*神经网络协会致力于加深对生物和人工神经网络的认识。
文中先后介绍了神经网络的训练、神经网络的剪枝以及神经规则的提取。
平白的说，大脑神经网络可以比作电路。
论文深入研究了神经网络PID控制器。
神经网络控制补偿耦合效应
神经网络权值和阈值的优化方法
神经网络是一类比较优越的前向式多层神经网络，比传统的BP网络有较快的收敛速度。
结构就像人体内的神经结和神经网的关系那样严密。
基于模糊逻辑理论和人工神经元网络，提出了将模糊神经网络应用于变压器故障诊断的方法。
该系统采用子神经网络从不同侧面对设备进行初步诊断，然后将各子神经网络进行决策融合。
通过对神经网络集成的理论分析，提出了一种多级神经网络结构的手写体汉字识别模型。
结合神经网络与PID控制，形成船舶柴油发电机转速神经网络控制系统；
构成了正交递归神经网络，首次将正交递归神经网络用于系统时滞辨识和系统输入阶次辨识。
泛函网络是类似于人工神经网络的新型网络模型，是泛函方程的网络表达形式。
但贝叶斯网络的抗噪声能力却明显逊*于神经网络。
神经网络有几种不同的拓扑结构，但是最简单的一种是前馈网络。
讨论了一类二元时滞反馈人工神经网络模型。
利用模糊神经网络构建了酵母流加发酵过程的网络模型。
通过神经网络进入他人的意识，获取感觉
神经网络缓慢子系统防止控制信号被饱和。
BP神经网络的快速计算能满足实时控制需要。
将T-S模糊模型与RBF神经网络相结合，构成T-S模糊RBF神经网络，提出了一种自适应DNA免疫算法优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件参数的方法。
分别建立基于BP神经网络和基于径向基神经网络的跟驰模型，并应用于混合神经网络跟驰模型的建立。
另外，洗牌型全互连神经网络整齐、简单的结构方便了网络的综合，特别是网络隐单元的综合，并且十分适合于神经网络的光学实现。
他们普遍缺乏经验，还在学习如何使用大脑的新神经网络。
语音识别系统利用神经网络完成的源代码,已经过测试.
语音识别系统利用神经网络完成的源代码，已经过测试。
本文提出一种改进的神经网络结构，它由线*网络和多层前向网络两部分组成。
二百本文简要介绍神经网络与神经计算机，神经元模型，层状网络结构，误差逆传播算法及其在地球物理反演中的应用。
针对神经网络中传统神经元模型在结构和信息存储能力上存在的不足，提出了一种基于广义子波基函数网络的神经元集聚模型。
她的文章写得很好构造就像人体内的神经结和神经网的关系那样紧密
最后，在就神经网络的兴衰原因提出自己的不同看法后，对神经计算机的发展方向作了展望。
依据RBF神经元模型的几何解释，提出一种新的构造型神经网络分类算法。
给出了所建网络的结构与学习算法，并通过算例的形式将其与传统BP神经网络及传统己有柔*神经网络进行了全方位比较。
研究了BP神经网络算法对空中目标进行威胁排序的方法。
详细讨论了神经网络在FIR线*相位带阻滤波器中的应用。
实验结果表明，该神经网络火灾探测系统具有良好的抗干扰能力。
最优控制器根据神经网络模型的输入、出响应产生合适的pwm波形。
作者在文中重点论述了用于数据开采的非线*神经网络。
透过本研究创建的两组类神经网络为主架构，可经由灰关联分析所选定之特定电测资科做为类神经网络的输入值，预测地层特*参数。
Bayesian网络或神经网络等技术使用表达能力非常强的模型，力求生成无偏向的分类器来“描述”文档集。
该方法采用一个三层BP网络辩识交流调速系统的特*，用另一个CMAC神经网络作为自适应控制器。
*结果表明，与一般BP网络相比较，分支前馈神经网络显著地减少了训练时间，且分类效果更好。
表明人们在参考生物神经系统来建立人工神经网络系统时必须慎重对待生物神经系统的某些特点。
在规则撷取过程中，可以检算出多馀无效的隐藏层神经元。这些神经元可以迳行删除且不会影响类神经网路的原始功能。
这是一个被称为“神经网”的松散的神经网络，华盛顿特区的乔治华盛顿大学研究大脑进化的切特·舍伍德说。
