遗传小波神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

提出一种基于遗传算法(Genetic Algorithm, GA)、小波变换及神经网络(NN)的模拟电路故障诊断方法.该方法将小波基作为神经网络的传递函数,利用遗传算法优化神经网络的结构和权值,从而避免了BP神经网络结构设计的盲目性和局部最优等问题,大大减少了网络训练时间.利用该方法对模拟电路进行故障诊断有利于提高诊断的智能性及识别故障类别的能力,提高诊断的精度与速度.实例诊断结果表明文中所提方法是可行的.     

基于优化遗传算法的灰色-RBF神经网络预测模型研究

根据灰色系统、RBF神经网络的模型及遗传算法原理,提出了一种基于灰色系统与改进的遗传算法RBF神经网络的系统预测模型,采用改进的遗传算法对该模型进行全局优化,最后用实验验证了模型的有效性,对比分析了单独使用GM(1,1)和RBF神经网络模型的预测结果.结果证明,优化后的预测模型的预测精度高于另外两种模型的预测结果.     

基于改进神经网络的GDP时间序列预测

由于GDP时间序列具有线性和非线性的特征,神经网络(NN)方法和集成预测方法等在预测分析时可能产生较大误差.以GDP的年增长率作为神经网络的输入,建立基于BPNN的GDP预测模型.利用此改进BPNN模型对我国的GDP进行预测和验证,并分别与ARIMA-BP集成模型及BPNN模型进行比较.结果表明,改进的BPNN模型预测...     

基于遗传算法径向基神经网络的交通流预测

为提高径向基（RBF）神经网络预测模型对交通流预测的准确性,提出了一种基于遗传算法优化径向基神经网络的交通流预测方法。利用遗传算法优化径向基神经网络的权值和阈值,然后训练RBF神经网络预测模型以求得最优解,并将该预测方法与RBF神经网络和BP神经网络的预测结果进行对比。仿真结果表明,该方法对交通流具有较好的非线性拟合能力,预测精度高于径向基神经网络和BP神经网络。     

改进GA优化BP神经网络的短时交通流预测

为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Metropolis接受准则来增加遗传算法的局部搜索能力,避免了遗传算法过早收敛和陷入局部最优解。通过改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。仿真结果表明,该方法对短时交通流预测具有较好的预测精确性。     

基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型

为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络 的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数, 并将其结果作为灰色神经网络的输入,建立了基于改进布谷鸟优化的灰色神经网络预测模型,在此基础上,采用该 方法对煤与瓦斯突出进行预测.仿真实验表明,该模型的预测精度要优于标准灰色神经网络和基于粒子群算法的 灰色神经网络等方法.     

基于改进CS优化算法的灰色神经网络预测模型

为了提高灰色神经网络在人工智能预测领域中的预测准确性,提出一种改进布谷鸟算法优化灰色神经网络的预测方法.通过改进的布谷鸟算法对常规灰色神经网络(GNN)的白化参数进行优化,寻找出最优初始化参数,并将其结果作为灰色神经网络的输入,建立了基于改进布谷鸟优化的灰色神经网络预测模型,在此基础上,采用该方法对煤与瓦斯突出进行预测.仿真实验表明,该模型的预测精度要优于标准灰色神经网络和基于粒子群算法的灰色神经网络等方法.     

基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测

股票价格是一种具有较强随机性的数据,不仅受到买卖双方的影响,而且与国内外政策因素有关.为了提高精度,采用BP神经网络与遗传算法结合的方法进行研究.针对BP神经网络初始权值随机、遗传算法易陷入局部优化等问题,给出了一种基于自适应遗传算法优化的BP神经网络股票价格预测模型,该模型通过自适应遗传算法对BP神经网络初始权值进行优化,从而对股票价格进行预测分析.实验仿真结果表明该模型可以获得较高的预测精度和较快的收敛速度.     

基于改进免疫遗传算法的神经网络及其在股票预测中的应用

针对BP神经网络学习速度慢、容易陷入局部极小的缺点,提出了一种基于改进免疫遗传算法的多层前向神经网络,将该算法用于多层前向神经网络的权值优化,扩大了神经网络的权值搜索空间,提高了网络系统的学习效率和精度.将该神经网络用于上证指数的趋势预测,仿真结果表明:该神经网络比BP神经网络具有更好的全局收敛性、更高的学习效率和预测精度.     

