神经网络的p-T-u及p-x-u关联与推算

利用神经网络来进行 p T u和 p x u关系关联与表达 ,在此基础上进行了物性推算 ,并将推算结果与实验结果进行了比较 ,推算的平均相对误差误差均在 1.32 %以内。     

利用神经网络算法推算超额吉布斯自由能

利用神经网络算法推算了超额吉布斯自由能Gm^E，并将推算结果与实验结果进行了比较，推算的平均相对误差均在1．42％以内。     

浅谈回弹法测定混凝土强度的推算

本文针对回弹法测定混凝土抗压强度过程中的强度推算问题,提出了计算方便、快捷的推算方式,并与《公路路基路面测试规程》中近似推算公式和《回弹法评定混凝土强度技术规程》强度推算进行了比较。该推算公式可靠性高、方便、快捷,具有很强的推广性,可以极大的简化回弹法测定混凝土强度的计算过程。     

非离子表面活性剂两相分配系数的计算

利用UNIFAC模型对3种同系的非离子表面活性剂进行了基团拆分，比较了非离子表面活性剂两相分配系数的计算值与文献值，结果偏差较大，为提高推算精度，对表面活性剂进行新的基团划分，提出了UNIFAC新基团OCH2CH2，OCH2CH2OH，重新关联了基团相互作用参数，并进行了平衡推算及多分散系统的验证，结果令人满意。     

民用运输机全发起飞地面加速段计算方法研究

对民用运输机的全发起飞地面加速段性能的计算方法进行研究,给出了起飞离地点的判断方法、建立了全发起飞地面加速段计算模型。以某民用运输机为例,对该机的全发起飞地面加速段数据进行分析计算,将计算结果与飞行试验所测的结果和设计方的理论推算结果进行比较。结果表明,该计算方法正确可靠,而且比理论推算结果更加准确,可用于对设计方理论数据的修正,并可为其它飞机的全发起飞性能计算提供方法参考。     

SP调查方法在交通预测中的应用

比较了SP调查与RP调查 ,对SP调查的主要过程、注意事项等进行了说明 .介绍了实际调查案例 ,利用调查数据对PCL模型进行了推算 ,并对交通方式分担率进行了研究 ,结果证明PCL模型比MNL模型具有更高的精度 .     

大数量圆柱绕射问题递推算法的理论基础

利用单根圆柱绕射问题的特征函数展开解,直接构造出浪散射的传输矩阵,进而利用Ｂｅｓｓｅｌ函数和Ｈａｎｋｅｌ函数的平移公式,对水波动力学问题建立了大数量圆柱波浪绕射的递推算法。作为算例,就不同方向、不同波数入射波情况下的双圆柱绕射问题进行了具体计算,并将计算结果与多柱绕射问题截面周线波动源分布法的结果进行了比较,计算比较表明,文中建立的大数量圆柱绕射问题的递推算法是有效的。该算法可以进一步拓广至其他形     

二元系多甘醇水溶液的混合热与汽液平衡关系的研究

使用Calvet BT2.15型低温微量热计测定了二甘醇、三甘醇分别与水的二元体系在298.15,308.15和318.15K温度下的混合热(△H或H~E)。基于此实测的△H～f(x,T)数据和甘醇水溶液在298.15和319.15K温度下的文献值,进行了△H的关联与VLE的推算,采用的工作方程是在评比了几个基于局部组成概念的半经验模型后,对溶液理论模型加以修正提出的,将改进后的模型与广为流行的三参数NRTL模型比较,其关联与推算的结果是令人满意的,尤其是对VLB的推算显著优于3-NRTL方程。     

计算线性系统动态响应的递推算法

本文给出一种计算线性系统的过渡过程的近似算法——递推算法.用于常微分方程求解和根据已知的系统传递函数、输入函数求取系统响应的问题。用实例说明了递推算法的具体步骤,并对结果与精确解进行了比较。     

考虑空域高度限制的航空器飞行轨迹推算模型

飞行轨迹推算是空中交通流量管理的一个重要研究内容.本文在传统飞行轨迹推算方法基础上,针对管制空域内飞行高度受限等现实情况,构造了考虑空域高度限制的航空器飞行轨迹推算模型.该模型综合航空器飞行性能和飞行计划,对飞行轨迹进行初步推算,再分析飞越空域的高度限制,更新航空器飞行姿态,对初步结果进行修正,最后根据实时监视信息,再次修正推算结果.利用真实飞行计划进行实验,实验结果表明,本文模型能模拟出航空器阶梯爬升和提前下降状态,更接近实际飞行过程.与真实轨迹相比,本文模型推算出的高度、时间标准差比原算法减少62.77%和68.06%,并且符合实际飞行原则和空域使用规则,具有一定的参考价值和实用性.     

