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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
提出了一种新型神经网络群体趋化性算法,将其用于多层前向神经网络的学习过程,表明其具有学习速度快、精度高的特点。进行了基于这一算法的尿素生产过程神经网络模型化研究。仿真结果表明了这一算法的有效性。基于所建神经网络模型知识的专家系统,已在某化肥厂得到成功应用。  相似文献   

2.
基于过程神经网络与气动热力参数的航空发动机状态监视   总被引:2,自引:0,他引:2  
采用前馈过程神经网络方法预测发动机排气温度,讨论了网络输入输出参数的选择问题,基于正交基函数简化了前馈过程神经网络的聚合运算,提出了从前馈过程神经网络向传统前馈神经网络网络模型的转化方法,基于传统前馈神经网络先验知识给出了学习算法,进行了网络训练及仿真,取得了满意的结果。  相似文献   

3.
生化过程的神经网络组合模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
用神经网络描述未知的反应动力学参数,结合反应器物料平衡方程,提出了生化过程的神经网络组合模型。并提出了特别适合微生物发酵过程的Monod饱和型和基质抑制型的神经元传递函数。在Hebb学习的基础上,引入教师指导信号,提出了神经网络误差一次反向传播的快速学习算法。将此组合模型用于某流加发酵过程状态变量和动力学参数的在线估计,仿真研究获得了满意的结果。组合模型具有训练速度快、预测精度高等优点,为动力学结  相似文献   

4.
随着神经网络在数据分析、预测及生产控制中的应用,神经网络的优化学习成为研究的一个重要课题。通过探讨BP神经网络模型的建立过程,针对BP神经网络的模型优化问题进行了详细研究。并通过对银行客户分类的仿真实验证明,优化模型能够有效地提高BP神经网络的收敛速度及预测精度。  相似文献   

5.
基于BP网络的银行竞争力综合评价   总被引:6,自引:0,他引:6  
基于BP神经网络模型对银行竞争力进行了评价,根据神经网络原理,对银行竞争力综合评价模型的构造,网络的系统训练过程、BP学习过程等进行了讨论,用实例进行了验证,结果表明BP网络在评价中是一种很好的方法和工具。  相似文献   

6.
针对复杂的非线性被控过程,本文提出一种基于自构建RBF神经网络的内模控制方法。该方法中,神经网络的自构建学习算法包括结构学习和参数学习。结构学习采用最近邻聚类法使网络能够自适应地在线增加和删减神经元以达到理想的网络结构。神经网络的参数学习采用梯度下降法。将该神经网络用于内模控制,使得辨识被控远程内部模型和控制器模型的神经网络的神经元个数可以根据激励强度动态改变,进而改善了控制系统的动态性能和鲁棒性。仿真结果表明了所提方法的有效性。  相似文献   

7.
神经网络应用于烧结矿质量在线推断   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对烧结过程生产实际,运用神经网络中的BP学习算法设计了分类器,用于在线推断烧结矿的质量,为了加快BP学习算法的收敛速度,采用了自适应变步长学习算法,实验结果表明,由此建立的烧结过程神经网络质量预报模型,预报正确率高,具有很好的泛化能力。  相似文献   

8.
为了克服神经网络建模在工程应用中的不足,利用超闭球小脑模型(HCMAC)神经网络所具有的结构简单、学习收敛速度快、泛化能力强等优势,提出了基于HCMAC的非线性动态系统建模原理。分析了建模误差产生的原因,给出了基于误差校正率的神经网络模型多步在线校正策略,采用通过实时扩展模型学习样本空间和基于模型误差可信度的模型参数修正方法训练模型,以跟踪实际动态过程。仿真实验证明:上述方法可有效地减小由于样本精度不高和在模型输入空间中的分布不均匀所带来的初始模型误差,同时可实时适应非线性动态过程工况的变化。  相似文献   

9.
针对复杂生产过程中的一阶和二阶液位系统,利用MATLAB软件的神经网络工具箱,分别应用BP和径向基两种神经网络模型进行系统辨识,得到系统模型.通过结果比较,得出两种神经网络的应用特点:对于一阶非线性液位过程,径向基神经网络创建的数学模型性能较好;对于二阶线性液位过程,BP神经网络的建模效果较好;尽管BP神经网络的模型训练过程有学习收敛慢、局部最小点、层数和单元数不易确定的缺点,但其函数逼近的精确度对二阶线性的辨识具有独特优势.  相似文献   

10.
针对分子蒸馏过程多变量、非线性、内部机理复杂、建模困难等问题,基于神经网络自学习、自适应及强非线性映射能力,提出了改进的BP神经网络产品纯度预测模型,深入探讨了神经网络在分子蒸馏过程中的应用。实验证明所提出的模型可以用来预测产品纯度。  相似文献   

11.
基于粗糙集理论的RBF神经网络在LUCC分类浅析   总被引:1,自引:0,他引:1  
将粗糙集作为神经网络的预处理单元,利用粗糙集消除冗余特征,减少神经网络的输入节点,降低了网络规模,加快了训练速度。粗糙集神经网络利用粗糙集原理进行知识的表达、推理和简化,利用神经网络的并行特点完成网络学习运算,能更有效地处理不确定、不精确及冗余的数据。结果表明,粗糙集简约后的决策信息放入RBF神经网络中进行运算,输出结果与BP网络运算结果进行对比,在运算时间和测试精度上均优于BP网络。  相似文献   

