用于Landsat ETM+和ERS-2SAR图像融合对城区地物特征分类的BP-ANN/GA混合算法

该文建立了反向传播人工神经网络(BackPropagationArtificialNeuralNetwork,BP-ANN)和遗传算法(GeneticAlgorithm,GA)的BP-ANN/GA混合算法。利用GA算法的全局优化能力优化BP-ANN的初始权值,克服了传统BP-ANN收敛速度慢,容易陷入局部最小的缺点。BP-ANN/GA混合算法对LandsatETM+4,5,7三波段红外图像和ERS-2SAR雷达图像的融合数据进行了城市多类地物特征分类。结果表明:BP-ANN/GA算法不仅提高多源遥感图像自动分类的速度,而且提高了各类特征分类的精度。该文对上海浦东地区的LandsatETM+和ERS-2SAR数据作了融合分类试验与验证。

双脉冲激光诱导光谱结合多变量GA-BP-ANN检测合金钢中C元素

在合金钢众多成分中碳(C)属于微量非金属元素,其含量决定了合金钢的主要力学性能,准确、实时掌握C元素的含量,对合金钢的生产及分类起到关键作用。双脉冲激光诱导击穿光谱(DP-LIBS)是一种可用于在线快速分析合金钢中元素的有效手段,不仅具有实时、样品预处理简单等优点,还能够增强物质的烧蚀度和信号强度,从而提高LIBS技术的检测灵敏度。为了减小基体效应影响,进一步提高LIBS技术对合金钢中微量C元素定量分析的精确性,采用多元素多谱线的修正方法,通过DP-LIBS结合反向传播人工神经网络(BP-ANN),建立多变量GA-BP-ANN定标法。首先在氩气环境对合金钢样品进行DP-LIBS采集,目标C元素选择了谱线强度变化能够体现其含量变化的C 193.09 nm处的原子谱线,同时选取共存元素Fe,Cr,Mn和Si对应的特征谱线,以提供更多的光谱信息,提高C元素定量分析的准确度,共选择15条特征分析谱线,其中Fe元素含量丰富且相对稳定,作为内标元素引入以减小谱线波动;之后通过遗传算法(GA)寻优,对C/Fe,Cr/Fe,Mn/Fe和Si/Fe的谱线强度比进行优化选择;最后将GA选择的多谱线强度比作为BP-ANN网络的输入,输出为目标C元素浓度值,建立多变量GA-BP-ANN定标方法。为比较该方法预测结果的精确性,同时建立传统定标曲线法与以C/Fe为输入的单变量BP-ANN定标方法。利用标准合金钢样品,通过留一法交叉预测C元素含量值,与内标法和单变量BP-ANN定标方法相比,预测样品的平均相对误差分别由14.78%和14.75%减小到8.29%,预测值与真实值之间的决定系数R^(2)分别由0.9674和0.9744提升至0.9893。结果说明了多变量GA-BP-ANN定标法预测的C元素含量更接近于真实含量,证明了该方法用于LIBS检测合金钢中C元素含量的可行性。

基于BP ANN-GA混合型算法的混凝土配合比优化设计研究

根据混凝土不同龄期的抗压、抗拉强度与和易性、耐久性等要求,综合考虑原材料供应、施工工艺、环境温度和湿度等条件,合理设计混凝土配合比,并最大限度节约工程成本,是现代混凝土技术发展对配合比设计提出的新要求。本文结合基于BP人工神经网络的预测技术和基于遗传算法(GA)的全局优化算法,建立混凝土配合比非线性优化模型,并对该模型的参数选择、计算效率等问题进行深入探讨,从而为上述问题的解决找到一条较为可行的途径,取得初步的成果。文中并给出简单的应用实例,以进一步验证算法的适用性、有效性。