GA优化灰色神经网络的煤矿瓦斯浓度预测

针对神经网络在煤矿瓦斯浓度预测中存在缺少大量实时数据和难以精确建模的问题,建立一种遗传算法优化灰色神经网络模型。采用灰色预测少数据模型理论和神经网络的自学习能力构建改进的瓦斯浓度预测模型,并利用遗传算法对该模型的初始权值和阈值进行优化。结果表明,遗传算法优化灰色神经网络模型较传统模型提高了瓦斯浓度的预测精度和速度。该研究为预防瓦斯事故的发生提供了有益参考。     

荔枝龙眼炭疽病和霜疫霉病的识别与防治

总结了荔枝龙眼重要病害炭疽病和霜疫霉病的症状、病原、发生规律及综合防治措施;指出荔枝龙眼炭疽病和霜疫霉病主要为害叶片、花穗和果实,叶片早落,花穗干枯死亡,果实腐烂并产生异味;两种病害为害造成的损失很大,防治必须及时,且防治措施以农业防治和化学防治为主。     

中胚花筒螅辐射幼体附着和变态及其温盐效应

研究了中胚花筒螅辐射幼体的附着和变态过程以及不同温、盐度对辐射幼体附着和变态的影响．结果表明幼体的附着分为暂时性附着及永久性附着两个阶段；幼体附着变态的适宜盐度范围为23～41；适宜温度范围为13～21℃；在较低温度下（9～17℃），幼体可逆性ATT附着时间延长，有利于幼体对附着基底的选择及幼体的扩散．     

中胚花筒螅辐射幼体附着和变态及其温盐效应

研究了中胚花筒螅辐射幼体的附着和变态过程以及不同温、盐度对辐射幼体附着和变态的影响.结果表明幼体的附着分为暂时性附着及永久性附着两个阶段;幼体附着变态的适宜盐度范围为23～41;适宜温度范围为13～21℃;在较低温度下(9～17℃),幼体可逆性ATT附着时间延长,有利于幼体对附着基底的选择及幼体的扩散.     

科技出版与科技学术道德

本文从科技出版的角度探究和思考了当前关注的学术腐败问题，对学术腐败产生的原因、学术腐败在科技出版中的表现以及科技出版如何抵制学术腐败进行了分析，提出了解决问题的意见。     

镁合金板带生产应用现状与发展前景

通过对目前镁合金板带的生产技术、工艺设备和产品应用现状等方面的描述,分析了其生产与应用的特点.同时,通过介绍镁合金板带生产工艺的开发现状,探讨了其发展趋势与前景,尤其是以热轧开坯进行卷式法生产的可能.     

桩土摩擦粘着特性及分析方法

同一土层的桩侧摩阻力在不同条件下取值会有很大区别,因此有必要对桩侧摩阻力的影响因素进行分析。分析了桩土的摩擦粘着机理,指出影响侧摩阻力的因素主要为桩土界面强度及土层强度,其中桩土界面强度包括界面摩擦力和界面粘着力两部分。根据机理分析提出使用有限元法配合试验结果进行分析应包括两方面的(1)根据试验实测结果通过试算确定侧摩阻力极值由桩土界面强度决定还是由土层强度决定;(2)若侧摩阻力由界面强度决定则根据土层特性进行摩擦系数假定,进而确定界面摩擦力及粘着力。介绍了ADINA建模及计算过程。通过应用一组混凝土短桩的静载试验结果进行计算分析来说明分析过程。     

海洋科技发展演变的影响因素及规律探析

海洋科技在漫长的发展演变过程中,由于多种因素的交织作用而形成了特有的发展规律。基于分析影响海洋科技发展的诸如政治、经济、军事等各种因素,探讨海洋科技发展演变规律,有利于深层次理解海洋科技的发展历程、正确把握其发展脉络,并对未来的走势作出科学预测。     

电力拖动控制课程教学改革与实践的思考与探析

电力拖动控制是普通高校电气工程及其自动化、自动化专业的一门重要的主干专业课程,也是培养合格自动化专业人才的关键课程之一,因而受到极大关注。传统的教学模式单调、枯燥,严重地影响了教学效果。笔者在总结多年教学经验的基础上,对理论教学和实践教学进行改革探索,提出了新的教学模式并进行实践,提高了学生的学习积极性和教学效果。     

浅谈高校科研管理及科技开发

本文从五个方面论述了高校科研管理工作，指出了新时期高校科研应如何提高科研人员的素质和管理水平，发挥高校科研的优势和潜力，更好地为经济建设服务。     

暖通空调的冷、热源方式及特点

对目前暖通空调系统中所采用的各种冷热源方式、特点进行了分析.