基于配线法的BP神经网络求解Theis模型

利用非稳定流抽水试验资料确定含水层水文地质参数的配线法在具体应用中存在较大的随意性,用一种改进的反向传播(BP)神经网络方法来进行承压完整井非稳定地下水运动Theis公式中的水文地质参数识别,在一定程度上解决了现有的BP神经网络方法求解含水层参数中存在训练区间选择、网络拓扑结构复杂、网络泛化性能较低和过度拟合等问题.实例计算结果表明,提出的基于配线法的BP神经网络是求解水文地质参数的一种高效方法,对其他水文地质问题求解具有推广应用价值.     

损伤位置分步识别法中参数选择、样本简化等问题的探究

对于多层多跨的框架结构，构件数量众多，直接确定损伤位置十分困难。基于神经网络的损伤位置分步识别法是先构建一个网络来确定结构损伤层的位置，然后针对每层再分别构建一个网络，确定损伤层中损伤柱的编号，于是一个复杂的神经网络被分解简化为几个简单的子网络，这样可以根据模态参数的性质合理选择损伤识别指标，并降低训练样本的数量，从而提高了网络的识别精度。结合分步识别法，建立了详细的多层多跨框架结构数值模型，对模态参数的性质和选择，如何减少训练样本．样本的构造方法等影响识别的因素做了初步探究。     

过程质量控制的BP神经网络诊断方法研究

利用BP神经网络建立了过程质量控制图模式诊断模型，并采用单因素法优化了模型参数．仿真结果表明，神经网络能有效识别控制图模式类型，具有较高的识别率，模型符合过程质量智能诊断的基本要求．     

基于改进胶囊神经网络的乐音主频识别研究

为了提高乐音主频识别性能，采用胶囊神经网络用于主频识别，并对胶囊神经网络特征相似计算方法进行改进优化，以增强胶囊神经网络的主频识别适应度。对乐音音符的端点检测与有效分割后采用线性预测倒谱参数法获得乐音主频特征向量。建立基于胶囊神经网络的乐音主频识别模型，并采用动态路由获得稳定的胶囊神经网络结构核心参数。采用余弦相似度对传统的内积计算进行有效改进，优化特征差异判断策略。采用改进的胶囊神经网络算法用于乐音主频识别。试验结果证明，合理设置胶囊神经网络的耦合系数、平衡系数和类别阈值单音集和曲谱连续集均能获得较高的乐音主频识别性能。相比于常用乐音识别算法，该文所提算法能够获得更高的识别准确率和稳定性。     

基于改进BP神经网络算法的管道缺陷漏磁信号识别

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷漏磁信号来识别缺陷的形态参数．根据漏磁检测原理设计了相关的漏磁检测电路，通过提取信号的主要特征量，利用Levenberg-Marquardt算法在对常用BP神经网络改进的基础上应用其来识别缺陷的尺寸参数，给出了BP神经网络各层数的确定及权值、学习率的调整方法和相应的漏磁信号数据处理过程．漏磁检测数据处理实验表明，该缺陷识别BP神经网络系统具有逼近精度高、收敛速度快等特点．     

基于神经网络的超声无损检测缺陷定征方法的研究

针对超声无损检测中缺陷分类难、分类结果可靠性差等问题，给出了一种以神经网络为基础的缺陷特征分类方法。利用Ｆｉｓｈｅｒ线性判别方法对表征缺陷特征的时域信号的波形参数进行了选择，并将这些参数作为神经网络的输入矢量对网络进行训练，用该网络对缺陷特征进行了识别，结果表明：神经网络的识别率远大于传统的贝叶斯分类方法。     

地物波谱组合识别的神经网络模型

遥感探测是一个多参数、高混合度的综合识别问题。利用BP神经网络的全局训练特性，直接利用教师信号来训练，建立了一个多组合的地物识别模型。实例验证了这种组合识别模型具有简单性、实用性和准确分辨等特点。     

BP神经网络算法在修正SIR传染病模型参数反演中的应用

研究了一类修正SIR传染病模型的参数识别问题,给出了参数识别问题的唯一性结论,并利用BP神经网络算法对参数识别问题进行数值求解,通过数值算例说明了该反演算法的可行性.     

基于模拟退火遗传算法的水文地质参数识别

水文地质参数识别是一个复杂的非线性优化问题，针对传统人工调参方法的局限性，提出了水文地质参数识别的模拟退火遗传算法，实现了水文地质参数的自动识别，提高了计算效率，较一般遗传算法具有更好的收敛性能，最后通过实例验证了该方法的可行性与有效性。     

基于神经网络的超声检测缺陷表征

提出了一种基于神经网络的缺陷表征方法．该方法采用Fischer线性判别分析对表征缺陷的时域信号的波形参数进行选择，并将这些参数作为神经网络的输入对智能缺陷表征系统进行训练，用概率神经网络和BP神经网络分别对缺陷的类型和大小进行识别．对135种人造焊接缺陷(裂纹、夹杂和气孔)的试验结果表明，文中方法对辨识缺陷表征信息和提高缺陷识别率非常有效．