神经网络在液压挖掘机工装轨迹控制中的应用

针对液压挖掘机工装轨迹自动控制这一热点课题,通过机、电、液控制系统的数学建模,将BP神经网络控制应用在该系统,并针对所建立的数学模型进行了计算机仿真。通过仿真结果,分析了系统的动态响应和稳态误差,并得出BP网络控制优于常规控制的结论,最后,将该方法应用于挖掘机的实际控制,得到了良好的控制效果,实现了挖掘机工装轨迹的智能控制。

基于特征的病虫害多媒体诊断

在对蔬菜病虫害症状的特征描述的基础上 ,利用知识工程的方法和技术 ,结合神经网络、不确定性推理、多媒体、友好界面和协作冲突消解技术 ,实现了基于神经网络的蔬菜病虫害诊断专家系统框架。在本框架的神经网络中 ,采用了渐近学习、粗集消除冗余样本等技术。系统根据领域专家提供的事实数据 ,作为系统所构造的神经网络的样本数据来训练网络。为了使用户输入病虫害症状特征更形象、直观 ,以选择方式为主的输入方法 ,在选择按钮旁边标出提示样板或实物示例 ,辅助用户输入。利用此框架 ,编制出了番茄病虫害诊断专家系统。

模糊神经系统及其应用研究

本文将模糊逻辑与神经网络相结合,对一种能表达知识规则的模糊神经系统模型进行研究,给出了该模糊神经系统的结构和学习算法.并将其用于105组稻米香数据的数值实验,仿真结果表明,该模型的性能优于一般模糊系统,从而表明了这一模型的有效性.

小波神经网络在电磁场优化问题中的应用

本文利用基于小波变换的单隐层前馈型神经网络，模拟高度复杂的非线性映射，针对电磁机构的优化问题，小波神经网络使用来自有限元分析的训练信息，通过选取一簇适当的小波基函数合成具有一定拓朴结构的小波网络，且网络的训练过程是对一个凸函数的优化过程，从而能得到全局最优解，学习的收敛速度很快。我们将之应用于交流真空接触器直流激磁系统的优化设计中，取得了较好的效果。

基于PCA的多神经网络软测量模型及其在工业中的应用

在复杂工业生产中 ,影响生产的因素非常多 ,使得用于软测量的神经网络模型极其复杂 .针对这个问题 ,利用主元分析法 (PCA)将影响因素重组 ,在此基础上 ,提出了一种多神经网络 (PCA- MNN)模型 .介绍了 PCA- MNN的结构及学习算法 ,并将其应用于氧化铝高压溶出过程中苛性比值及溶出率的软测量 ,利用现场实际运行数据进行仿真 ,结果表明 PCA-

遥感技术在湖泊水质监测中的应用

环境污染遥感监测技术具有监测范围广、速度快、成本低,且便于进行长期的动态监测等优点,是实现宏观、快速、连续、动态地监测环境污染的有效方法,已成为湖泊环境动态变化监测的重要技术手段.湖泊水质遥感监测是基于经验、统计分析或水质参数的光谱特征,选择遥感波段数据与地面实测水质参数数据进行数学分析,建立水质参数反演模型实现的。在运用遥感技术对湖泊进行水质监测的方法中有传统方法和神经网络模型。与传统方法相比,神经网络模型有较强的水质识别的容错性,水质状况识别的可信度.今后,神经网络模型、高光谱遥感技术以及RS与G IS、GPS的结合运用等将是遥感技术在此领域中的发展方向。

多变量系统的神经元网络智能控制

本文研究了多变量系统的自适应神经元网络智能控制，基于神经元无模型控制的特点［１］，提出了一种非常简单的工程控制方法，这种方法通过粗略计算静态解耦矩阵，对多变量系统进行静态解耦，使用自适应神经元网络对解耦系统进行学习控制。仿真实验表明了这种新方法的有效性。

基于帧间差分法和不变矩特征的运动目标检测与识别

针对视频监视的复杂背景,提出了一种基于帧间差分法和不变矩特征的运动目标检测与识别方法。在运动目标检测算法中,首先对定义的像素区域进行数据分析,然后通过帧间的数据差异产生运动信号,捕捉到场景中的运动目标。在目标识别方法中,首先提取运动目标区域的不变矩特征,并对其矢量进行标准化,然后利用遗传小波神经网络作为模式识别器,实现运动目标的自动识别。为验证该方法及网络模型的泛化能力,在Matalb7.0中对模型进行了仿真。

运用神经网络模拟人在决策中的风险判断

运用人工神经网络中的级连相关模型对人在决策中的风险判断进行了模拟 ,结果表明这一模型对于保守型、冒险型和折中型被试在决策中的风险判断都能够进行很好的模拟。

带臂后皮神经及其营养血管筋膜皮瓣的应用解剖

目的：为带臂后皮神经及其营养血管筋膜皮瓣应用提供解剖学基础．方法：32例经灌注红色乳胶的成人上肢标本，对臂后皮神经及其营养血管等进行了较详细的应用解剖学研究．结果：臂后皮神经在背阔肌与肱三头肌交角处下方1.7±1.3cm深筋膜处浅出，浅出处分为主干型（占56.2％）和二分支型（43.8%）．前者的横径为14±0.4mm；后者则分别为0．9±0．3mm和0.9±0．2mm．该神经的营养血管来源分别为腋动脉（40．6％）、肱动脉（34．4％）、肱深动脉（15．6％）、中副动脉（6．3％）和尺侧上副动脉（3.1％）。它们的外径为1.1±0．3mm；供血范围为12.9×7．5cm．结论：带臂后皮神经及其营养血管筋膜皮瓣可设计成游离瓣和旋转瓣，用于修复邻近部位或硕面部缺损。

