论文研究Research on Fault Diagnosis System of Mine Ventilator Based on Elman Neural

基于BP神经网络的数字识别研究，黄敏，马耀明，为了提高数字识别的准确性和可靠性，本文将BP神经网络应用于数字识别，并考察了网络结构对系统实时性、识别效果的影响以及初始权�

基于神经网络方法的TCP吞吐量建模研究，陈增强，陈华良，本文提出了一种基于神经网络的TCP吞吐量预测方法，采用BP神经网络来估算TCP吞吐量，它以RTT、RTO和丢包事件率为输入，以吞吐量为输出�

提取实斜对称矩阵所有特征值特征向量的反馈神经网络设计，刘怡光，游志胜，本文设计了一种提取实斜对称矩阵所有特征值特征向量的神经网络方法。对任意输入实斜对称矩阵，神经网络得到该矩阵模最大的特征值

基于神经网络的非线性随机梯度学习算法及其收敛性，王健，杨国玲，在实际问题中,大量的最优问题是非凸最优问题。而随机梯度学习算法（SVRG）提供了针对这类问题的一种解决方法,即该算法能够通过训练

我们提出了神经杂交技术，它是一种前馈神经网络，可以学习潜在空间中输入图像的语义变化以产生变形效果。由于网络学习了语义变化，因此可以生成一系列有意义的中间图像，而无需用户指定明确的对应关系。.. 此外，

Quantized Neural Modeling: Hybrid Quantized Architecture in Elman Networks

Robust fault diagnosis design for linear multiagent systems withincipient faults

Dynamic Fault Diagnosis Using the Improved Linear Evidence Updating Strategy

Bayesian Fault Diagnosis Using Principal Component Analysis Approach with Continuous Evidence

An adaptive fault-tolerant robust controller withfault diagnosis for submarine’s vertical movement