实例应用,在较短的实测资料情况下,可获得较小误差的最终沉降量,所建立的模型预测精度高。

工程造价估算是招标投标中的重要一环，为了探讨神经网络在工程造价估算中的应用，利用神经网络建立了工程造价估算的模型。实例分析表明，基于神经网络的工程造价估算方法是可行的，估算结果是可靠的。

造价估算是建筑工程项目可行性研究中关键性的工作,其结果直接影响投资决策的判断。针对现行造价估算方法存在未考虑造价的动态性且受主观因素影响的缺陷,引入人工神经网络理论,根据其基本原理,结合影响住宅工程造价的主要因素,利用matlab平台建立了造价估算的数学模型,并用重庆市区已建典型工程资料对模型进行了训练和检验,证明了此方法的可行性。

文章针对会计要素信息确认方式的滞后性,分析了传统erp系统下财务业务一体化模块会计数据自动转化的流程,提出利用人工神经网络这一智能化理论工具进行会计确认的新方法,该思路能充分发挥现代信息技术在数据处理上的优势,实现更高效的会计核算信息处理.

自1980年我国开始实施住宅制度改革以来,商品住宅价格的确定已成为我国住宅市场的核心问题,也是各级政府房地产业宏观管理与调控的指示灯,商品住宅价格的变化直接关系到广大消费者的切身利益,是社会关注的热点问题。因此,本文从市场价格的确定机制出发,寻求影响商品住宅价格的因素,并采用bp人工神经网络定量分析这些影响

人工神经网络是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的新型智能信息处理理论,通过对人工神经网络及bp网络的基本原理与特征的分析,建立了工程估价预测模型.

第23卷4期 442010年8月 城市环境与城市生态 urbanenvironment&urbanec0l0gy v01．23no．4 aug．2010 基于人工神经网络法的绿色建筑评价 支家强，赵靖，李楠 (天津大学，天津300072) 摘要：以实际建筑物为例，介绍了用层次分析法建立绿色建筑评价模型的过程，并分别用层次分析法和人工神经网 络法对实际建筑物进行了评价。评价结果显示，人工神经网络法与层次分析法相对误差不到0．5％，表明人工神经网络 法作为一种客观科学的评价方法，应用于绿色建筑的评价，能有效降低主观因素带来的影响，会使结果更具有客观性。 关键词：人工神经网络；层次分析法；绿色建筑；评价体系 中图分类号：tu一023文献标识码：a文章编号：(k)10088(原1002—1264)(2010)04-0044—04 green

第6卷第4期计算机集成制造系统vol.6,no.4 2000年8月cimsaug.,2000 文章编号:1006-5911(2000)04-0036-05 基于人工神经网络技术的产品可装配性评价 u 冯禹,马玉林,蔡鹤皋 (哈尔滨工业大学现代生产技术中心,黑龙江哈尔滨150001) 摘要:讨论了以往产品可装配性评价方法的不足,并根据人工神经元网络的特点,阐述了人工 神经网络在可装配性评价中运用的适用性和基于人工神经网络的可装配性评价的实现方法。根据 boothroyd方法中提供的实验数据,通过神经元网络学习建立了评价模型,依此模型可以对表征产 品可装配性的装配时间等指标进行评价,为优选设计方案和改进设计提供决策支持。 关键词:人工神经网络;面向装配的设计;可装配性评价;设计评价 中图分类号:tp18

为了提高继电器在设计和生产阶段的整体品质，通过建立基于人工神经网络的多层次综合评判模型．就可以在很大程度上对继电器产品进行有效的评价，从而提高了继电器产品的设计和生产质量。

目前我国每年建成的建筑中,95％以建筑高能耗更为严重,单位建筑面积采暖能耗为发达国家新建建筑的3倍以上。为了节约建筑能耗,减轻环境压力,建筑节能成为可持续发展的重要战略。我国现有的建筑节能标准在设计和评价过程中,缺少有效的建筑体系耗能分析评价方法,而只是直观地给出了一些综合性指标(如建筑

依据起重机的特点,建立了安全性评价指标体系,并将神经网络理论应用于起重机安全评价之中,提出了基于此理论的系统安全评价模型和优点。根据实际收集的安全状况数据构建安全评价网络,并利用mat-lab软件对网络进行训练,得出可以对起重机安全状况进行评价的人工神经网络模型。评价实例验证了此方法的可行性,为起重机安全评价提供了一种新的途径。

建筑施工现场的安全评价是一项复杂的系统工程。目前安全评价技术在建筑业的运用并不成熟,我国大多数建筑施工企业的安全管理只局限于对施工现场的检查和整改工作,而对整体安全性缺乏分析和有效监控。综合目前的安全评价技术,结合建筑施工的特点,确立建筑施工现场安全评价指标体系,并运用管理理论中的层次分析法(ahp)和模糊综合评价方法(fuzzy),提出了适合建筑施工现场的人工神经网络(ann)安全评价模型。详细论述了建筑施工安全评价方案以及具体实现的步骤,在结合ahp与fuzzy综合评价法的基础上利用ann进行训练与修正历史数据,为全面评价建筑施工安全状况提供了新的思路与方法。

通过参考不同的循环经济评价体系,构建了一套新的矿业城市循环经济评价体系。提出了一种构建指标和它们的权重的实践方法,并且讨论了使用改进bp神经网络方法评价矿业城市循环经济发展的原理。改进的bp神经网络方法是一种极好的矿业城市循环经济发展的综合评价方法。

本文介绍了人工神经网络用于过程控制中的理论与方法，研究了基于多层神经网络的自校正控制。并应用神经网络控制方法仿真了丝杠磨削中的传动链误差控制，取得了良好的效果。

基于简单的化学基团描述符,应用人工神经网络研究了硝基苯类化合物对黑呆头鱼的毒性构效关系,并与多元线性回归相比较,结果显示了人工神经网络处理非线性问题的优越性.

分析了影响我国钢材价格的客观因素,基于bp神经网络建立钢材价格预测的模型。采用levenberg-marquardt算法对bp神经网络的权值进行优化。使用matlab语言编写程序,用1990-2008年的数据对模型进行训练得出预测结果。结果表明,预测值与真实值较吻合,所建立的神经网络模型有较准确的预测精度。