多元线性回归模型与多层感知器神经网络在铀矿测井泥质含量预测中的应用

在铀矿资源勘探工作中,泥质含量的测定对于确定地下岩层的性质和砂岩型铀矿床的分布具有重要意义。文章旨在避免常规测井解释计算方法受到希尔奇系数选取准确性的限制,提出了利用多元线性回归模型和多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)神经网络对测井数据进行分析与预测的方法。通过选取某地区的测井数据,采用多元线性回归模型和MLP神经网络进行了泥质含量关系模型的构建和验证。结果显示,多元线性回归模型在泥质含量低层位出现过拟合现象,而MLP神经网络则表现出更高的预测准确性,MLP神经网络在泥质含量预测中优于传统多元线性回归模型,为铀矿勘探中泥质含量的准确预测提供了有效工具,并有望改进现有的泥质含量评价方法。这些研究成果可显著提升测井解释的效率和准确性,对后续铀矿勘探开发工作的开展具有积极影响。

基于感知器神经网络的金属磁记忆检测管道缺陷分析

感知器神经网络可以在采用金属磁记忆技术查找管道隐性损伤的基础上,有效识别应力集中和宏观裂纹。对4项线性指标的感知器神经网络的计算机仿真分析,100次模拟的平均诊断正确率为71.2%。增加切向梯度和法向梯度乘积项的感知器神经网络识别效果最好,其100次模拟的平均诊断正确率达到了90.7%,显著高于线性模型的识别效果,可有效应用于金属磁记忆的管道缺陷监测。

基于多层感知器神经网络的小微企业信贷风险研究

文章以多层感知器神经网络算法为基础,对某小贷公司的小微企业信贷数据库中的信贷记录进行了信贷评估,并将该结果与决策向量机、线性判别、二次判别和逻辑回归等数据挖掘方法进行了比较。分析结果表明,从总体上看,多重感知器神经网络算法优于传统的基于参数的分类方法,即多层感知器神经网络算法拥有相对较高的ROC曲线下面积和较低的预期错误分类成本。更进一步,在研究所采用的4种MLP算法中,基于BFGS Quasi-Newton训练算法的MLP表现最为出色,可以作为金融机构进行小微信贷风险评估的辅助决策模型。

基于径向基—多层感知器神经网络联合的复杂岩相智能识别与表征

苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临“甜点”储层优选困难等关键技术瓶颈。为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征的基础上,建立了一种契合岩相及其组合特征、测井数据特征、人工智能算法原理的径向基—多层感知器神经网络联合模型,并开展了储层岩相的精确识别与表征研究。研究结果表明:(1)盒8段发育块状层理砾岩相、槽状交错层理粗砂岩相、板状交错层理粗砂岩相、板状交错层理中砂岩相、平行层理中砂岩相、交错层理细砂岩相、波状层理粉砂岩相、块状层理泥岩相8种岩相类型;(2)盒8上亚段曲流河相储层岩相密度偏小、岩相频率偏高、对应测井数据分布较分散,盒8下亚段辫状河相储层岩相密度偏大、岩相频率偏低、对应测井数据分布较集中;(3)建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型识别准确率可达89.06%,相较于单一神经网络模型、交会图、主成分分析和决策树等方法识别准确率明显提高。结论认为,建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型不仅克服了现有岩相识别方法准确率低且难以推广的缺陷,而且对实现河流相强非均质性致密砂岩储层高效开发具有重要意义。

基于多层感知器神经网络和统计小波特征的管道泄漏诊断

油气输送管道泄漏造成的主要问题包括环境危害和经济损失。为了降低管道泄漏造成的危害,提出了一种新的方法用于检测管道泄漏情况。该方法主要通过故障检测与隔离系统建立入口压力与出口流量之间的定量关系,首先,采用OLGA软件模拟获得管道入口压力和出口流量数据,为了提高模型精度,利用小波变换的多尺度分解和重构技术将获取的数据信号分为3级,并将其作为故障检测与隔离系统的训练数据。然后采用统计技术、小波变换及2种方法的融合等方式提取信号的均值、偏差、峰度等特征,将特征提取结果分别作为多层感知器神经网络分类器的输入来确定泄漏状态。最后,利用混淆矩阵对泄漏识别的精度进行验证。对一段长约5 km的天然气管道进行了泄漏检测,将泄漏类型分为10类,结果表明,提出的方法对泄漏位置和泄漏尺寸的自动检测识别率约为92%。该方法不仅可以检测泄漏故障的发生,还可以确定泄漏故障的位置和严重程度。

感知器神经网络线性可分判断的满足性算法

感知器神经网络有着广泛的应用前景,是人工神经网络的重要组成部分。同时感知器神经网络对与现代计算机新的硬件设计也有重要研究意义。感知器神经网络的线性可分判断是感知器领域一个重要的研究内容。文章对满足性问题进行研究,把满足性算法应用于感知器神经网络的线性可分判断,提出布尔函数线性可分性判断的逻辑满足性算法。

