一种动态过程辩识的鲁棒BP算法

提出一种ＢＰ网络的鲁棒算法,该算法克服了ＢＰ网络收敛速度慢,不具有抗强干扰的缺点,并用于动态系统辩识,仿真结果表明了算法的有效性。     

具有无穷时滞神经网络模型的研究

研究了一维、二维的具有无穷时滞神经网络的模型. 分析得到两个模型的平衡点全局吸引性的充要条件,并给出了证明. 最后进行数值模拟以验证所得结论.     

天荒坪上水库平面监测基点网优化讨论

根据测量控制网优化设计理论,对天荒坪抽水蓄能电站平面监测基点网的监测方案进行深入的讨论,而且根据大坝安全监测规范的要求考虑了控制网的可靠性问题、精度问题,并提出了满足工程要求的、能节省大量观测工作量的一种观测方案。     

基于局部模式的话音编码算法

提出了一种新的基于非线性局部模式的信号处理方法,并将其应用于话音编码中,在相同的编码条件下,基于ＮＬＬＰ的编码方案性能好于标准的线性预测编码算法和由线性局部预测模式构成的方案。     

基于多级分类器的自由手写数字在线识别

设计了一种用于手写字符在线识别的多级分类器模型。在该模型中,通过对四个独立的分类算法进行集成,将脱机方法与联机方法,神经网络方法与传统方法有机地结合起来构成一个完整的手写字符在线识别系统。理论分析和实验结果表明,该集成系统比单一系统具有明显的优越性。     

汽轮机叶片结垢在线诊断的一种新方法

克服以往对汽轮机故障诊断侧重于对振动信号的监测与分析,而对热力参数重视不够的局限从对热力状态参数的监测与分析出发,以汽轮机叶片结垢为例,了汽轮机叶片结垢与热力养育 关系;并以热力计算结果为训练样本,建立了判别结垢程度的神经网络模型,经实例验证,该模型可以较准确地判明叶片结垢程度。．     

联想记忆混沌神经元网络

在对当前混沌神经元网络在信息处理中的应用研究的基础上,提出了对混沌神经元组成的人工神经网络模型建立一种新的自联想矩阵的方法,由此建立了经沌神经元组成的改进的联想记忆网络。通过仿真实验证实了与现有方法相比,其联想的成功率和加快速度方面都有较大的提高。并从理论上详细地介绍了网络的联想记忆过程和性质提高的原因。     

神经网络时间序列预测及其工程应用

基于时间序列分析的方法,针对船用捷联陀螺的具体特性,提出了一种神经网络对间序列预测及建模方法,并对某捷联航姿系统中所用陀螺漂移数据进行了神经网络建模尝试。     

连续参数小波网络在机械状态预报中的应用

研究了连续参数小波网络的原理及其构造,通过仿真数据的比较分析,说明了连续小波网络较传统ＢＰ网络有更快的收敛速度和更好的非线性逼近能力。同时,在用连续参数小波网络对实际机组振动峰峰值数据的预报中,收到了满意的效果。     

基于人工神经网络的扁钢轧制力模型

根据ＢＰ人工神经网络算法原理,结合某厂型钢轧机轧制扁钢时的轧制力实测数据,对扁钢轧制力进行建模,结果表明,神经网络用于轧制力建模是可行的,所建模型系统误差〈１％,模型计算值与实测值的偏差,４％,较好地反映了实际轧制过程的特征。