基于BP神经网络的航空物探数据分类方法

大比例尺、高精度航空物探测量,为岩性分类提供了可靠的基础资料,而BP神经网络分类为岩性分类提供了有效手段。笔者依据BP神经网络模型原理,编制了用于航空物探数据处理与解释的BP神经网络软件,并成功用于航空伽马能谱的岩性分类解释。示例证明,借助BP神经网络算法,处理并解释航空物探数据的分类问题,如岩性划分等,具有十分明显的效果。

BP人工神经网络预测邻苯二甲酸酯光化学降解

将反向传播人工神经网络 (BP- ANN)用于邻苯二甲酸酯类化合物的光化学降解的预测中。选取正交设计的试验点作为反向传播人工神经网络的训练集 ,实现对全实验域试验点的预测 ,并与实测的试验数据比较。结果表明反向传播人工神经网络 (BP- ANN)

BP神经网络改进IEC-60599在电力变压器故障诊断中的应用

由于电力变压器是电力系统中重要的故障原因、故障现象和故障机理间存在着随机性和模糊性等不确定因素,故障特征量和故障征兆间没有明确的一一对应关系,这就给故障诊断增加了困难。BP神经网络诊断变压器故障已经越来越受到重视,可常规的BP算法对大样本数据进行训练时,大多存在收敛速度慢、甚至有时不收敛的缺点,因此提出了改进BP算法从而加快了训练速度和增加了诊断的可靠性。对文献[2]中提出的改进的新导则IEC-60599三比值诊断方法在进行中、低温过热故障时进行修正。

基于BP神经网络的结构损伤识别分析

对损伤识别的参数选取作了分析,以一个经典的简支矩形钢梁为例,对基于BP神经网络的结构损伤识别进行了探讨,从算例结果可以看出:BP神经网络控制理论在结构损伤识别分析中应用是可行的。

利用化学传感器检测海水中的多氯联苯

为建立一种简单快捷的多氯联苯检测方法,本研究应用化学传感器对宁波沿海重点陆源排污口及周边海水中的多氯联苯进行了检测,采用HS-SPME-GC-MS(顶空固相微萃取-气质联用)对结果进行了验证。利用化学传感器测定海水中的多氯联苯,在LDA(线性判别分析)中,总判别率为99.81%。海水体积增大到5mL时,LDA最低检测限达到了0.01ng/L。建立的模型中,欧氏距离、相关性、判别函数法和马氏距离对样品浓度鉴别的正确率分别达到了100%、100%、92%、84%。采用Loading分析法简化了传感器阵列,使BP神经网络总的MSE达到了5.6548e?006,总的相关系数0.99998,而最大误差只有1.0300e?002的水平。HS-SPME-GC-MS对海水中多氯联苯浓度的检测限最低为0.001?g/L,远高于化学传感器的0.01ng/L,回收率在100%—120%之间。

神经网络在脉冲激光焊焊缝建模中的应用

为了提高脉冲激光焊焊缝形状模型的可靠性和精度 ,引入了BP神经网络建模的方法 ,并通过脉冲激光焊焊接 10Mn镀镍板的实例建立了焊缝形状预测模型 ,经验证 ,预测值与实际值非常接近 ,精度很高 ,显示了该模型具有可行性和实用性。

基于PSO和ANN复合的边坡稳定性评价模型

提出了基于粒子群优化的BP网络学习算法,并结合边坡工程实例,利用搜集到的实例样本对模型进行训练和检验,并与传统BP网络相比,结果表明,该模型具有预测精度高,泛化能力强的特点,是评价边坡稳定性的一种有效方法。

食品机械故障的神经网络分析

提出了食品机械运行、故障、修理及经济性的神经网络分析,为食品机械运行技术管理、实时监控提供了智能化的科学手段。

基于主成分分析法的铁路侧式站房雨棚工程量估测研究

针对铁路客站雨棚结构体系工程用量影响因素繁多复杂的问题,应用主成分分析法,分析得到影响其工程用量的主控因素,并作为BP神经网络的输入向量。然后,选取侧式站房钢桁架雨棚结构体系为估测研究对象,建立了基于主成分分析结果的BP神经网络估测模型。通过采用收集到的雨棚结构工程造价数据对估测模型进行验证,结果表明:应用主成分分析结果所建立的神经网络估测模型精度比较理想,误差符合要求,具有一定的实用价值。

一体化A_mO_n工艺BP神经网络数学模型研究

讨论基于BP神经网络一体化AmOn污水处理工艺数学模型的构建。在分析神经网络和一体化AmOn污水处理工艺各自特点的基础上,建立了具有11个输入层节点、5个输出层节点以及包含两层隐含层的BP神经网络,并确定了各隐含层的节点数、网络的权值和阈值。对模型的验证结果表明:BP神经网络模型基本反映了AmOn一体化工艺的主要特点,网络预测出水结果与实测结果相差不大,神经网络模型具有较好的泛化能力。

CEO Compensation of Listed Companies in China

Recently many researches suggest that CEO compensation is not only related to performance. And this relation is non-linear. This paper analyzes CEO compensation, salary and stockholding value with BP neutral network with the data from listed companies during 2003--2005 in China. The results are： 1） The fitness of network outputs are 91.09%, 97：23% and 78.44% respectively; 2） The accurate of forecast improves 92.72%, 92.08% and 53.89% respectively comparing with the results of multi-regression model.