应用人工神经元网络实现综采面设备选型

综采工作面产量、工效的预测，与采高、煤层倾角、煤层硬度、顶板类型、瓦斯、设备等因素有关，是一个复杂的非线性系统问题因而，用传统数学方法预测综采面产量往往误差较大运用人工神经元网络方法建立了综采面产量、工效预测模型，并实现了设备选型通过实例分析与实际情况对比。

利用修正的BP神经网络进行框架结构损伤诊断

提出了一种基于修正的BP神经网络方法的结构损伤诊断方法,该方法通过基于误差曲面调整权值以及引入动量因子算法来避免出现局部极小,并通过自适应调整学习速率来提高学习效率,从而解决了传统BP神经网络在实际应用中存在的收敛速度慢和存在局部极小的问题。算例表明,该方法能够不仅较为准确的检测出结构的不同程度损伤,而且提高了计算效率,同时具有较强的鲁棒性。

基于遗传神经网络对FRP布加固混凝土柱承载力的预测研究

为了比较准确的预测应用FRP布加固混凝土柱的承载力,文中应用遗传神经网络来对加固后的混凝土柱承载力进行研究,该方法充分的利用了神经网络与遗传算法的优点。预测结果表明:应用该方法对FRP布加固混凝土柱的承载力进行研究是可行的。

基于神经元网络的浓调系统的容错控制策略

以造纸机浓度控制系统为背景，分析传感器失效时的故障模式，通过单个神经元的自适应能力克服传感器失效或环境干扰，实现系统的最佳运行．

预测储层潜在敏感性损害的新方法

在传统的统计分析法基础上,提出了应用模糊数学法和人工神经网络法对储层潜在敏感性损害进行预测。介绍了新方法预测储层潜在敏感性所依据的数学原理和预测过程,并以水敏性预测为例,对实际预测的结果进行了讨论。此外,对几种预测储层潜在敏感性方法的特点进行了分析和比较,结果表明,人工神经网络法具有良好的自适应性、自组织性、容错性,预测精度较高,是一种较理想的预测储层潜在敏感性损害的新方法。

忆阻细胞神经网络在车牌定位中的应用

将新型的电路元件忆阻器与传统细胞神经网络相结合,构建出体积小、功耗低、计算速度快的忆阻细胞神经网络。用该网络实现对车牌图像定位的预处理,对应的计算机仿真结果验证了方案的有效性。提出的忆阻细胞神经网络将提高硬件电路实现的集成度,同时也有利于车牌识别速度和效率的提高。

基于神经干细胞微环境研究川芎嗪对OGD损伤下神经元新生的促进作用

目的 在构建体外神经干细胞微环境的基础上研究川芎嗪(tetramethylpyrazine, TMP)对氧糖剥夺(oxygen-glucose deprivation, OGD)损伤下神经元新生的促进作用。方法 分别原代培养神经干细胞(NSCs)、星形胶质细胞(ACs)、脑微血管内皮细胞(BMECs),建立NSCs微环境体外模型后,以NSCs活性对OGD造模条件进行优化,以尼氏染色对TMP给药浓度进行优化,随后采用CCK-8、Nestin+/DAPI+免疫荧光法检测NSCs增殖情况;放射性迁移、划痕修复实验检测NSCs迁移情况;β3-Tubulin+/DAPI+、GFAP+/DAPI+检测NSCs分化;以跨膜电阻阻值反应体外血脑屏障结构的完整性。结果 NSCs活性随着OGD造模时间延长而降低,选择OGD 6 h为后续造模时间,此时细胞活性降低至60.72%。在TMP给药浓度优化中发现5~50 mg·L^(-1)范围具有明显量效关系,故以此为后继实验浓度。与模型组相比,3个浓度的TMP均可明显增加NSCs活性、Nestin+/DAPI+阳性细胞数以及β3-Tubulin+/DAPI+阳性细胞数,10、50 mg·L^(-1)的TMP可延长放射性迁移距离,50 mg·L^(-1)的TMP还可促进NSCs的划痕修复并减少GFAP+/DAPI+阳性细胞数。但3个浓度对跨膜电阻均无明显效果。结论 TMP对体外NSCs微环境中NSCs的活性、增殖、迁移均有较好的促进作用,此外,在减少ACs方向化生的同时,还促进了神经元新生。

RESEARCH ON APPLICATION OF ARTIFICAL NEURAL NETWORK EXPERT SYSTEM IN DIAGNOSIS OF DAMAGE OF PRESTRESSED CONCERETE PILES AND BOLT

The expert system (ES) techology is combined with artificial neural network (ANN) theory and engineering experience. Based on the framework of artificial meural network, a BackPropagation is structured. Discuss the use of ANN for non-linear diagnosis of damage of prestressed bolt and prestressed concrete piles (PCP) during driving in rock underground engineering and civil engineering. IN terms of Chinese windows95 utilizes C+ + and AINET and XI-PLUS software, make it a reality.

人工神经网络应用于继电保护的探讨

根据现代控制技术的人工神经网络理论，提出了一种保护原理构成方案，并分析了原理实现的可行性和技术难点。

基于模糊神经网络的变风量空调室内温度控制系统

本文将模糊理论的知识表达与神经网络的自学习能力结合起来,针对变风量空调温度控制系统提出了一种模糊神经网络控制方案,并详细阐述了模糊神经网络的结构、算法。对变风量空调室内温度控制系统进行仿真,验证了模糊神经网络应用于温度自动控制系统的可行性。