基于神经网络方法的大学生素质综合评价

提出了大学生综合素质测评的指标体系，将素质的指标量化，考虑了知识面、组织能力、合作性、坚持性、进取心、责任心、学习能力、情趣等因素，并利用神经网络进行评价，最后通过应用来验证其评价效果．     

基于模糊综合评价法的居住建筑节能评估

建筑物节能效果应当从建筑物全寿命周期统筹考虑,不能从某个指标或某个阶段进行评定。文章采用模糊数学的原理,利用已有的居住建筑的评价指标体系及权重,从全寿命周期的角度建立居住建筑节能的模糊综合评价模型,并运用该模型对某住宅小区的建筑节能进行评估。     

混沌神经网络的研究现状及应用

本文简要地介绍了人工神经网络和混沌的基本特性，并着重讲述了混沌神经网络的研究现状及混沌神经网络的应用。     

基于离散Hopfield神经网络的葡萄酒质量评价

葡萄酒质量评价是一个多因素、非线性的复杂过程,为了提高评价结果的准确性,在构建评价指标体系的基础上,利用离散Hopfield神经网络建立了葡萄酒质量评价的数学模型,并通过Matlab神经网络工具箱对葡萄酒质量评价进行仿真试验.结果表明,该模型提高了葡萄酒质量评价的准确性,评价结果对葡萄酒的生产和市场定位具有一定的参考意义.     

混沌神经网络的研究现状及应用

本文简要地介绍了人工神经网络和混沌的基本特性,并着重讲述了混沌神经网络的研究现状及混沌神经网络的应用。     

基于BP神经网络的军校课堂教学质量评价模型

以现代军事教育教学理论为指导,结合军队院校实际,建立军校课堂教学质量评价指标体系;利用神经网络的结构特性和自学习功能,提出基于BP神经网络的军校课堂教学质量评价模型.通过实例进行分析和计算,证明该模型能够避免传统分析评价教学过程的复杂性,具有方便、准确、可靠、快速的特点.     

基于混沌搜索的神经网络及在优化问题中的应用

在运用Hopfield神经网络求解优化方面问题的同时,引进GCM混沌神经网络,对求解过程进行了改进。通过混沌遍历,可使Hopfield网络在整个相空间进行搜索,从而避免网络在运行过程中陷入局部极小值。通过对一个物流配送的实例进行实验,结果显示Hopfield网络的寻优特性获得了较大改进。     

混沌光学系统之前向神经网络混沌催化混沌系统辨识研究

本文以布拉格声光双稳混沌系统之系统辨识为例，研究了利用前向神经网络对混沌光学系统进行快速系统辨识的可能性，其计算机仿真实验结果表明，由静态ＢＰ算法训练的三层前向神经网络，在混沌催化逄法的支持下可克服ＢＰ算法训练时间沉长的缺点，在较少的训练次数内即已成为一良好的混沌光学系统辨识器，因而可用来高效率地处理混沌光学时间序列在进行混沌光学系统的动力学重构。     

混沌系统及混沌神经网络同步的研究

对蔡氏混沌电路单向耦合同步进行数学分析 ,导出耦合系数及耦合电阻与蔡氏电路参数之间关系的表达式 ,通过仿真和硬件实验证实本文的结论 .对竞争型混沌神经元的同步进行了计算机仿真 ,由此说明混沌神经元在一定的条件下能够实现混沌同步 .     

杭州地区建筑节能调研与改造技术

分析了国外低碳建筑物的特点,认为杭州建筑物节能需要因地制宜.在分析杭州综合环境的基础上,通过举例所调研建筑物,找到过去建筑节能上的一些问题,提出解决方法,其中可再生能源利用是可行之道,另外需要加强节能监测体系建立,以及一套综合节能措施,并对今后的建筑节能发展提供展望.     

我国建筑节能现状分析及对策

建筑节能是贯彻国家可持续发展战略的重要组成部分,也是我国经济工作中的战略重点之一。从建筑节能的基本概念出发,分析当前我国的建筑能耗状况,从建筑规划设计、围护结构以及采暖空调等角度有针对性的提出了各种节能的措施,对推进和完善我国建筑节能具有很强的参考价值。     

节能降耗——图书馆建筑节能探索

论述图书馆建筑节能的必要性和意义,从体形设计、墙体结构、空调系统和照明系统等方面提出了图书馆建筑节能的主要途径.     

建筑节能法律体系的思考

我国建筑节能立法工作已走过近20年的历程,但是,从法律法规体系的效力层级、行政执法等方面来看,与促进我国建筑节能工作持续快速发展还有一定的距离.如何建立与完善建筑节能法规体系,使得建筑节能工作有法可依;如何从制度上进一步引导建筑节能步入法治轨道,实现可持续发展,是摆在我们面前的重要课题.     

高校建筑设备节能分析——以湖南城市学院为例

随着我国经济的飞速发展以及世界性的能源紧缺,节能是一个重要的课题.高校的建筑存在功能多样、系统复杂、能耗大的特点.为有效降低能耗费用及运行成本,以湖南城市学院为例,对该学院的建筑设备的能耗运行情况进行了调查,分析了该校建筑设备节能的必要性和可行性,并提出了一些节能建议.     

建筑节能途径和实施措施综述

建筑节能不仅在缓解全球环境和能源安全问题中起到至关重要的作用,而且是可持续发展战略的重要内容.在回顾建筑节能历史的基础上,较全面地对建筑节能的技术途径和政府所起的调控作用进行了综述,最后对中国的建筑节能提出了一些建议.     

基于LM-BP神经网络的建筑能耗在线预测

由于神经网络不需要建立复杂的数学模型,因此基于BP神经网络的建筑能耗预测引起广泛关注.但标准BP神经网络收敛速度慢,不适于建筑能耗在线预测,因此采用了LevenbergMarquardts算法对标准BP神经网络加以改进,并将其应用于某建筑未来24小时的整点电量负荷预测.实验结果表明,改进的神经网络明显提高了训练速度,为建筑短期负荷的在线预测提供了一种方法.     

基于小波神经网络的信息系统综合评价模型

针对信息系统的特点和小波基具有很强的自适应性和函数变化能力,提出了一种基于小波神经网络的信息系统综合评价模型,并在最小均方能量准则下,采用相应的共轭梯度学习算法求解小波函数的尺度和时延参数,以及小波网络的权值。仿真实验表明该算法用于信息系统综合评价的有效性与准确性,为信息系统的评价研究提供一条新的途径。     

节能降耗目标下的发电权交易研究

结合国家实施的电力节能减排政策,提出节能降耗目标下的发电权交易模型,以节煤量最优的发电权交易模型为基础,将发电权交易引起的增量网损分摊到发电权购买方并折算为煤耗量;运用粒子群求得节能量最优解,兼顾发电权交易双方的社会效益进行交易.以IEEE14节点网络系统为例进行分析,结果表明该模型在实现节能量最优的基础上,实现交易双方利益的最优,对指导我国中长期节能降耗目标下的发电权交易实施具有重要意义.     

智能化控制在冷水机组节能中的应用研究

分析了冷水机组智能化控制的节能原理,并在设置了智能化控制系统的建筑中进行了能耗测试。结果表明通过智能化系统的优化调控,冷水机组及其水系统的节能量分别达到36.9%和35%,投资回收期为2年。为智能化系统在冷水机组节能中的应用提供了重要依据。