基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型

在分析信誉系统评价的目标系统的行为特征的基础上,提出了一种集成的BP神经网络模型.该模型使用训练集对构造好的BP神经网络进行训练,将测试集输入到训练好的BP神经网络中,进行欺骗检测,并在行为维度上进行欺骗检测效果验证.实验结果验证了基于BP神经网络的信誉欺骗检测模型的可行性.基于BP神经网络的欺骗检测模型能够快速、准确地实现欺骗行为的检测.     

基于径向基神经网络的污水管网堵塞诊断方法

为了对城市污水管网堵塞故障进行准确诊断,提出了基于径向基神经网络的污水管网堵塞故障诊断方法.采用节点液位高度为输入变量,构造了径向基神经网络故障诊断模型.基于管网水力模型构造了故障训练集,应用于某典型环状管网故障训练与诊断,采用训练后的模型对5组数据进行故障识别,均准确预测定位了堵塞故障管段,验证了方法的有效性.     

基于人工神经网络构建运动训练计划模型的研究

以短跑项目为例，从决定短跑运动员的影响因素出发，构造了用于确定短跑运动员训练计划的人工神经网络模型．该系统可以借助现有优秀短跑运动员的训练计划建立相应的神经网络模型，以便针对具体的训练对象制订合理的训练计划．由于神经网络模型所固有的泛化功能，即使在提供信息不完备或存在明显的误差等情况下，上述模型制订的训练计划仍有一定的指导意义．     

基于蚁群算法和神经网络的位移反分析

运用蚁群算法和人工神经网络构造了位移反分析的蚁群人工神经网络模型,并基于正交试验获得的训练样本对网络进行学习,以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数和位移之间的关系。该方法以神经网络为基础,用蚁群算法来学习神经网络的权系数。利用反演结果,建立快速拉格朗日快速计算法(FLAC)模型,对地表沉陷进行预测。结果表明:用蚁群算法训练神经网络,可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能。     

神经网络近似结构分析的最佳样本集

基于多层神经网络映射存在定理,建立近似结构分析的人工神经网络模型,构造不同样本集进行计算机数值试验,分析不同样本集学习后模型的模拟精度,算例分析表明,当采用适当的样本集训练神经网络时,得出的可靠性指标可满足精度要求同时训练时间又最少。     

GA优化的模糊神经网络在炉温控制中的应用

文章提出了一种利用模糊推理系统、神经网络和遗传算法相结合的加热炉炉温控制模型;该模型利用神经网络构造模糊推理系统,利用遗传算法对神经网络的参数进行优化与训练,以完善系统的自学习和自适应能力;经仿真试验表明,该系统具有良好的控制效果.     

基于BP网络的银行竞争力综合评价

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。     

基于神经网络法对无刷直流电动机波动力矩补偿的分析

将神经网络技术引入无刷直流电动机系统控制中,利用SPDS算法对神经网络进行离线训练,利用训练成功的神经网络来构造波动力矩多层前馈神经网络模型,由此可得到波动力矩补偿输入的特定的幅值,相位。实验结果表明,此策略可以对波动力矩进行有效地补偿,最终样机的波动力矩减少到0．7％以下。     

基于蚁群算法和神经网络的位移反分析

运用蚁群算法和人工神经网络构造了位移反分析的蚁群人工神经网络模型，并基于正交试验获得的训练样本对网络进行学习，以此训练好的神经网络模型来描述岩体力学参数和位移之间的关系。该方法以神经网络为基础，用蚁群算法来学习神经网络的权系数。利用反演结果，建立快速拉格朗日快速计算法（FLAC）模型，对地表沉陷进行预测。结果表明：用蚁群算法训练神经网络，可兼有神经网络广泛映射能力和蚁群算法快速全局收敛的性能。     

模糊神经网络的MRAC在环境试验箱控制中应用

针对环境试验箱具有非线性、时变性、强耦合性使得经典控制理论难以对其进行有效控制的问题,提出了以模糊神经网络构成间接模型参考自适应控制方案,以满足系统稳定性、实时性的设计要求.阐述了如何运用模糊神经网络构造间接模型参考自适应控制系统及如何对模糊神经网络构造的辩识器和控制器进行学习和训练.仿真结果表明,该智能控制系统具有很强的鲁棒性和控制复杂被控对象的优越性.     