基于多层感知器神经网络的双相障碍早期识别研究

多层感知器(MLP)神经网络属于多层前馈神经网络,具有高度智能化的特征与能力,其可以通过网络自身学习来实现复杂的非线性映射。双相障碍是一种严重的精神疾病,具有高复发率、自残率和自杀率。大多数双相障碍以抑郁发作起病,容易被误诊为单相抑郁症而延误治疗,影响预后。双相障碍的早期识别对双相障碍患者非常重要,由于该过程的非线性特点,本文探讨了MLP神经网络应用于双相障碍早期识别的效果。样本数据分为两组,包括复发抑郁组143例及双相障碍组107例;通过对两组间的临床特征进行统计学分析,筛选出具有显著差别的42个变量作为神经网络的输入变量;本研究通过选取不同的神经网络内部结构,随机抽取部分案例作为学习样本,其它作为测试样本,对于双相障碍的识别均获得了较好结果,说明MLP神经网络可应用于双相障碍的早期识别中。

基于多层感知器神经网络对遥感融合图像和TM影像进行土地覆盖分类的研究

８０年代以来，人工神经元网络（ＡＮＮ）技术的应用不断向广度和深度发展．用不同空间分辨率的ＴＭ和ＩＲＳ遥感图像进行融合，综合了不同传感器数据所提供的信息，增强了图像的清晰度，改善了解译效果。用多层感知器神经网络对遥感融合图像进行分类，分类精度达９５％，比用多层感知器神经网络对ＴＭ图像进行分类（分类精度达７３％）效果要好．

PCA-MLP神经网络模型在黄河宁夏段径流预测中的应用

为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子数据输入MLP神经网络模型,预测月径流量数据。将宁夏青铜峡水文站2010—2019年汛期的月径流量和影响因子数据作为训练样本训练神经网络模型,以2020—2022年汛期月径流量和影响因子数据作为检验样本进行对比分析。预测结果表明:目前影响汛期径流量的因素主要是历史径流和气候特征,检验集预测结果确定性系数为0.851,模型可为宁夏汛期月径流量预测提供相应指导。

电液伺服系统的神经网络建模方法研究

针对电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素使得采用传递函数等传统方法难以获得电液伺服系统的精确模型的问题,详细研究了电液伺服系统的神经网络建模方法。研究了两种最常见的神经网络,即多层感知器神经网络和径向基函数神经网络,采用5种典型学习算法构造了3种多层感知器神经网络和2种径向基函数神经网络,并结合自动定深电液伺服系统的工程实例,详细分析了这5种神经网络在电液伺服系统中的建模性能。研究结果表明,采用正交最小二乘算法的径向基函数神经网络最适合电液伺服系统的建模。

基于神经网络的机械手示教系统研制

为了提升自动化机械智能水平,推动高新技术向生产力的转化,该文介绍了基于四层感知器神经网络的机械手示教系统的结构和应用实例,说明了四层感知器神经网络的设计、有导师学习的工作原理,以及针对含有不可微函数环节的神经网络所采用的综合反向传播法。

基于MLP神经网络的数控铣床几何误差补偿方法

针对三轴数控铣床加工工件的几何误差问题,提出一种基于多层感知器(MLP)神经网络的误差补偿方法。首先,设定铣床沿X轴和Y轴方向对工件进行铣削加工,通过3D坐标测量机测量刀头在Z轴上的定位误差数据。然后,利用这些数据来训练MLP神经网络模型,拟合出三维的误差曲面。最后,根据获得的误差曲面,对铣床加工时的刀头坐标进行实时校正,以此提高加工精度。实验结果表明,提出的方法能够对机床加工误差进行精确地补偿,具有有效性和可行性。

基于神经网络的三维模型视觉特征分析

首先从形状、颜色、纹理材质三个主要视觉特性入手,阐述模型的特征描述符,设计三元组视觉特征向量用于神经网络进行模型分类。具体基于感知器神经网络、Hopfield神经网络分别实现了对三维物体的分类。实验表明,基于神经网络的分类器能对基于视觉特征描述的三维物体进行有效识别。

基于神经网络的出入境货物宏观质量指数研究

以检验检疫情况统计数据为基础,运用感知器神经网络理论,对货物的宏观质量指标及其评价方法进行了研究。该方法为出入境货物的检验检疫宏观监控提供了决策依据。

人工神经网络和遗传算法在微带交指电容器设计中的应用

将神经网络技术 (ANN)与遗传算法 (GA)相结合对交指电容器 (IDC)进行了分析与设计。采用多层感知器神经网络 (MLPNN)建立了交指电容器的模型 ,并利用遗传算法的全局搜索能力根据实际需要优化设计交指电容器的结构。模型训练样本的S参数由时域有限差分 (FDTD)方法得到。结果证明该方法具有较高的准确性 。

