应用模糊神经网络实现故障测距

提出一种应用模糊神经网络进行输电线路故障测距的新方法。该方法具有很强的自适应和抗干扰能力。通过有导师的学习，模糊神经网络将自学会对故障电量的分析计算，完成线路故障的测距。仿真结果表明，经充分训练的网络可快速准确地定位故障，不受故障类型、过渡电阻及系统运行方式的影响。

神经网络模型下的土石坝安全监测仿真研究

基于人工神经网络并结合土石坝渗压监控物理模型,采用遗传学习算法对神经网络BP模型的初始权重进行优化,建立了土石坝渗压预测仿真BP模型,对土石坝的渗透压力及时间等特殊因素进行计算机仿真。在此基础上将这些知识信息分布于各神经元的连结点,实时显示土石坝渗透压力变化状况,为土石坝安全监测管理提供了一种理想的资料分析模式。实例应用山西省文峪河水库的历史资料进行训练、预测和计算机仿真,结果表明,该算法收敛速度较快,仿真精度较高,为土石坝安全监测系统的资料分析提供了一种新思路和新方法。在大坝安全运行和管理中,意义重大。

地震优化非线性反演方法及应用研究

地震优化非线性反演方法是一种集遗传算法和人工神经网络技术的优势于一体的新技术,它采用混合智能优化学习方法,这种优化学习方法是将BP算法作为一个算子嵌入到自适应遗传算法中,以概率Pbp的方式进行搜索运算,从而,快速而精确地找到全局最优解。在嘉陵江组的实际反演研究中,由井点出发构造测井资料与井旁地震道的非线性映射关系,并自适应地更新这种非线性映射关系和自适应外推,以获得嘉陵江组的高分辨率反演剖面,这种高分辨率剖面清晰而详细地反映出嘉陵江组在纵横方向上的变化特征,有效识别这种薄储层,获得了很好的储层预测效果,并为钻井所证实,在嘉陵江组储层中获得高产工业气流。因此,地震优化非线性反演方法具有广阔的应用前景。

土壤盐渍化与地下水动态特征关系研究

以吉林省西部地区乾安县为例，应用人工神经网络模型和趋势面分析等数学方法，对该区土壤盐渍化与地下水动态特征之间的关系进行了研究。结合土壤盐渍化的预测结果及其与地下水潜水埋深之间的关系曲线，提出了防治该区土壤盐渍化的对策。

航天器铷钟的一种精密控温系统

研究了一种应用于航天器的高精度、高稳定度的温度控制系统:使用热敏电阻作为温度传感器;采用多级控温策略,核心级采用基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络比例、积分、微分(PID)控制算法,非核心级采用积分分离式PID算法;采用脉宽调制(PWM)控制作为控制方式。以航天器铷钟作为控制对象,通过铷钟模拟件的热平衡试验,验证了高精度控温系统的控制效果。试验结果表明:核心级施加RBF神经网络PID控制时,稳态控温精度优于±0.08℃;内热源阶跃冲击或外热流正弦扰动下,其温度波动小于±0.1℃,控温稳定度优于0.1℃/d。此精密控温系统可应用于有高精度控温需求的航天器星钟和高分辨率光学相机。

基于人工神经网络的变压器故障诊断

介绍了电力变压器故障诊断的人工神经网络法 (ANN) ,提出了人工神经网络的模块化结构 ,并用具体实例说明了ANN对变压器内部潜伏性故障作出早期诊断的可行性和有效性。

地下工程稳定性的模糊自组织神经网络聚类分析模型

基于模糊数学和自组织特征映射神经网络理论 ,提出了把具有高度非线性特征的自组织特征映射神经网络和模糊聚类分析结合起来 ,应用于地下工程稳定性的识别 ;建立了地下工程稳定性的模糊自组织神经网络聚类分析模型 ,并把它首次应用于采场稳定性的识别 ,深刻地揭示了采场稳定性的自组织特性。实例分析表明 ,该方法是一种科学的分类方法 。

刀具磨损估计的多信号人工神经网络方法研究

本文研究了采用多种传感信号经人工神经网络估计刀具磨损量的方法，提出了有监督线性特征映射算法，研究了网络参数对学习速度和网络精度的影响，并与多层前向网络（ＢＰ算法）进行对比。研究表明，有监督线性特征映射网络具有学习快、精度高的优点。