GA-BP网络在钢轨磨损量预测中的应用

基于GA算法及BP神经网络优点,将GA算法优化的BP网络应用于钢轨磨损量预测。通过赫兹模拟试验方法,在JD-1轮轨模拟试验机上获得不同曲线半径、轴重、运行速度工况下对应的钢轨磨损量,即神经网络所需样本,建立GA算法优化三层BP神经网络,对钢轨磨损量进行预测。结果表明:GA算法优化的BP神经网络对钢轨磨损量具有良好的预测性能,较好地反映了曲线半径、轴重、运行速度对钢轨磨损量的影响规律。

基于BP-GA的融合算法实现

搜索和寻优是控制、预测等应用技术的基础。在人工智能领域，人工神经网络和遗传算法是解决搜索和寻优这2个问题的基本方法。对BP算法和遗传算法进行了研究，指出了其优缺点；研究了传统的将BP和GA结合起来求解问题的几种方式。鉴于这几种方式存在的实际应用缺陷，提出了一种新型的融合算法，阐述了其基本原理，给出了设计流程图，并详细研究了该融合算法的设计步骤。最后，运用示例验证该算法。

GA-BP-ANN耦合RSM优化表面机械滚压1060铝表面粗糙度

目的优化表面机械滚压工艺参数组合,获得最小表面粗糙度。方法基于气压驱动表面机械滚压实验平台,以1060铝棒为研究对象,采用响应面法(RSM)设计试验研究驱动压力、滚压道次、试样转速对受滚压铝棒试样表面粗糙度的影响规律,并利用遗传算法结合反向传播人工神经网络(GA-BP-ANN)机器学习模型预测不同工况参数组合对应的表面粗糙度,并通过实验对该模型进行有效性验证。基于GA-BP-ANN预测结果,在给定参数范围内构造多个随机小范围响应面,通过分析这些随机小范围RSM优化结果的聚集程度,实现GA-BP-ANN耦合RSM优化。结果单个响应面优化的最佳工艺参数组合为0.074 MPa的驱动压力、5个滚压道次、435.4 r/min的试样转速,预测的表面粗糙度(Ra)为0.45μm,但该工况下实验测量的表面粗糙度为0.53μm,且非最小值;而GA-BP-ANN耦合RSM优化的工况组合为0.073 MPa的驱动压力、4个滚压道次、286.9 r/min的试样转速,预测的表面粗糙度为0.31μm,相同工况下实验测量结果为0.36μm。结论与单个RSM优化结果相比,采用GA-BP-ANN耦合RSM能够更加有效地优化气压驱动表面机械滚压工艺参数组合,获得更小的表面粗糙度。

BP人工神经网络在合采井单层产能贡献率配分中的应用

针对我国陆相沉积油层组在多层合采井的单层产能和贡献率配分中精度不高的现状,进行了5层产能配比实验.通过气相色谱指纹技术定量了指纹化合物绝对浓度,并结合建立的BP人工神经网络模型,计算多层配比实验的单层产能贡献率,计算结果精度较高,其中最大绝对误差为0.34%,最小绝对误差为0,表明气相色谱指纹技术结合人工神经网络在多层合采井的单层产能贡献率计算中占有优势.

应用可见/近红外光谱技术鉴别香菇品源的三维空间建模研究

应用可见/近红外吸收光谱技术对不同品源的香菇进行了无损鉴别研究。通过主成分分析法（PCA）将谱段为375-1 025 nm的光谱数据进行压缩和主成分提取,发现前3个主成分累计可信度可达94.37%,说明在三维空间建立样本鉴别模型是可行的。提出了一种将PCA和三维空间聚类相结合的方法,应用遗传算法确定了样本空间分割平面。遗传算法以同源样本的分割平面方程符号反向次数最小作为适应度函数。还建立了将PCA和BP神经网络相结合的比较模型。选取了195个样本,其中150个用于样本建模,其余45个用于检验模型预测能力。两个模型使用相同的建模集和预测集。结果表明,两个模型预测能力基本一样,准确率均高于91%。与BP神经网络相比,新方法更加直观简便,为仪器化鉴别提供了新途径。

