自适应共振理论网络在煤炭资源资产分类中的应用研究

将自适应共振理论网络应用于煤炭资源资产分类,以基于聚类的综合评判模糊数学模型的分类结果作为选择训练样本的基础,建立了自适应神经网络分类模型.网络不仅能得到理想的输出结果,而且能准确地进行煤炭资源资产分类.分类结果表明,用自适应共振理论网络进行分类具有分类稳定、结果可靠等特点.

基于自适应共振理论的结构损伤识别

目的基于自适应共振理论,提出一种基于ART2神经网络的结构损伤识别方法,以实现结构损伤识别的自主学习.方法采用一种改进算法来解决ART2方法中对输入矢量必须是非负实数的要求,并通过主成分分析方法对网络的输入矢量进行降维处理.结果通过对健康监测基准问题模型的计算表明,所采用的改进算法使得网络的输入扩展到整个实数域,且主成分分析方法有效地降低了输入矢量的维数,减少了网络的学习训练时间,从而提高了网络的泛化和判别决策能力.结论基于ART2神经网络的结构损伤识别方法具有自组织、反馈式增量学习机能,能够在不破坏原有记忆样本的情况下,学习新的样本,可以在较强噪声环境下快速准确地识别损伤,适宜于结构损伤的在线监测.

一维掺杂光子晶体缺陷模的共振理论

为了得到一维掺杂光子晶体的共振理论,建立了一维掺杂光子晶体的谐振腔模型,利用谐振腔的共振条件推导出缺陷模频率满足的解析公式,从理论上解释了产生一维掺杂光子晶体缺陷模的物理机理.利用频率的解析公式对缺陷模的频率随入射角、杂质光学厚度以及杂质折射率的变化规律进行了研究,解释了一维掺杂光子晶体缺陷模的变化规律.与特征矩阵法的计算结果相比,其结果完全吻合,从而证明了共振理论的正确性,弥补了一维光子晶体研究中数值计算方法的不足.

自适应共振理论网络法在苦参质量评价中的应用

运用自适应共振理论网络ＡＲＴ１和ＡＲＴ２两种模型，对来源全国各地４０份苦参药材的质量进行了评价。采用ＵＶ和ＩＲ光谱数据，以Ｓｈａｎｎｏｎ信息理论进行特征选取，取得了与传统鉴定较为一致的结果。

试以共振理论剖析当前思想政治工作

共振是一种物理现象。文章阐述了在思想政治工作中运用共振理论的意义,并根据这一理论对当前思想政治工作中的一些问题进行探讨。

基于自适应共振理论(ART)网络的机床设备实例的分类

阐述了自适应共振理论 (ART)网络的原理及训练算法。利用ART网络良好的自组织 ,自学习 ,可塑性强的特点 ,提出基于神经网络的机床设备实例分类的策略。该方法求解简单快速 ,容易实现 ,效率高 。

基于自适应共振理论(ART)的水环境质量分级模型

水环境质量分级是指在没有水环境质量综合评价指标的情况下,对水环境功能区内的大量水环境检测样本进行无监督分类,并进行质量分级.本文针对水环境质量分级的难点,提出了基于自适应共振理论(ART)的水环境质量分级模型,在实际应用中取得了较好的效果.该模型具有客观性强、灵活性高和操作简便等优点.

快速自适应共振理论网络

基于实验心理学理论,按记忆强度分组自适应共振理论网络聚类,将模式识别过程划分成若干按序进行的子过程。通过合理设置网络参数,在保证准确识别的前提下,尽可能地避免了自适应共振网络所固有的遍历匹配运算。实验表明,新网络的模式识别性能与原网络相当,而计算效率却得到了显著提升。

神经网络自适应共振理论应用于心电图QT间期自动检测的研究

介绍一种利用改进的ART(自适应共振理论 )人工神经网络检测心电图QT间期的方法 .用经过训练的ART网络对心电波形进行分类和识别 ,较准确的测出T波终点位置 ,从而提高QT间期检测的正确率 .该算法在一定程度上模拟了心电专家手工测量QT间期的过程 ,用于检测包括MIT心律失常数据库 (MIT/BIHArrhythmiaDatabase)在内的共近千个心跳波形 ,并以两位心电手工测量结果作为标准数据进行对比 .对比结果显示 ,我们的算法对单路心电波形自动检测的准确度与通常手工测量具有可比性 ,充分体现了人工神经网络的优越性 ,在要求自动检测大量数据的场合具有显著的应用价值 .

基于局部共振理论的齿轮成形磨削纵弯谐振系统设计

为获取超声磨齿纵弯谐振系统的有效设计方法,基于局部共振理论,对磨削系统中的大负载成形砂轮盘振动系统进行设计与研究。根据振动单元间的连续条件和边界条件,按照一体式设计思路建立纵弯谐振系统的理论模型和频率方程。基于该理论模型,利用MATLAB、ANSYS等分析软件对系统各部分尺寸参数进行设计与优化,并进行有限元模态分析、阻抗分析试验和超声谐振试验。仿真与试验结果表明,系统谐振效果和振型曲线输出比较稳定,振幅与理论仿真预期结果相符,且系统实测谐振频率、设计频率以及仿真频率之间误差维持在5%范围内,具有较好的设计精度。从而,有效验证了基于局部共振设计理论的砂轮盘纵弯谐振系统设计方法的可行性及准确性。

