基于模糊RBF神经网络的PID控制方法及应用

针对常规PID控制参数固定难于满足时变不确定非线性系统的控制要求,利用模糊控制的良好收敛性和对模糊量的运算优势,以及神经网络自学习、自适应的特性,将常规PID控制与模糊控制、神经网络结合起来,提出一种基于模糊RBF神经网络的PID控制方法,实现了对PID参数的实时在线整定。将算法运用到柴油发电机调速系统的PID参数寻优中,MATLAB仿真试验结果表明,模糊RBF神经网络的PID控制具有更好的动静态特性和抗干扰性能,提高了对非线性时变被控对象的控制效果。     

时态神经网络模型及其在股票分类预测上应用

对具有时间属性的数据进行数据挖掘称为时态数据挖掘，用以发现数据在时间上的知识，当数据变化不规律时，如股票交易数据,就很难发现有价值的规律与规则。而神经网络具有并行、容错、可以硬件实现以及自我学习的优点,可作为股票分类预测应用的一种方法。通过将股票数据与时态型相结合，将股票数据转换成时态型股票数据，提出时态神经网络模型的分类方法，对收集的若干上市公司十年内的股票数据进行分析，构建了时态股票数据神经网络分类器对股票进行分类预测。经过实验验证，相比改进前的神经网络和支持向量机方法，该分类器具有更高的分类准确率。结果证明，这种时态数据神经网络模型对于多只股票的分类预测是非常有效的，可以很好地运用到股票市场的分类预测中。     

基于深度卷积长短时神经网络的视频帧预测

针对视频帧预测中难以准确预测空间结构信息细节的问题，通过对卷积长短时记忆（LSTM）神经网络的改进，提出了一种深度卷积长短时神经网络的方法。首先，将输入序列图像输入到两个不同通道的深度卷积LSTM网络组成的编码网络中，由编码网络学习输入序列图像的位置信息变化特征和空间结构信息变化特征；然后，将学习到的变化特征输入到与编码网络通道数对应的解码网络中，由解码网络输出预测的下一张图；最后，将这张图输入回解码网络中，预测接下来的一张图，循环预先设定的次后输出全部的预测图。与卷积LSTM神经网络相比，在Moving-MNIST数据集上的实验中，相同训练步数下所提方法不仅保留了位置信息预测准确的特点，而且空间结构信息细节表征能力更强。同时，将卷积门控循环单元（GRU）神经网络的卷积层加深后，该方法在空间结构信息细节表征上也取得了提升，检验了该方法思想的通用性。     

基于神经网络算法的井下裂缝诊断与堵漏技术

在钻井过程中，常常钻遇不同宽度的井下地层裂缝。钻遇裂缝时容易发生钻井液漏失现象，甚至发生钻井液失返现象，严重影响了安全、高效钻井。目前裂缝封堵的方法常存在封堵成功率不高、堵漏承压能力低的问题，其中一个重要的原因是对井下地层的裂缝宽度等特征认识不清。基于地层裂缝产生的岩石力学机理，确定影响裂缝宽度关键的6个力学和工程因素，并利用神经网络计算的非线性、大数据特点建立了井下地层裂缝宽度的分析模型，模型包含输入层、输出层和3个隐藏层。通过该模型诊断井下裂缝宽度，提高了计算精度，平均误差仅为2.09%，最大误差为5.88%，解决钻井现场仅凭经验判断裂缝误差较大和依靠成像测井成本较高的问题。同时根据神经网络模型诊断得到的裂缝宽度优化堵漏材料的粒径配比，提高了裂缝内的架桥封堵强度和架桥的稳定性，封堵层的承压能力达到12.8 MPa，反向承压能力达到4.5 MPa。现场堵漏试验最高憋压10 MPa，经过封堵作业后大排量循环不漏，达到了裂缝性地层高效堵漏的目的，堵漏一次成功。      

基于RBF神经网络滑模控制的砝码自动加载研究

针对电子吊秤自动检测装置的砝码自动加载控制过程中存在控制精度不够高、效率有待提高、存在抖振等问题,将RBF神经网络补偿的滑模控制方法创新性的应用于砝码自动检测装置的控制上,以实现砝码自动、高效、准确、平稳的加载的效果。仿真结果显示:此控制方法能够快速平稳准确的达到要求的同时较大的削弱了系统产生的抖振。     

基于正则化卷积神经网络的目标跟踪算法

为了提高目标物体的跟踪鲁棒性和稳定性,文中将L2正则化最小二乘法和卷积神经网络(CNN)相互结合,提出了一种基于正则化卷积神经网络的目标跟踪算法。通过L2跟踪器来评估目标无题被遮挡的程度,利用两层CNN对目标进行目标表示,去除了大部分无关样本,降低了算法的复杂度。实验结果表明,当目标物体发生姿态变化或旋转等剧烈的外观变化时,所提算法具有较强的鲁棒性和稳定性,并且比其他经典的跟踪算法具有更高的精度。