本文应用多层前馈神经网络和自组织特征映*神经网络分别对简单目标和复杂飞机目标进行了分类识别。
针对地空导*电源系统的九种主要故障，分别用BP神经网络和SOFM神经网络对其进行了故障诊断，均取得了较好的效果。
神经网络用于样本分类是一个新的研究课题，本文利用自组织特征映*神经网络，对生态城市进行分类。
神经网络可以很好的解决交通领域内的非线*问题，其中前向型神经网络特别适合对交通流的预测。
本文研究了多层感知器、径向基函数网络、学习向量量化网络和自组织特征映*网络等四种神经网络在回转窑火焰图像分割中的应用。
对于一个经诊断为混沌的统计量序列，应用神经网络建立模型，短期预测混沌序列。
有意思的是，神经网络是一种对学习型评估的进化，算法经过训练后其行为就像是一个人类专家。
经过神经网络响应面法的检验，*TAA方法是一种实用而又有效的风险概率计算方法。
给出了一种高精度的磁罗经航向系统，应用神经网络进行剩余自差的自动校正。
到目前为止，这个实验已经*在一个神经元的旁路或同一层神经网络的两个神经元中，通过少量的连接来进行视觉辨认的重要*，而一个计算机*象棋棋手并不能告诉你这些。
本文采用基于知识的人工神经网络模型模拟微带径向短截线的特*，利用已经具有的先验知识减小神经网络输入输出映*关系的复杂程度有效减少了训练样本的数量。
讨论了rbf神经网络在往复泵故障诊断中的应用，并对训练后的网络进行了*测试，*结果表明rbf网络有较高诊断正确率。
此外，以气温、纵坐标和横坐标为网络输入，拱肋标高为网络输出，建立了拱肋标高的人工神经网络模型。
在径向基函数神经网络中，隐层中心的数量和位置的选择是整个网络*能优劣的关键，直接影响网络的分类能力。
对典型区域—甘井子区采用人工神经网络模型法建立了地下水可开采量的计算模型。
该方法通过人工神经网络对采样的焊接热功输入进行处理，从而判断焊接过程是否漏焊。
应用VB和MATLAB编写了计算机程序，形成了基于罐车PC A特征和BP神经网络算法的识别系统。
作者采用人工神经网络来实现光学电流互感器线*双折*效应的补偿。
这样的结果就是大脑里充满了死亡或凋零中的神经细胞，还有无法正常运作的神经网络系统，进而破坏我们的认知能力。
为研究人工神经网络模型对成绩预测的效果，建立人工神经预测模型，对铅球运动员的成绩进行评估和预测。
但是，当我们的人工神经网络有成百上千个神经元时，手工确定所有必要的权重就成了一件非常困难的事情。
以散货船和油船为实例的计算结果表明，由非线*模拟神经元组成的神经网络在船体重量估算中是非常有效的。
针对多传感器信息融合方法的复杂*和多样*问题,依据智能融合理论,采用模糊逻辑和神经网络技术,提出了一种用于机器人多传感器信息融合的B样条模糊神经网络方法,并对其进行*。
本文介绍了利用B样条和动态递归神经网络相结合组成的复合神经网络建立聚合物分子量分布（MWD）模型的方法和拓扑结构，并在此基础上，提出了基于模型预估的控制MWD的新方法。
运用神经网络的方法,试图揭示脯氨*局部序列、链氨基*组分对于顺式脯氨*形成与否的影响,构造基于局部序列和基于氨基*组分的最优结构的神经网络,同时对顺式脯氨*进行筛选。
主持这次研究的拉特格斯大学的海伦·费希尔博士说：“我们认为浪漫的爱情是一种基本脑神经网络的展开形式，它与另外两种基本脑神经网络共同进化从而支配哺乳动物的繁殖。”
大脑最终需要神经系统细胞来处理信息、进行决策。但是，信息的收发、决策的传送，都需要网络服务。髓*脂对人体神经系统的网络进行包裹而形成髓鞘。这种髓鞘有一种绝缘的作用，保*在神经网络中通行的信号不走漏失散，同时加强这种信号的速度、强度和准确*。一个用髓鞘保护的神经纤维，传送信号的速度可以比一个没有髓鞘保护的纤维快几十到几百倍。
运用人工神经网络理论和方法，建立了水质评价的B-P网络模型;重点探讨了隐含层节点数的确定方法。
提出了一类解不等式约束优化问题的神经网络，并针对几个党见的约束优化问题给出了相应的网络求解公式。
