应用BP神经网络预测超临界CO2的摩尔体积

用BP神经网络，在1．017≤pr≤8．134和1．019≤Tr≤5．917的范围内，对798组超临界CO2的p—V—T数据进行训练和预测，预测160组，平均相对误差为2.01％；用RK、RKS及PR状态方程法计算这160组数据，平均相对误差分别为2．66％、3．24％和2．48％，表明神经网络法优于状态方程法。     

基于BP神经网络的水中双爆源爆炸冲击波峰值压力预测模型研究

为了获得水中等质量两爆源同步爆炸时冲击波耦合中心的峰值压力计算模型,利用Autodyn计算得到不同药量和爆距下的峰值压力数据.一方面根据量纲分析确定的函数形式拟合数据从而获得峰值压力的计算公式;另一方面对药量、爆距及峰值压力三类数据进行对数变换和归一化,并将其分为训练集和测试集,然后将训练集代入BP神经网络进行训练,得到结构相对简单、均方误差最小的BP神经网络预测模型.结果表明：公式计算结果和BP神经网络模型计算得到的峰值压力与实际值吻合较好,公式计算值与实际值的平均相对误差为1.08%,BP神经网络预测值与实际值的平均相对误差为0.52%,与公式计算相比,BP神经网络能够以更少的数据样本容量实现更高的精度预测.     

基于BP神经网络的行人和自行车交通识别方法

研究了基于BP神经网络的行人和自行车识别方法.首先对图像提取4个特征,形成特征向量作为BP神经网络的输入;然后设计BP神经网络的结构,网络输出为对行人和自行车的识别;为了确定BP神经网络合理的隐层神经元数目,分别对不同隐层神经元数目的神经网络进行了实验分析.最后利用实测的数据对BP神经网络进行训练、仿真实验,并对实验结果进行分析;结果表明:最佳网络的正确识别率为84%,行人和自行车的正确识别率分别为89%和71%.     

基于可信度小波神经网络的多传感器数据融合方法

针对传感器数据的多样性, 提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法. 首先, 对传感器数据进行预处理; 然后, 用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据; 最后, 利用计算传感器可信度对数据进行融合. 传感器数据融合效果对比实验结果表明, 该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好, 融合结果的离散程度优于加权数据融合和Kalman数据融合等方法.     

基于可信度小波神经网络的多传感器数据融合方法

针对传感器数据的多样性, 提出一种基于小波和神经网络数据融合的改进方法. 首先, 对传感器数据进行预处理; 然后, 用小波和BP神经网络相结合的方法优化数据; 最后, 利用计算传感器可信度对数据进行融合. 传感器数据融合效果对比实验结果表明, 该算法针对数据预处理和数据融合的稳定性和有效性均较好, 融合结果的离散程度优于加权数据融合和Kalman数据融合等方法.     

超临界甲苯萃取含重金属渣油回收有机质

在半连续萃取装置上 ,对 Veba联合裂解工艺中得到的渣油 VCC-R(含镍 393× 1 0 - 6 ,钒2 31 0× 1 0 - 6 )用甲苯进行萃取 ,以除去渣油中的重金属 .实验采用非等温技术 ,研究了温度、压力和溶剂类型等对萃取的影响 .结果表明 ,VCC-R的回收率在 64%～ 69% ( daf) ;萃取物主要在1 0 0～ 350℃得到 ,其中镍和钒的质量分数小于 6× 1 0 - 6 ,表明 98%和 99%的镍和钒已除去 .萃取残渣集中了 VCC-R中的重金属和灰分 ,有很低的氢含量、质量分数大于 1 0 0 0× 1 0 - 6 的镍和大于 60 0 0× 1 0 - 6的钒     

基于GA-BP神经网络的金精矿品位的预测

在对金矿生产过程进行大量实际调研工作的基础上,分别采用BP神经网络和遗传算法优化BP神经网络的方法,建立了金精矿品位的预测模型,以现场采集的978组数据作为样本,运用噪声平滑技术进行数据预处理,筛选了770组数据,运用其中的650组数据建模,并运用其余的120组数据对模型进行了验证.通过对两个模型的预测误差分析,得出用遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)预测精度更高,当预测相对误差在±2%范围内时,模型的预测精度达到97.5%.     

基于神经网络的沸腾传热系数建模--三相循环流化床麦草浆黑液蒸发器

利用MATLAB神经网络工具箱建立了10×5×1的三层BP神经网络模型,仿真三相循环流化床麦草浆黑液蒸发器的三相流沸腾传热系数.比较了BFGS quasi-newton算法、LM算法、BR算法和GD算法的误差之后,选择LM算法训练网络.训练结果表明该模型学习速率快,训练步骤少,逼近程度高,最大偏差小于5%.     

