人工智能-粗糙集算法和遗传神经网络在城市日用水量预测中的应用研究.pdf

人工智能-粗集预处理数据的神经网络交通事件自动检测算法研究.pdf

人工智能-带Lévy噪声的神经网络稳定性分析与同步控制.pdf

人工智能-倒立摆系统自适应神经网络学习算法的研究.pdf

：色貌模型(CAM)主要解决不同观察条件、不同背景和不同环境下的颜色真实再现问题。采用人工神经网 络(ANN)的方法来实现目前最新的色貌模型CIECAM 02的预测，包括正向预测(从色度参数到色貌属性参数)和逆向预 测(从色貌属性参数到色度参数)，应用自然色系统(NCS)中的部分色样作为神经网络的训练和测试样本。由于正向输 出色貌属性参数空间不是均匀的，对于网络预测精度用特殊方法评估，而对于逆向模型则可直接利用 B色差公式评 价。测试的结果表明：用神经网络对CIECAM 02模型的预测达到了较高的精度

基于通信信号时频特性的卷积神经网络调制识别.pdf

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点：1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

利用反向传播(BP)神经网络预测方法，通过光纤将红外光谱仪、拉曼光谱仪和旋光测量系统结合在一起，建立了基于多光谱测量血糖含量的分析模型,提出了数据融合的处理方法。选择了30个人体血液样品，分别测量旋光光谱、红外光谱、拉曼光谱。将光谱数据进行了预处理与归一化处理，建立BP神经网络模型，预测血液样品的糖含量值。使用克拉克误差网格分析法分别分析了三种测量方法和数据融合后的血糖值，结果应用BP人工神经网络模型预测血糖值的拟合精度为0.9992，预测误差低于0.2 mmol/L，满足临床医学的精度要求，并且具有较高的稳健性和较强的容错能力。

神经网络PID的一些相关资料，包括BP神经网络PID的一些推导等。有完整的PPT内容。

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