基于分形理论的航空图像分类方法

提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式，然后，根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D(q)和“空隙”等基于分形的纹理特征，同时加入归一化的色度和饱和度作为光谱特征，采用BP神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验，结果证实该方法行之有效。     

GIS和神经网络在城市发展规划中的应用

本文介绍了GIS在城市发展门槛分析中的应用，针对城市发展用地综合评价方法的不足，将神经网络分析方法引入到城市用地的综合评价中，并介绍了GIS应用模块－神经网络分析的连接。     

神经网络在天气预报上的应用研究

通过把 Neuralwork软件的 adaline、 m adaline两种模型引入到天气预报工作的实践 ,证明神经网络在天气预报领域的应用有广阔的前景。     

神经网络半主动TLCD对偏心结构的减震控制

本文采用在结构水平双向设置TLCD半主动控制装置的方法，对偏心结构在多维地震作用下的振动控制问题进行研究。首先利用多层前向神经网络，对偏心结构在双向地震输入下的两个平动方向的反应进行预测，然后在建立起半主动控制策略的基础上，利用神经网络根据控制准则调整TLCD的开孔率，实现以结构的半主动控制，数值结构表明，这种方法能对结构的平动反应和扭转反应都能起到的较好的减震效果。     

神经网络在镇扬大桥工程区区域稳定性评价中的应用

基于优势面区域稳定性评价理论，运用ANN优势断裂评价模型来研究镇扬大桥工程区区域稳定性，取得了较好的效果，实践表明基于ANN找寻和评价优势断裂是可行的和有效的。     

采矿地表沉陷的神经网络预测

矿山开采引起的地表沉陷受地质条件和采矿条件等诸多因素的影响,这些因素又具有非线性关系,很难用数学模型加以描述,因而在求解问题时遇到困难.利用神经网络系统对求解非线性问题的优点,对地表沉陷问题进行预测,其结果和实测值基本一致,从而证明了它对地表沉陷预测的可行性和实用性.     

前馈神经网络隐性单调与泛化能力

应用前馈人工神经网络对广域单调的两组样本进行了模拟反演，引入单调前馈网络的概念对其权值和阈值定解问题和泛化能力进行了较诉研究。表明前馈人工神经网络是一个表达形式简单的复杂系统，其单调特征是隐性的，而且训练网络的成熟性对样本数量和样本内在规律性有一定依赖。强调了前馈人工神经网络的应用效果，指出单调与复合问题还需进一步深入研究。     

基于BP神经网络的土壤冻结温度及未冻水含量预测模型

土壤冻结温度与未冻水含量是冻土的重要物理参数,影响因素多,关系复杂.利用BP网络模型来描述冻结温度与未冻水含量及其与主要影响因素之间的关系,效果良好.该模型直接根据试验数据通过神经网络的自学习能力寻求输出变量与输入变量间的内在非线性规律,其优点在于可利用一个神经网络同时描述多个因素对冻结温度及未冻水含量的影响.     

耗能－隔震柔性底层钢管混凝土结构的振动台实验和损伤分析

本文采用人工神经元网络理论，对城市公路网络中的单元路段和桥梁的震害预测进行了探讨。在前人研究的基础上，提出了解决这一非确定性问题的一个有效的方法，对于深入研究生命线工程系统震害的规律具有普遍的意义，从而使我们有可能避免地震造成的破坏和最大限度地减小损失，为抗震减灾提供决策依据。     

日本气象厅数值预报产品释用技术——神经元网络的指导预报

日本气象厅数值预报产品释用技术──神经元网络的指导预报柳野健（日本）１数学原理与解释１．１概况简单地说，ＭＯＳ（模式输出统计法）是线性分析、一次求解；卡曼滤波是线性分析、逐步求解；而阶层型神经元网络则是非线性分析、逐步求解。先来大致看一下阶层型神经元...