利用NURBS函数训练神经网络构造自由曲面

提出了利用ＮＵＲＢＳ理论和神经网络相结合构造自由曲面的计算机方法。ＮＵＲＢＳ是与描述自由曲面的Ｂ样条方法相统一的又能精确表示二次曲面的数学方法，经过训练的神经网络能够识别和预测各种模拟量。利用这两种方法的结合，对处理自由曲面的构造提出了新思路，即用ＮＵＲＢＳ计算方法训练由ＢＰ模型构造的神经网络，用计算机表示自由曲面。     

遗传算法改进神经网络的电力系统谐波检测法

提出了将遗传算法与神经网络结合起来用于电力系统谐波幅值与相位测量的方法。根据电力系统谐波的特点,构造了用于谐波检测的神经网络模型,阐述了网络训练样本的形成方法。借助Matlab提供的遗传算法与神经网络算法工具箱,先用遗传算法对前馈神经网络进行全局训练,再用BP(back-propagation)算法进行精确训练。仿真结果验证了该方法的有效性和可靠性。通过与传统BP算法测量谐波的方法相比较,该方法具有训练速度快,不易陷入局部极值,测量精度高的优点。最后用未训练的样本检测训练好的神经网络,验证了该网络同时也具有较好的泛化能力。     

神经网络负荷模型的综合能力研究

针对电力电子设备综合负荷模型难以用机理模型描述的现状,构造了动态综合负荷的模糊神经网络模型.该模型具有模糊推理和神经网络的优点,能很好地逼近动态负荷的模型输出.通过对已知实测建模数据的训练,分析了模糊神经网络负荷模型的前件参数、结论参数的辨识策略,阐述了模糊隶属度和模糊规则的形成过程.对负荷构成相异的4组实测变电站负荷数据,用其中1组建模数据进行训练,得出模糊模型结构和参数,用该模型去拟合其他3组数据,对模糊神经网络负荷模型的综合能力进行验证.实例表明,该模糊神经网络负荷模型不仅具有很强的自描述能力和收敛性,而且具有良好的综合描述能力.     

基于改进型蚁群神经网络的ECG心搏分类器

采用改进型蚁群算法优化神经网络模型,构造一个蚁群神经网络的ECG分类器,并对MIT/BIH心律失常数据库中的4类心搏进行分类.结果表明,本文的蚁群神经网络能改善网络性能,有效地避免局部极优,提高训练速度,获得了比BP算法更好的心搏分类性能.     

改进型模糊神经网络模型的构造

利用模糊系统和神经网络的优势,构造一种改进型模糊神经网络模型.从极大-极小模糊算子的模糊神经元入手,提出改进的修改模糊权值的训练学习规则.改进后的模糊神经网络模型大大减少了运算量,提高了收敛速度.采用此学习算法对实际汽轮发电机组运行状态进行监测,结果表明,模型具有较强的状态监测能力,达到预期的目的.     

基于遗传算法和神经网络的远程减速机故障诊断系统的设计

通过对减速机故障形式的分析,采用BP神经网络建立故障诊断模型,利用遗传算法优化神经网络权值、阈值、网络结构,将遗传神经网络模型应用到远程减速机的故障诊断的设计中,比较单一的神经网络和遗传神经网络的训练误差曲线,得出遗传神经网络在训练速度和准确性上远远高于神经网络训练模型.     

钻孔灌注桩单桩竖向承载力预测方法研究

根据长期的工程实测资料,提出了运用神经网络技术的方法来预测钻孔灌注桩的承载能力,从而达到在施工过程中减少或不做试桩的效果.通过对高层建筑物和大跨度桥梁钻孔灌注桩的静载实验数据分析,选择神经网络方法对承载力进行预测.首先,构造了合理的神经网络模型;接着对神经网络模型经过样本学习训练进行承载能力预测;最后,证实了神经网络技术在预测钻孔灌注桩的承载能力时可以满足工程实际的需要.     

基于遗传算法和神经网络的远程减速机故障诊断系统的设计

通过对减速机故障形式的分析,采用BP神经网络建立故障诊断模型,利用遗传算法优化神经网络权值、阈值、网络结构,将遗传神经网络模型应用到远程减速机的故障诊断的设计中,比较单一的神经网络和遗传神经网络的训练误差曲线,得出遗传神经网络在训练速度和准确性上远远高于神经网络训练模型。     

智能化的电力安全文化评估模型与仿真

针对电力安全文化评估系统是一个复杂的非线性系统,构造了基于粗糙集-神经网络的智能化电力安全文化评估模型,通过粗糙集约简输入变量,提炼学习样本,再利用神经网络对其进行训练和评价.该智能模型避免了评价元素过多而导致的网络拓扑结构复杂、训练时间过长等不足,很好地解决了安全文化评价结果和评价元素之间的复杂非线性关系,具有良好的泛化能力,能够对电力安全文化状况做出准确有效的评估结论.     

基于增强学习规则的倒立摆模糊神经网络控制器

为实现模型未知、初始时有脉冲输入的车上单级倒立摆镇定控制,提出了一种采用增强学习规则训练的模糊神经网络控制器。以神经网络构造基于T-S(Tankagi-Sugeno)规则的模糊控制器;用3层前馈网络组成预测器进入仿真,得到倒立摆状态并计算状态预测值,再将状态和状态预测值组成训练数据对,训练状态预测BP(Backward Propagation)网络;利用增强学习的方法训练模糊控制器,根据神经网络产生的模糊控制量和倒立摆状态预测,做出控制决策。此方法简化了模糊控制部分参数调整,亦可应用于其他无模型控制。实验证明,控制器鲁棒性良好,即使在倒立摆参数变化较大时,控制器仍能维持倒立摆平衡。