基于遗传算法的人工神经网络

为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法各自的优势,提出了一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法。将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,并用神经网络二次训练得到最终结果,降低了计算时间,是一种比较有效的方法。

修正遗传神经网络预测中厚板轧机轧制力

在实际生产过程中,传统轧制力数学模型存在较大误差,影响计算精度.提出将BP网络与修正遗传算法相结合,利用BP网络的指导性搜索思想和遗传算法的全局搜索能力预测中厚板轧机轧制力,并建立预测模型.同时,根据模型编制相应的程序及界面.以邯钢中板厂、普阳中板厂现场数据为基础,通过数据优选,选择较优数据进行离线轧制力预测,预测精度优于传统的数学模型,预报精度的相对误差可以控制在4%以内,能够满足生产需要.

遗传算法结合人工神经网络模拟药物在超临界流体中溶解度

为更精确地关联预测药物在超临界流体中的溶解度,提出了遗传算法(GA)与LM-反向传播人工神经网络相结合(GA-LM-BPANN)的模型,并设计了该模型的计算过程,讨论了模型参数的设置。用该模型计算了温度(308～348K)和压力(122～355bar)条件下药物(非那吡啶)在超临界CO2中溶解度。结果表明,计算值与实测值的平均相对误差(AARD)为1.53%,测试集的AARD为3.32%。用Bartle半经验方程得到的计算值与实测值的AARD为14.6%。可见,与Bartle半经验方程相比,GA-LM-BPANN模型的关联和预测精度高,关联范围广。

青藏铁路接地网设计中的遗传优化神经网络

为了提高青藏铁路变电站接地网设计准确度,同时解决CDEGS软件价格高,运算、操作复杂的问题,建立了用于青藏铁路接地网设计的遗传优化神经网络。首先分析了影响接地网接地电阻的主要因素,提出了接地网电阻系数的概念,根据CDEGS软件数据建立了求解接地网接地电阻的BP神经网络,为了提高网络的计算精度,根据青藏铁路接地网的实际情况确定了接地网网格数、长宽比和面积的选择范围,采用遗传算法对BP神经网络的训练过程进行优化。通过与实际计算对比表明,该遗传优化神经网络具有较高的准确性和可信度,且简单易行,可代替CDEGS软件,为青藏铁路沿线变电站接地网的设计提供帮助。

多组份气体定量检测研究

本文介绍了一种基于气体传感器阵列的采用神经网络模式识别方法的多组份气体定量分析装置的设计及其初步的实验结果 ,以及对这种方法的改进。

遗传算法在人工神经网络中的应用

为克服和改进传统的BP算法的不足,提出了一种基于遗传算法的神经网络训练方法。本方法将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,可避免BP算法易于陷入局部极小值、训练速度慢、误差函数必须可导、受码结构的限制等缺点。本方法降低了计算时间,是一种比较有效的方法。

用遗传算法辅助设计的人工神经网络计算配电网线损

利用遗传算法（ＧＡ）辅助设计的人工神经网络（ＡＮＮ）进行配电网线损计算。首先通过ＧＡ来确定ＡＮＮ的三个参数（隐含层中神经元个数、学习速率和动量因子），然后应用ＢＰ型神经网络来拟合影响线损的特征参数与线损之间的复杂关系，在此基础上提出了计算配网线损的简单、准确而实用的方法。实例计算结果表明，该算法比现有其它计算配网线损的方法更为准确。

煤气管道服役期预估神经网络模型的建立与应用

神经网络模型具备的针对大量无规则数据自学习的能力,适于解决城镇煤气管道布局复杂、影响因素众多、服役期限难以计算的问题。基于BP神经网络算法建立的煤气管道年限模型,经过训练对比,选择了最优的BP网络模型,结合共轭梯度法,改进了该算法收敛慢、易出现震荡的问题,实现了对城镇管道漏损的定量分析,结合某市煤气管道漏损的实际案例验证其可行性,满足预估管道服役期限的工程要求。

