研究结果表明，基于灰色关联度和BP神经网络的城市生活垃圾清运量和组分预测模型能有效的预测城市生活垃圾的清运量和组分，具有较好的可行性和适用性。
神经网络训练误差值的选取是一个具有挑战性的问题。
语音识别系统利用神经网络完成的源代码,已经过测试.
结果表明,神经网络在拉延筋工艺效果预测方面具有重要的应用价值.
以三峡库区巴东县黄土坡区斜坡稳定性区划为例，用神经网络模型和信息量模型两种方法进行了斜坡稳定性预测，取得了满意的效果。
采取附加动量项和自适应学习步长的措施，解决了BP神经网络局部收敛和学习时间过长的问题。
针对一类典型过程控制系统中存在的非线性和参数不确定问题，提出了神经网络的建模方法。
潜艇指挥决策控制过程是一个典型的模糊过程，模糊神经网络能够较好地处理模糊信息，并具备模糊推理能力。
然后通过训练神经网络把这些知识储存于神经网络的权值中，幷在其它的地震输人下使用。
函数逼近应用实例结果表明，将有理式多层神经网络用于解决传统问题是有效的。
人工智能和人工神经网络是智能科学发展的两个方向，机器人技术是目前取得的阶段性的重大成果。
最后，提出了综合信息融合技术、人工神经网络技术、专家系统知识的智能化异步电动机故障诊断系统。
该算法的本质是提供牛顿法的速度和保证收敛的最速下降法之间的一个折中，适合于性能指标是平方误差的神经网络训练。
结果表明：神经网络具有实测样本的自学习功能，对桥梁施工预拱度有较好的精度。
基于这些决定性因素，用神经网络的方法建立了一个用于个性化网站界面风格和布局设计的用户模型。
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。
针对光通量衰减与湿度、尘埃比率和盐密之间相互作用的复杂性，建立了神经网络数学模型，训练后的模型输出准确度较高。
在“双电源二次激励法”的基础上，应用人工神经网络技术研制了一种“移动式湿型砂质量参数快速测试车”。
该文提出了一种采用BP神经网络实现仿真线的方法。
同时,改进的ART2神经网络在核辐射场数据处理分类中有一定的实用价值.
实验表明，智能神经网络系统组成原理将面向对象、符号逻辑融于神经网络中，提供了构造功能完备的智能系统的途径。
在非线性段则用两个改进的BP神经网络分别映射其反函数作为校正环节，从而实现非线性误差校正。
设计了一种以TMS320LF2407ADSP器件为控制核心，以模糊神经网络控制为主要算法的智能冷阴极潘宁气体离子源束流控制系统。
为消去多余坐标引入了BP神经网络，建立了以广义坐标为自变量的等效转动惯量的数学模型。
利伯曼猜想，小孩的自我神经网络，还没有完全上线运转。他们该有的装备都在，只是还没办法像成年人一样运用自如。
探索了将神经网络用于焊接熔池图像处理的方法，采用BP神经网络对二值化熔池图像进行边缘提取，取得了理想的效果。
尽管神经网络是一类黑箱式的非线性映射，但它具有良好的自学习能力。
针对无指针式仪表表盘的数字识别问题，提出了一种基于特征提取和粗糙集特征约简的神经网络数字识别方法。
采用神经网络方法建立了重轨生产性能预报模型，并通过模型结构优化提高了模型预报的可靠性。
针对严重非线性失真信道，提出了一种级联混合小波神经网络自适应高均衡器。