上隅角瓦斯浓度预测及其处理方法的优选

通过对影响上隅角瓦斯分布规律及瓦斯积聚处理方法的各因素综合分析 ,归纳出其主要的8个非相关性因素。建立了BP神经网络上隅角瓦斯浓度预测和积聚瓦斯处理方法优化数学模型 ,确定了神经网络的结构参数 ,并对网络进行了训练和验算 ,编制了相关程序 ,得到了实用的神经网络运行软件。

机械故障诊断技术的新动向——人工神经网络在其上的应用

本文介绍了机械故障诊断技术的定义和方法。人工神经网络模型的性质,结构及其学习算法,并讨论了人工神经网络在机械故障诊断中的应用情况。

基于MATLAB工具箱的神经网络在地震预报中的应用

概述了人工神经网络的原理及MATLAB语言神经网络工具箱。编写了BP神经网络训练程序 ,并用两个实际例子进行验算。结果表明 ,网络经训练后具有较高的识别能力 ,在地震预报中有一定的应用价值 ;同时也表明利用MATLAB工具箱进行神经网络的设计和应用 ,可以极大地提高解决问题的效率和质量。

利用可视化快速神经网络评价边坡的稳定性

介绍了可视化快速神经网络的特点及设计。以大量的边坡实例为样本 ,利用该网络 ,对具有潜在圆弧形破坏和楔形破坏的边坡进行稳定性计算。

智能控制系统研究现状与展望

控制理论的发展正面临着新的突破，智能控制将成为控制理论发展中的一个新阶段．本文以近年来智能控制领域的研究成果为基础，结合国际上一些比较值得注意的动向，分析了智能控制系统的结构特点，对其研究现状进行了综述，进一步探讨了相关问题，并提出了智能控制系统今后可能的发展方向．

证券投资智能决策专家系统

利用专家系统、人工智能技术和神经网络技术及计算机辅助分析决策系统,开发一套为证券投资领域里理性分析、科学投资作出智能决策的专家系统。

一种基于自适应线性神经网络的瞬时谐波检测方法

介绍了线性神经网络的原理与结构、线性神经网络学习算法的计算步骤和基于线性神经网络预测的瞬时谐波检测原理图,提出了基于线性网络预测的实时谐波检测的网络结构和仿真程序,仿真波形表明检测系统可在0.3s之后就跟随上基波的变化。

前馈逆传播算法优化及其在岩土工程中的应用

研究并分析了对BP网络收敛性能有重要影响的非线性系数的取值方法及规律 ,并给出了在岩土工程问题中的应用实例。利用该方法 ,提高了BP网络在具体工程应用中的实用性。实践证明按照此规律及方法对BP网络的收敛算法进行改进 。

专家系统与人工神经网络在小型高炉控制系统中的应用

本文根据中小高炉实际情况,提出了小型高炉控制专家系统的设计方案,并对硬件选型和软件设计作了介绍。

CRM中序列模式分析与神经网络结合的应用研究

用序列模式挖掘方法进行商品销售的预测,其准确率受单个算法本身限制,如果先用序列模式挖掘对原始数据进行过滤,然后再利用神经网络的自适应性,通过学习和训练,找出客户特征与购买某种商品意向的内在联系,再利用神经网络的泛化功能对未经训练客户购买意向进行预测,其预测的正确率非常高.

局域网技术在变压器故障诊断中的应用

介绍了计算机网络工程技术——局域网(LAN)平台的组建,以及专家系统和人工神经网络的故障诊断法,引入了计算机网络对变压器故障远程诊断和实时控制监测的工程系统,并以具体实例说明局域网技术对变压器故障诊断的可行性和有效性.

大跨度桥梁施工控制中的神经网络方法

神经网络是一种模拟人脑结构和功能的信息处理系统 ,介绍将神经网络方法用于大跨度混凝土桥梁施工控制中 ,对桥面预拱度偏差进行预测。实例表明 :神经网络利用实测样本的自学习功能 ,对桥梁施工预拱度有较好的预测精度。