神经网络电力电子装置故障诊断技术

提出了一种基于神经网络故障诊断新方法.研究了基于波形直接分析和BP神经网络的电力电子整流装置故障诊断方法.以三相桥式可控整流电路晶闸管断路故障为例,通过对一个电力电子电路进行仿真实验研究结果表明:该方法简单、直观.可以提高神经网络模型的学习效率和诊断的准确性,具有很好的故障识别能力,具有广阔的应用前景.     

基于RBFNN的烧结矿FeO含量预报系统研究

针对烧结矿FeO含量存在的非线性、随机性和不确定性的特点,提出了基于RBF神经网络的FeO含量测量模型,将烧结断尾图像特征和主要操作工艺参数等多种数据进行融合,对FeO含量进行在线预报,并开发了"烧结矿FeO含量在线智能检测系统".应用表明该模型计算量小、精度高,算法实用简单,达到了理想效果.     

基于神经网络专家系统的通关风险系统

本文从海关通关风险评估实际出发,介绍了基于神经网络专家系统的海关通关风险评估系统的研究和设计的过程.介绍了各子模块的功能,重点介绍了基于神经网络专家系统的布控阈值计算子模块的设计.本评估系统的应用将有效实现"即决式"的风险布控判断,提升海关通关速度和质量.     

基于混沌的小波神经网络免疫PID控制器

针对目前大多数智能PID控制器存在的诸如设计复杂、计算量大、收敛速度慢以及控制精度相对较差等问题,提出一种基于混沌优化的小波神经网络免疫PID控制器的设计方法,该方法用小波神经网络逼近免疫PID的非线性函数,并且引入混沌机制优化免疫PID的参数,进而将该控制器用于工业加热炉的控制,仿真与实验结果表明,该控制器的控制性能优于其它类型的智能PID控制器以及常规PID控制器.     

基于合作仲裁求解分布式约束优化问题的研究

MAS中许多分布式推理问题都可以建模为分布式约束优化问题(DCOP).在这里,我们把分布式会议调度DMS(Dis-tributed Meeting Scheduling)问题映射为DCOP,基于合作仲裁进行求解,并把结果与另一个DCOP算法比较.考虑到完全解决方案的时间复杂性,我们把局部约束图转换为伪树,加速了搜索速度,从而在较短的时间找到最优解决方案.     

信息融合技术在企业预警系统中的应用

在小样本条件下用神经网络模型进行预警,存在输出不稳定的缺点.本文以平衡计分卡来构造企业预警指标体系,结合神经网络与证据理论算法的优势,把神经网络的输出结果作为基本概率分配函数,D-S证据理论处理输出信息,进行信息融合,提高预警系统的准确性与可靠性.     

发酵液位的神经变结构控制及其MCGS实现

根据微生物发酵控制系统对控制精度高的要求,采用神经网络逆系统和滑模变结构控制相结合的控制策略.对微生物发酵液液位的控制系统进行设计,分析了该策略的稳定性条件,介绍了该策略在组态软件MCGS中的实现方法,并基于AE200082过程控制实验装置,设计液位控制系统.验证了该策略在MCGS中实现的可行性以及该策略的高控制精度.     

基于肤色马氏距离图的人脸检测

介绍利用肤色信息、特征脸与径向基概率神经网络相结合的方法进行人脸检测,能准确快速地检测出彩色图像中的人脸区域.首先构造皮肤YUV颜色模型,检测彩色图像中的皮肤区域,并计算出该区域相对于皮肤的马氏距离图;根据其马氏距离图利用主成分分析法构建特征脸子空间;构造出径向基概率神经网络,以马氏距离图在各特征脸子空间的投影系数为网络的输入.计算出该区域是否是人脸图像.实验证明,这种方法是有效的.     

机器人遥操作系统中信息延时的预测研究

分析了互联网传输时延的组成和特性后,提出了用BP神经网络和Elman神经网络预测网络传输时延,仿真结果表明BP神经网络和Elman神经网络提供了两种有前途的互联网时延预测方法,但Elman神经网络有更好的预测效果.     

混合软测量模型在污水处理过程的研究

本文在前人研究过的ASM1和ASM1-CN的基础上,建立了一种混合软测量模型.该模型以一种改进过的更为简单的机理模型(SPM)为主,加上GA优化参数、神经网络作为辅助的偏差校正,来对ASM1-CN描述的复杂反应过程进行拟合,取得了很好的效果,特别是对实际处理时间地预测,节约了成本,增加了处理量,说明了这种混合软测量方法(SPM GA NN)的准确性和可应用性.