神经网络对老年冠心病患者发生冠脉支架内再狭窄的初步研究预测

目的探讨老年冠心病患者发生经皮冠状动脉介入治疗(percutaneous coronary intervention,PCI)术后支架内再狭窄(in-stent restenosis,ISR)的危险因素,并利用多层感知器神经网络分析、学习和预测冠状动脉ISR。方法随访93例有PCI手术史的老年患者(年龄≥65岁),用简单随机化分组抽取其中76例患者作为训练组,17例作为预测组。对93例患者的年龄、PCI术后年份、原有冠脉病变血管数、支架长度、支架内径、糖化血红蛋白(HbA1c)、低密度脂蛋白(LDL-C)、高密度脂蛋白(HDL-C),脂蛋白a、尿酸(UA)进行非条件Logistic回归分析,总结出有统计学意义的因素,并对预测组进行预测。再使用多层感知器神经网络学习训练组,建立与ISR之间的隐性联系模型,寻找重要的变量。最后,利用多层感知器神经网络预测预测组中17例老年冠心病患者PCI手术后是否会发生ISR,比较两种预测结果并进行评估。结果非条件Logistic回归分析结果表明,PCI术后ISR患者和无ISR患者,原植入支架的内径具有显著差异,支架内径越小,发生ISR概率越高(P=0.004);PCI术后随着时间的推移,发生ISR的概率有明显增高(P=0.012);存在多支病变的患者发生ISR比例明显高于单支病变的患者,两者具有显著差异(P=0.037);ISR患者的HbAlc水平明显增高,与无ISR的患者比较,两者具有显著差异(P=0.026)。多层感知器神经网络模型的变量重要程度表中,Hb A1c为最为重要,其次为脂蛋白a,第三为支架直径。用多层感知器神经网络预测测试组中会发生ISR的正确率为82.4%,高于逻辑回归预测的76.5%。多层感知器神经网络预测结果更令人满意。结论支架直径、多支病变、术后年份、HbA1c、脂蛋白a对冠状动脉ISR具有显著性影响。使用多层感知器神经网络模型预测冠状动脉ISR的发生正确率更高。

人工神经网络在金相图像分割中的应用研究

利用多层感知器神经网络和自组织映射神经网络对球墨铸铁、可锻铸铁和灰铸铁的金相图像进行了分割提取。通过对比以上两种方法分割后的图像质量和定量分析样本图像中的石墨结构、珍珠岩/铁氧体结构所占的百分含量后发现,多层感知器网络分割提取的结果与样本实际的结果更加接近,而自组织映射神经网络分割提取的结果则不够理想。据此,可以推断多层感知器网络是实现金属图像分割自动化提取和精确性分析的有效工具。

相关性分析-神经网络模型在宁夏用水量预测中的应用

为了提高用水量预测精度,并且掌握各行业用水量比例。提出了相关性分析和多层感知器神经网络(MLP)耦合模型预测行业用水量,该模型首先利用相关性分析的方法筛选出对行业用水量影响较大的因子,再将主要因子数据输入到神经网络模型预测出行业用水量。进一步以地处干旱区域的宁夏回族自治区为例,提取2002—2016年主要影响行业用水的因子训练预测模型,以此模型预测2017—2020年的用水量并检验预测精度;预测结果显示,总用水预测值与实际值的多年相对误差均值仅为1.00%。最后使用该耦合模型对宁夏规划水平年2025年行业用水量进行预测,预测结果表明2025年宁夏总用水量有下降的趋势,这种变化趋势与自治区近几年大力推进节水型社会建设的政策相符合。

基于多层感知器神经元的空间柔性机器人位置跟踪控制

针对基体位置及姿态均不受控的自由漂浮柔性空间机器人轨迹跟踪问题,提出了一种前馈多层感知器(MLP)神经网络控制策略.建立了末端柔性的自由漂浮基机器人的耦合动力学模型,再利用MLP神经网络良好的逼近能力来自适应补偿非线性柔性臂的逆动力学模型,其误差代价函数由PID控制器提供,权重及阀值的调整采用改进的BP反传算法.最后通过仿真比较详细分析了所提方案的工作机理及对非线性强耦合系统控制的有效性.

基于特征提取与MLP神经网络的电池包密封性检测建模方法

为提高汽车电池包密封性检测效率,达到气体泄漏快速、在线测试的目的,提出一种基于特征提取与多层感知器(MLP)神经网络的电池包密封性检测建模方法。首先使用Lasso方法对气体泄漏数据集进行特征提取,然后用MLP神经网络对数据集进行辨识,两者共同构成电池包密封性检测模型。研究结果表明:该检测模型可以缩短气体泄漏检测周期,实现电池包密封性快速在线检测、提升整个工序生产效率的目标。