12.
提出了一种由样品辨识、模糊推理和控制处理 3个子网模块构成的基于知识的多层神经网络 .这种网络由各子网分别构成并按照最初的模糊控制结构适当连接而建立 ,具有明确区分各组成子网功能及其知识流结构 .由于综合了模糊逻辑的推理过程及神经网络的学习能力 ,使它能够在其结构中以模糊规则的形式引入语言知识并通过网络的训练及自学习对这些知识进行加工 ,从而实现了真正意义上的自适应模糊控制器 .最后还讨论了这种 NFN网络在动态过程控制中的应用  相似文献   

13.
注塑模模架设计KBE系统及其智能关键技术   总被引:7,自引:1,他引:7  
结合当前工程设计领域 KBE技术的发展和模架设计的数据流图 ,给出了注塑模模架设计KBE系统的基本框架 ,并对其关键技术进行了分析 :模架设计知识采用框架 -规则的方法表示 ,并给出了推理的流程图 ,通过面向子目标的方法提高了 KBE系统的知识表示和推理能力 ;将事例推理的方法结合在 KBE系统中 ,提高了系统对以往成功事例的参考能力 ;利用神经网络的自学习能力 ,解决了模架中镶块和前后模设计的计算问题 .通过实际的应用 ,该系统能够有效地提高模具企业的模具设计和分析能力  相似文献   

14.
基于神经网络的智能DSS研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
决策支持系统(DSS)是综合利用大量数据、有机组合众多模型、通过人机交互、辅助各级决策者实现科学决策的系统。神经网络是由大量类似于神经元的处理单元相互连接而成的非线性复杂网络系统。它的应用涉及到模式识别、自动控制、优化计算和联想记忆、军事应用以及决策支持系统,特别是神经网络和决策支持系统结合可以实现推理系统的自适应并行联想推理及数据开采的自动化。将专家系统引入神经网络智能决策支持系统中是DSS未来的发展方向。  相似文献   

15.
将区间值与模糊推理相结合,在构造神经网络的过程中为了简化网络结构而将它们与Rough集中的知识约简相结合,从而提出了基于区间值推理的粗糙神经网络.  相似文献   

16.
This paper applied the neural network technology to surfacereasoning in reverse engineering and established the neural network computation model. One of the main advantages of reasoning solid surface using neural network is that no knowledge about surface is needed, and the limited measured points on the surface will do sufficiently. This paper listed the related reasoning cases, including the elementary analytical surfaces and freeform surfaces, discussed the various issues occurring during reasoning process and proved the feasibility and efficiency of this approach from theory and practical computing cases. The results show that a neural network is an excellent aided analysis means for surface reasoning in reversing engineering and possesses practical use for the surface that is complex, incomplete and partially worn-out or damaged.  相似文献   

17.
针对传统电机调整设计专家系统的缺陷,提出一种新型的,基于神经网络推理机制的电机调整设计专家系统模型.该模型将神经网络技术与专家系统技术、优化技术紧密结合,采用并行推理策略,能够有效提高推理效率,解决调整设计过程中调整力度难以确定的问题.  相似文献   

18.
Moldability evaluation for molded parts,which is the basis of concurrent design,is a key design stage in injection molding design.By moldability evaluation the design problems can be found timely and an optimum plastic part design achieved.In this paper,a systematic methodology for moldability evaluation based on fuzzy logic is proposed.Firstly,fuzzy set modeling for six key design attributes of molded parts is carried out respectively.Secondly,on the basis of this,the relationship between fuzzy sets for design attributes and fuzzy sets for moldability is established by fuzzy rules that are based on domain experts‘ experience and knowledge.At last the integral moldability for molded parts is obtained through fuzzy reasoning.The neural network based fuzzy reasoning approach presented in this paper can improve fuzzy reasoning efficiency greatly,especially for system having a large number of rules and complicated membership functions.An example for moldability evaluation is given to show the feasibility of this proposed methodology.  相似文献   

19.
面向对象技术在农作物区划专家系统的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
把面向对象技术应用于专家系统知识库和推理机的建造,提出了一种基于规则推理网络模型优化搜索的设计思路,并讨论了系统的软件实现技术。推理模型由数据驱动,采用广度优先遍历模型推理网络,可降低授索次数。将其应用于吉林省农作物熟区动态区划专家系统的开发中,采用模块化设计,推理过程单独设计一个推理类,比传统的推理机节省了一半以上的搜索次数,取得了很好效果。在实例应用中采用定性与定量相结合的综合多级推理,该方法降低了问题求解的难度,更加贴近人类专家的思维过程。  相似文献   

20.
为了有效地提高油田剩余油分布预测的准确率和可靠性,通过BP神经网络联合模型与两级D-S证据推理模型的优势互补进行主客观证据融合,实现了剩余油分布多属性特征的准确分类.提出了将BP神经网络分类结果的可信度及专家系统推理结论的可信度作为D-S证据推理模型输入证据基本概率赋值的有效方法.实际应用与结果分析表明了上述方法的有效性,为各类多源信息融合系统的研究和工程实现提供了示例、途径和有益的经验.  相似文献   

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