基于ART-并行BP神经网络的柴油机故障诊断研究

造成柴油机故障的因素十分复杂,既存在单一类的故障,也存在多故障并存的现象,而且还会出现新型故障,仅仅依靠单一神经网络技术的故障诊断已经很难满足对柴油机的有效诊断要求。本文在信息决策层融合的基础上,以自适应谐振理论ART和误差反向传播并行BP两种神经网络为基础,建立了用于柴油机故障诊断的新型神经网络模型,以对柴油机系统工作过程多种故障进行诊断识别。通过与单一神经网络诊断识别结果的分析和比较,验证了该神经网络诊断模型的可行性,它能够进行多传感器信息综合诊断,既能识别单故障和并发故障,又具有识别新型故障的能力,可有效地提高对柴油机故障诊断的准确性和可靠性。

Hadoop下并行BP神经网络骆马湖水质分类

研究借助云的计算向数据迁移机制及MapReduce并行处理海量数据的优势,解决BP神经网络在处理大规模样本数据时计算量大、网络训练时间长的瓶颈问题.构建了影响骆马湖水质的多污染因素评价网络模型,在Hadoop下应用并行BP网络算法,实现了对骆马湖水质分类挖掘,挖掘分析结果对骆马湖水质优化及生态修复具有决策支持性意义.

基于并行BP神经网络的近红外光断层图像重建方法基础研究

提出一种基于并行BP神经网络的近红外光断层成像(Near-inffared optical tomography,NIROT)图像重建算法,利用BP神经网络来表征生物组织内部光学参数的空间分布和边界光强之间的非线性映射关系。该方法将一个复杂的模型分解成简单的模型分别建立并行的神经网络。利用Femlab软件完成基于有限元的稳态扩散方程的两个简单模型的正向问题求解,根据提出的平均优化散射系数和正向问题训练的大量数据集合,建立并训练并行神经网络,通过对两个网络结果的分析,实现快速获得更复杂模型的光学参数的重构。算法能够快速识别特异组织的位置和准确反映热疗过程中生物组织的优化散射系数的变化趋势。

Hadoop下多模式并行分类算法及其应用研究

根据人工神经网络自组织、高度并行以及具有非线性映射能力的特点,提出一种基于云计算的Hadoop多模式并行分类算法。通过将自组织映射网络与多个并行BP神经网络结合,提高多语义模式中复杂分类问题的学习效率和训练精度。采用Hadoop平台下的Map Reduce框架实现算法的并行处理,解决大规模数据样本训练时内存开销大、通信耗时长的问题。实验结果表明,与传统单BP多输出分类算法相比,该算法训练速度更快、分类精度更高,在处理大规模数据集时具有实时和高效的特性。