基于声表面波谐振器的三维纳米团簇敏感薄膜关键技术研究（英文）

设计了一种新型基于声表面波技术的气体传感器,理论分析了三维纳米线结构的比表面积大、灵敏度高等优点,采用具备高Q值和低插损的谐振型声表面波器件结构,制备了三维敏感膜结构的声表面波气体传感器。在此基础上,为提高吸附效应,对三维纳米线簇进行了修饰改进。通过将沙林气和芥子气注入放置了声表面波的气体传感器密闭腔体内,经过神经网络识别系统进行定性识别。实验结果表明,基于修饰改进后的纳米线簇敏感膜制备的声表面波气体传感器对给定毒气混合气体的整理识别率大于90%,能够满足通用的毒气定性检测要求。并且三维纳米声表面波气敏传感器的灵敏度和响应速度优于传统的传感装置,在识别系统加大样本数据量时,能够进一步提高识别精度。

燃料油中有机硫化物在不同色谱柱上的定量结构保留关系(QSRR)的研究

硫组分的含量是表征燃料油品质的重要指标。采用遗传算法-多元线性回归法(GA-MLR)、BP神经网络法、列文伯格-马夸尔特人工神经网络算法(L-M ANN)对52种有机硫化物在4种不同极性固定相上的气相色谱保留指数分别进行了定量结构-气相色谱保留关系研究。采用GA-MLR方法选取模型的输入参数,并将筛选得到的描述符:一阶分子连接性指数(~1χ)、二阶分子连接性指数(~2χ)、电子能(EE)、Y轴偶极(D_y)用于BP神经网络、L-M ANN人工神经网络定量结构保留(QSRR)模型的构建。结果表明:3种方法所建立的定量模型均具有较强的稳定性和良好的预测能力,其相关系数均在0.98以上,但L-M ANN模型的预测结果稍好于其它2种方法;L-M ANN算法首次被应用于燃料油中有机硫化物定量结构-气相色谱保留关系的研究中,效果十分理想,表明L-M ANN算法可以作为一种替代性的建模方法用于物质的定量结构保留关系的研究中。

典型前馈神经网络在潮流模拟中的应用与比较

应用水动力学模型可以在典型情形条件下模拟和预测整个研究区域中潮流运动过程的各个细节,但是对于某些环境与工程问题,人们往往更加关注整个研究区域中某些局部敏感区域在任意条件下的潮流实时变化或快速反馈信息。为了探讨这类问题的解决途径,本文将典型情形下的水动力学模拟方法与前馈型神经网络方法结合,以典型条件下水动力学模拟的结果作为神经网络训练的基础,对深圳湾的潮流运动特性进行了研究。通过论证将神经网络用于二维潮流运动特征模拟的可行性,说明了人工神经网络作为一种非线性动力学系统,能够根据海湾开边界潮流特性有效地模拟研究区域中任一网格对应的水流特性,较水动力学模型更为方便迅捷。利用人工神经网络得出的模拟结果与经过实测资料验证的海湾二维潮流模型计算结果十分吻合。文中对遗传神经网络和其它两种经典的前馈网络(BP网络和RBF网络)的学习能力和模拟效率进行了比较。就三种前馈型神经网络从水动力学数值模拟结果中归纳和提取水动力学信息和数据的能力而言,基于遗传算法的神经网络综合性能最为优越。

基于遗传神经网络的入侵检测模型

针对入侵检测系统中存在的对入侵事件高误报率和漏报率问题,提出了遗传神经网络,该方法基于遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,利用遗传算法优化网络初始权重,将遗传算法和BP算法有机结合.实验结果表明,该算法正确鉴定合法的用户矢量为93%,发生7%的误报率.与BP、GA算法相比,分别高出2.875%和5.562%.