基于LVQ神经网络算法的脱机手写数字识别研究

针对BP神经网络进行脱机手写数字识别所存在的问题,提出用自组织竞争神经网络(LVQ)对脱机手写数字识别的方法.介绍了LVQ神经网络算法,并构建了LVQ神经网络的识别模型,用Matlab软件进行了仿真.将获得的仿真结果数据与BP神经网络的测试结果进行对比分析,发现LVQ神经网络对脱机手写数字的识别率明显高于BP神经网络,且收敛速度更快.该方法在脱机手写数字识别领域具有一定的可行性与指导性.     

城镇化进程中公路网用地的BP神经网络预测模型

为了合理配置公路网用地,用BP神经网络的方法建立了城镇化进程中公路网用地的预测模型.首先通过分析公路网对城镇化进程的影响,阐明了合理的公路网用地在城镇化进程中的重要性.在用BP神经网络建模的过程中,输入层的神经元采用城镇化率及城镇占地比,输出层的神经元采用公路占地比;根据城镇化水平和公路网发展情况选用德国等7国数据作为1号训练样本,根据土地资源情况选用日本数据作为2号训练样本;预测时可用本区域的历史数据作为3号训练样本;通过MATLAB进行编程运算.最后根据安徽省数据对模型进行了实证分析.BP神经网络预测模型克服了传统线性模型的不足,考虑了土地资源对公路网用地的约束,能够对不同城镇化水平的公路网用地进行预测.     

关于农业区划地图集中的统一协调问题

图集的统一协调,对图集质量有很大影响。本文是作者在编制北京市农业区划地图集的实践基础上,根据地图信息传输论的观点,对农业区划地图集的统一协调的内容及方法进行了探讨。试图总结编制这类图集的统一协调模式,以供读者编图时参考。     

“真空的真空”的存在性问题

许多科学家包括诺贝尔奖获得者李政道教授都预言,真空是未来物理学的一个重要研究对象.十七世纪的伽利略时代人们曾讨论过"真空"是否存在的问题.当时的学术界分成两派,一派以帕斯卡为代表,认为真空存在,另一派以笛卡尔为代表,认为真空不存在,最后实验证明"真空存在派"正确.现代研究表明,真空并非一无所有,这样就产生了一个新的问题"排除了真空物质后的空间",即"真空的真空"是否存在.本文探讨了与"真真空"有关的问题,提出了一些观测实验方法,这些方法可以帮助我们最终解答"真真空"的存在性问题.     

民间法正义观的转型

研究了国家法的抽象正义观与民间法的情理正义观,认为西方国家法的抽象正义观与东方民间法的情理正义观存在实质的不同,原因在于思维方式、超验与经验传统、政治结构的差别。在现代法治理念下,传统民间法所代表的正义观将向混合正义观转型,西方法治所代表的国家法抽象正义观是其骨架。     

人-自观念演进的否定之否定

在人与自然界的关系的演进过程中,形成了与不同文明时期相适应的人-自观念。从＂天人合一＂到＂人定胜天＂再到＂和谐共生＂,这是人-自观念演进的肯定、否定、否定之否定的辩证发展过程,也是一个合乎规律的过程,它们都是时代的产物,都包含着不同程度的合理的因素,我们必须对它们进行具体的辩证的分析。     

老年人生活空间移动性影响要素研究进展

 老年人生活空间移动性是老年人在日常生活中能动生活状态的重要表征。在梳理老年人生活空间移动性相关概念、测度方法基础上，分析了物质环境要素和非物质环境要素对老年人生活空间移动性的影响；提炼出有效支持老年人生活空间移动性的中观环境规划、微观环境设计和政策文化扶助层面的策略；指出了老年人生活空间移动性的研究建议和发展方向。     

行政机关违法设定许可的法律责任探析

对于行政许可违法的法律责任问题，人们往往是从行政许可实施违法的角度进行研究，而对于设定违法及其责任追究的探讨却相对薄弱。然而。行政许可设定一旦违法，其对相对人和社会公共利益的损害将会更大，因此，对许可设定的违法及其责任问题进行研究，以避免违法行政行为的发生，促进政府依法行政，不仅必要而且是非常有意义的。     

曲面"侧"概念的"参照物"理解法

曲面“侧”是一个重要而难以理解的概念,本文对曲面“侧”概念的讲授方法进行了探讨,给出了曲面“侧”概念的“参照物”理解法,通过实践证明,效果良好。     

关于一维非自治时滞系统点态退化一例

给出了一维非自治时滞系统点态退化的一个例子,拓宽了该领域的研究。     

动量守恒定律和动量矩守恒定律的正确表述

现行力学教材和普通物理教材大都把动量守恒定律和动量矩守恒定律视为质点组动量定理和动量矩定理的推论，忽视了守恒星的本质意义，是不正确的．本文绘出正确表述．