基于模糊自适应共振理论的图象分割

提出了一种基于模糊 ART神经网络的灰度门限化图象分割方法 ,该方法不仅可以自动确定分类数目 ,而且还能有效抑制噪声 。

脉搏波频域分析中共振理论的研究进展

人体脉搏波中含有丰富的生理病理信息,在脉诊客观化进程中,对脉搏波信号的分析尤为重要。本文对脉搏波时域分析法和频域分析法进行了简要介绍,重点梳理了频域分析法中共振理论的研究进展,包括动脉径向振动方程、器官共振频率、物理生物实验等。通过对共振理论的分析,发现其存在动脉径向振动方程实用性差、证明脉搏波谐波-器官频率匹配的实验不充分等问题,并进一步指出了今后的研究要点,以期有助于该理论的发展和临床应用。

共振理论在高校健美操教学中的应用研究

节奏在健美操教学过程中成了不可或缺的重要组成部分,节奏控制的好坏,直接影响动作完成的质量.在高校健美操教学过程中,如何做到学生与老师、学生与学生之间动作协调一致,让学生的动作能够更好的与音乐产生"共鸣",是值得我们思考的问题.通过查阅文献资料发现,共振理论是指时间周期长短不同的均线趋于接近和粘合意味着持有某品种时间长短不同的交易者成本趋于一致,这种一致是一种"变盘信号",意味着后市将展开壮观的趋势.这种"变盘信号"与健美操教学中的"共鸣"有着相似之处,为此,本文尝试探讨共振理论在健美操教学中的应用.

反共振理论在动力吸振器设计中的应用

讨论了反共振理论在动力吸振器设计中的应用,特别是应用动力吸振器族控制或消除复杂结构、机械系统中某些子结构稳态响应或系统共振的方法。最后给出了反共振动力吸振器族在某大型机械设备振动控制中的应用实例。

基于人工神经网络自适应共振理论的手写字符识别

以人工神经网络中的自适应共振理论为基础,研究了用光标在电脑屏幕上进行手写输入的字符识别方法.根据专业领域文字输入中经常使用特殊字符的特点,程序部分由内核是Unicode的Java实现.采用Unicode编码不但可以方便地实现特殊字符的识别和显示,还有利于跨平台的移植,较好地解决了文字录入中特殊字符不易查找以及某些用户操作键盘不便等实际问题.

基于模糊自适应共振理论映射算法的单样本三维人脸识别

针对传统的三维人脸识别分类算法大多需要多个样本进行训练,而在单训练样本的前提下识别性能会严重降低的问题,提出了基于模糊自适应共振理论映射(Fuzzy ARTMAP)的算法对三维人脸数据库进行分类识别。首先对三维人脸深度图像进行局部二值模式(LBP)统一模式算子的特征提取,再对LBP特征进行Log-Gabor小波变换,提取图像的频域特征向量作为训练的输入向量,最后将单样本训练向量集送入Fuzzy ARTMAP分类器进行训练识别。该算法在FRGC v2.0三维人脸数据库中的识别率可达到87.15%,分类器的训练时间为24.88s,单张待识别人脸样本与单张已注册的人脸匹配时间为0.0015 s,一张新的人脸样本在数据库完成一次搜索匹配则需要1.08 s。实验结果表明,所提方法在测试中的性能优于概率神经网络(PNN)和极限学习机神经网络(ELM),既能保证较高的识别率,又能拥有较短的训练时间,且时间增幅稳定,可控性强。

基于软竞争Yu范数自适应共振理论的轴承故障诊断方法

传统自适应共振理论网络模型利用硬竞争机制对故障类边界处的样本进行分类时易造成误分类,为此,提出了基于软竞争Yu范数自适应共振理论的轴承故障诊断方法。将基于模糊竞争学习的软竞争方法引入Yu范数自适应共振理论模型中,根据模式节点与输入样本间隶属度的大小,对竞争层多个节点进行训练和学习。通过对轴承故障试验数据的诊断分析可知,该方法不但能有效识别不同类型的故障,而且能识别不同严重程度故障,且诊断精度优于自适应共振理论模型和模糊C均值聚类模型。

Schrdinger算子的共振理论

1.引言 schrodinger算子的共振(resonances)问题是非相对论量子力学提出的最有趣、最具挑战性的数学问题之一。达既是由于共振问题在许多物理现象中占有重要的位置,也是由于这个问题在数学上的微妙性。自从本世纪初量子力学诞生以来,许多数学物理工作者致力于共振的研究,取得了不少进展。尤共是在近几年中,甘盆完善的近代偏微分方程理论,提供了越来越多的有力工具,使schrodinger算子共振理论的研究取得了引人注目的成就。达些工作不仅使许多抽象的数学理论在解释现实世界中得到了有意义的应用。

共振理论视角下的英语远程教育体系的创新与发展

文章运用文献综述法对共振理论视角下的英语远程教学体系的创新途径进行探讨,对其相关的发展策略进行阐述。其目的在于为进一步提高英语远程教育的社会实效性,提供必要的助推,为全面推进我国英语远程教育体系的构建与完善,提供借鉴与参考。

新型反共振振动筛的动力学分析与改进设计

振动筛在选煤厂中主要用于筛分及选后产品的脱水与脱介,振动筛在工作时要妥善处理好其带给地基的动负荷问题,使用普通一、二次隔振振动筛隔振效果仍有改进的空间。反共振技术在选煤厂中主要应用于离心脱水机。当反共振技术应用于振动筛时,可以实现筛分、选煤厂选后产品脱水脱介的目的,可以大幅减少工作时所需激振力、给地基带来的冲击负荷以及噪音,在达到工作目的的同时还可以节能降耗。改进设计时通过分析反共振振动筛的力学模型,结合上、下两个质体的振动特点列出整个系统的运动微分方程,未忽略阻尼的模态动力学计算分析较为复杂,计算中可采用复数法对振幅、频率进行求解。整机的优化设计相较于初步设计除外观的改变外,对上、下质体的结构、材料分别进行优化,对不同位置的弹簧等关键零部件也进行了设计细化,从而使整机各项指标可达到工作要求。