基于人工神经网络的火控系统故障诊断

阐述了人工神经网络的基本原理,研究分析了BP神经网络的缺陷并提出了优化策略。在此基础上,将BP神经网络应用于火控系统故障诊断之中,提出了基于此网络的火控系统故障诊断模型、实现方法和优点。     

BP神经网络在矿井安全监测评价系统中的应用

阐述了BP神经网络基本理论，分析了BP神经网络存在的问题并提出了两种改进方法，增加了收敛速度，提高了效率。并将其应用于矿井安全监测评价系统中，提出了基于此理论的安全监测评价方法等，为矿井的安全生产和安全管理提供了依据。     

基于模糊神经网络的机械手自适应控制

单纯的神经网络和单纯的模糊系统具有各自的优点和缺点,模糊神经网络是两者的结合,它可吸取两者的优点而达到更优良的性能。这里提出了一种基于模糊神经网络的自适应控制方法。在利用常规控制器提取初始模糊规则的基础上,利用专家经验对初始规则进行补充,最后再利用误差的反向传播算法对参数进行在线的自适应调整。该方法用于机械手的跟随控制,两个模糊神经网络分别用于主回路控制和对象的逆模型,最后得到了优于样本控制器的跟踪控制效果。     

二层高阶神经网络对任意布尔函数的实现

本文讨论了二层高阶神经网络的能力问题。主要有三个方面的结果：（１）证明了任意布尔函数可由二层高神经网络实现；（２）给出了二层高阶神经网络的ＢＰ算法；（３）模拟实验结果。上述结论表明对高神经的研究具有很强的理论意义和实用价值。     

Elman神经网络在中子解谱中的应用

人工神经网络由于其优良的自我调节能力及学习能力,已经被广泛地应用在各领域的非线性分析中.在中国锦屏极深地下实验室(CJPL)中的低本底液闪中子探测器一直在记录着中子的本底数据,探测器输出的能谱实际上是核反冲能谱,与输入能谱可一一对应,并随着输入能谱的改变而发生改变;因此可以将探测器输出信号输入到训练过的神经网络中判断输入能谱.本论文采用的神经网络为Elman神经网络,训练神经网络采用的数据为Geant4模拟所得.将实验获取的核反冲能谱输入到训练过的神经网路进行反解,最后Elman网络反解出的Am-Be中子源能谱与真实谱误差在0.1%～11.8%,反解出的~(252)Cf中子源能谱与真实谱误差在0.1%～8.9%.     

BP网络的改进及其应用

阐述了人工神经网络基本原理,研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略.建立了求高分子材料本构关系的三层前馈反向传播神经网络模型,并作了多次不同的泛化性测试.实例分析表明,改进的BP网络在收敛速度及稳定性方面都有很好的效果,可应用于求高分子材料本构关系.     

神经网络在自走车辆最优轨迹控制中的应用

介绍了分层网络的基本理论和相关的有效算法反向传播学习算法（Ｂ－Ｐ算法），并介绍了将神经网络应用于车辆自动行走轨迹优化控制的研究。     

交通量的灰色神经网络预测方法

结合灰色系统思想与神经网络构成灰色神经网络,根据目前灰色模型与神经网络结合的方法,提出并联型、串联型和嵌入型3种预测模型的结构.并联型灰色神经网络首先采用灰色模型、神经网络分别进行预测,而后对预测结果加以组合作为实际预测值;串联型对多个灰色预测的结果使用神经网络进行组合;嵌入型在神经网络的输入端、输出端分别增加一个灰化层和白化层而构成.对并联型灰色神经网络给出一种根据预测模型的有效度确定加权系数的方法.将上述3种灰色神经网络模型用于对京石高速公路断面机动车实时交通量进行预测,模型精度和预测结果比较理想,优于单一预测模型.实验表明:灰色神经网络可提高预测精度,用于交通量预测方法是有效可行的.     

A Worsted Yarn Virtual Production System Based on BP Neural Network

Back-Propagation (BP) neural network and its modified algorlthm are introduced. Two series of BP neural network models have been established to predict yarn properties and to deduce wool fiber qua/ides. The results from these two series of models have been compared with the measured values respectively, proving that the accuracy in both the prediction model and the deduction model is high. The experimental results and the corresponding analysis show that the BP neural network is an efficient technique for the quality prediction and has wide prospect in the application of worsted yam production system.