一种高压开关柜温度预测的改进方法

对一种Elman神经网络进行高压开关柜温度预测的方法进行改进,融合小波包分析的方法对温度样本进行硬阈值平滑优化,与Elman神经网络松耦合组成松散型小波神经网络进行超短期温度预测。仿真结果表明,改进方法相比单一的Elman神经网络有效预测比率提高,均方根误差下降,其结果与实测温度值更加吻合,提高了预测的准确率和精确程度。     

炼油企业综合能源效率评价指标体系的研究

利用3E评价模型构建炼油企业的综合能源效率评价指标体系,通过运用BP神经网络确定评价指标的权重,权重最高的指标是资源循环利用率,其次是能源强度。利用2010年M企业和炼油行业的数据进行神经网络训练,结果显示,M企业的综合能源效率评价结果明显优于行业水平。     

计算力矩法的CMAC同步轨迹跟踪控制与仿真

为了平面二自由度冗余驱动并联机器人更好地跟踪目标轨迹,在已有计算力矩控制的基础上加入CMAC神经网络作为补偿.CMAC结构中,轨迹跟踪误差与同步误差构造的耦合误差及其变化率组成网络的输入,经过学习后得到补偿力矩.Matlab的仿真结果表明:加入了CMAC网络补偿后,轨迹的跟踪误差与支链的同步误差都能够收敛到0,与经典的计算力矩法比较,精度有较大的提升.在计算力矩法的基础上加入CMAC网络,确实能够实现目标轨迹精确的同步跟踪.     

基于径向基神经网络的螺杆泵转速设定方法

为了研究受多种因素影响的螺杆泵转速控制系统,提出一种基于径向基神经网络的螺杆泵转速设定方法.利用径向基函数(RBF)神经网络对螺杆泵转速进行分析及预测,通过对螺杆泵的历史数据分析处理,得到螺杆泵转速的时间序列.将时间序列视为一个从输入到输出的非线性映射,并引入RBF神经网络来进行非线性映射的逼近.通过对网络进行学习与训练仿真实验,并与BP神经网络预测结果对比,表明应用RBF神经网络对螺杆泵转速进行短期预测精度更高、效果更好.该神经网络结构简单,非线性逼近能力强,通过对非样本点数据的实验验证,证明了该系统的可行性,具有一定的实用价值.     

基于组合优化BP神经网络的模拟电路故障诊断

电子系统的可靠性已成为影响系统正常运行的关键,因此电路故障的诊断越来越受到重视。基于BP神经网络的诊断方法是目前实现模拟电路故障诊断的有效方法之一。文章针对已有BP神经网络模拟电路故障诊断技术的不足,提出了一种组合优化的诊断方案。该方案采用遗传算法优化确定BP神经网络的初始权值,以规避BP神经网络易陷入局部极小值的不足,然后应用L-M方法在这个局部解空间里对BP神经网络进行精调,搜索出最优解或者近似最优解。该方案发挥了BP神经网络的广泛映射能力和遗传算法的全局搜索能力,加快了网络的学习速度,综合提高了整个学习过程中的逼近能力和泛化能力,有效提升了基于BP神经网络模拟电路故障诊断的性能。     

基于STDP规则的忆阻神经网络在图像存储中的应用

忆阻器是具有记忆和类突触特性的非线性电路元件,将忆阻器与STDP学习规则相结合,提出了基于STDP学习规则的忆阻神经网络,并将它应用于二值图像的叠加和灰度图像的存储与输出。首先将忆阻器作突触,通过实验证实在特定形状动作电位下,可实现STDP学习规则;构建了4×4的忆阻交叉阵列神经网络;用16×16的忆阻交叉阵列神经网络实现二值图像的叠加。最后用N×N的忆阻神经网络实现了灰度图像的存储与输出。通过MATLAB仿真实验证实了该方案的有效性,该忆阻神经网络具有仿生特性,有望解决模式识别、人工智能中出现的复杂问题。     

基于神经网络和侧翻时间算法的轻型汽车侧翻预警

为实现车辆侧翻精确预警,建立了三自由度侧翻模型和基于侧翻时间(TTR)算法的侧翻预警算法。在此基础上引入仿生智能神经网络,提出基于多状态参量修正的NN-TTR侧翻预警算法。选取典型车辆状态参数组合对传统TTR进行修正分析,并利用Matlab/Simu-link与Carsim联合仿真平台对侧翻预警算法进行验证。结果表明,基于NN-TTR的轻型汽车侧翻预警算法能够有效提高侧翻预警精度,为主动防侧翻控制奠定良好基础。     

基于神经网络的变位储油罐罐容表标定

用数学建模方法研究了变位储油罐罐容表的重新标定问题.通过建立神经网络数学模型,对变位储油罐罐容表进行了重新标定,并利用扰动分析法对模型稳定性进行检验.结果表明,该方法计算误差小、稳定性好,易于应用与推广.     

多阶模态瑞利面波频散曲线的BP神经网络反演

瑞利面波勘探已经广泛应用于工程地质勘探和工程质量检测等领域中。瑞利面波勘探频散曲线反演解释时主要考虑基阶模态面波。当地层中含有软弱层以及表层为高速层时,在高频段高阶模态面波相对基阶模的能量更占优势。在瑞利面波勘探频散曲线反演解释中,必须考虑高阶模态面波的信息;在高阶模态面波占优势时,同时利用多阶模态组合频散曲线（包括基阶、二阶、三阶、四阶等）进行反演解释。本文通过对软夹层型和地表为高速层两种高阶模态面波能量较强的地层结构的理论和实测多阶组合模态频散曲线的反演研究,获得了比仅利用基阶模态面波解释更好的效果。