MATLAB的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用

运用MATLAB的神经网络工具箱(NNT)建立了边坡稳定性BP神经网络预测模型,并以大伙房水库输水工程引水隧洞出水口边坡稳定性评价为例,阐述了基于MATLAB的BP神经网络应用于边坡稳定性分析的可行性和可靠性.     

图像传感器产品及市场扫描

如果把计算机比作人的大脑，那么通讯就是人的神经网络．而传感器则是人的五官并具有五官的延伸功能。     

利用测井资料求取储层孔隙结构特征参数

储层的孔隙结构是储层评价的重要内容，孔喉蜂点半径是表征孔隙结构的重要参数。借助对松辽盆地太东地区的砂岩样品压汞测试资料及物性数据的分析研究，通过毛管曲线拟合，建立了储层蜂点半径预测模型。同时，利用测井资料，采用神经网络方法求取储层物性参数解决了在一个地区，部分井因缺乏压汞测试样品或岩芯资料给储层孔隙结构研究带来的困难。应用该模型对肇35区块的井进行解释，获得该区孔喉参数的空间分布特征，为储层的平面非均质性研究提供了依据。     

等离子体刻蚀工艺控制模型分析

讨论了主因素分析法以及神经网络法在等离子体刻蚀工艺中的应用.结果表明主元素分析法可以实现对数据的压缩,而神经网络算法则显示出比传统的统计过程控制算法更好的准确性.     

径向基函数神经网络的再学习算法及其应用

为了应用径向基函数神经网络逐步地识别待研究系统,文章针对径向基函数神经网络的再学习算法开展了深入的研究.应用严格的数学推理方法,将径向基函数神经网络的再学习问题转化为矩阵求逆的附加运算.详细给出了径向基函数神经网络再学习算法中增加新训练样本和增加新基函数的数学公式,同时对如何获取新的训练样本进行了研究.     

一种智能型的PCB产业需求预测方法

目前需求预测在整个印制电路板产业的生产活动控制中正扮演着越来越重要的角色。分析了影响印制电路板需求的因素和现有的预测方法,提出了一种适用于PCB产业需求预测的有效方法——遗传/BP—神经网络。实验表明该方法能够进一步改善印制电路板预测的准确度和减少生产成本的消耗。     

红外光谱法评价内燃机油高温清净性的研究

研究了内燃机油的红外光谱信息与其高温清净性能的相关性。根据内燃机油的红外光谱信息，采用量化自组织神经网络数学模型预测内燃机油的高温清净性能，在此基础上，建立了红外光谱快速检测内燃机油高温清净性能的方法。结果表明，预测结果的准确性、误差都能够满足对内燃机油高温清净性能测试的要求，红外光谱分析为快速检测内燃机油的高温清净性能提供了又一途径。     

用动态规划神经网络模型研究多水库系统的水量分配(下)

为了分析多水库系统中两座水库之间灌溉用水的分配问题，建立了基到动态规划的神经网络模型。为了研究从一座上游水库取水在下游两座之库之间进行水量分配的问题，提出了3个状态变量和4个决策变量的改进的动态规划算法。采用神经网络模型，用3个状态变量动态规划算法得出调度原则，就所研究的多水库系统实例来说，新的动态规划神经网络模型的性能很好，将该模型的性能与临时凑合的标准调度原则和以前推荐使用的约束动态规划神经网络模型进行了比较。     

电力系统谐波检测的现状与发展

准确、实时地对电力系统谐波进行检测有着重要的意义。本文根据电力系统谐波测量的基本方法，对近年来电力系统谐波检测的新方法进行了分析和评述。最后对电力系统的谐波测量进行了总结并提出了看法。     

斜拉索-磁流变阻尼器系统半主动控制的神经网络法

磁流变阻尼器具有良好的可变阻尼特性，能用于结构的半主动控制。针对斜拉桥拉索-磁流变阻尼器系统，本文提出了利用神经控制器进行半主动控制的神经网络法，该神经控制器根据过去时刻的加速度响应和控制信号预测下一时间步的控制信号，并给出了训练方法及开展了数值仿真研究。仿真结果显示，采用神经网络半主动控制能取得很好的减振效果，证明该方法是可行的。