M-P人工神经网络用于核电站故障诊断系统

按照实际情况,将人工神经网络M-P模型应用于核电站机组故障诊断系统的部分诊断网络。根据核电站故障诊断信号和故障事件特点,提出在特定诊断网络中使用M-P模型的可能性和具体构建诊断网络的方法,对其优缺点进行了比较。使用M-P模型对核电站重要厂用水系统建立了简单诊断网络,进行了验证。该模型简单直接,可以避免若干使用其他人工神经网络模型时遇到的问题。该模型与其他模型结合使用于核电站故障诊断系统,尤其在处理逻辑判断性较强的诊断任务时,可以达到更好的效果。     

分布式的网络性能管理专家系统模型

根据目前计算网络管理的需要，提出分布式和智能化的管理体系结构．建立了基于人工神经网络的网络性能管理专家系统的模型，并给出一个设计实例，在实例中重点介绍了数据传换和训练样本集的设计。     

冻粘土三轴流变特性的神经网络预测

针对冻粘土特殊的物理力学性质，通过详细的冻粘土三轴应力条件下长期蠕变实验，讨论了温度，轴压，围压三种因素对冻粘土蠕变特性的影响，并利用人工神经网络（ANN）方法对冻粘土三轴流变特性进行了预测，建立了BP网络模型，预测结果与实验值吻合，因而具有一定的理论和实用价值。     

人工林林下植被及桉树林生态问题的研究进展

较全面地评述了国内外开展人工林植被及桉树林生态问题的研究概况,对林下植被与人工林经营管理的关系、植物多样性及桉树林经营存在的一些问题做出了扼要的总结.     

华容道问题最优解的搜索策略

本文讨论了有关华容道问题最优解的搜索策略、数据结构、算法优化及程序设计，并对程序运行结果作了分析。     

人工神经网络预测离子色谱分离条件

 以EDTA为淋洗液,用均匀试验设计法研究了高Cl^-浓度下Cl^-与NO₂^-,NO₃^-的分离条件.将实验条件和实验结果作为BP神经网络的训练集,同时对网络的结构和训练速率进行筛选和优化.经过2567次训练后,网络训练误差达到10^-5.对训练结果的考察表明,人工神经网络以较少的实验数据成功建立了离子色谱分离条件的预测模型,最大相对误差仅为0.85%.     

随机激励下高压管道的疲劳寿命分析

应用功率谱密度(Power Spectral Density)法对随机基础激励下高压管道进行疲劳寿命分析．给出了在随机激励作用下结构的随机响应计算方法，由随机过程和Miner线性累积损伤理论，推导了功率谱密度法估算结构寿命的公式．在此基础之上，以一飞机高压管道结构为例，编写程序求解出其疲劳寿命值．算例表明，在某些结构的应力响应无法实测或难以实测到的情况下，采用功率谱密度法分析其疲劳寿命显得简洁有效．     

凝胶-固相反应法制备SrBi2Ta2O9

以碳酸锶、五氧化二钽、三氧化二铋等物质为原料，采用凝胶一固相反应法制备了SrBi2Ta2O9。利用XRD、DTA、SEM等分析手段对其形成过程和烧结特性进行了研究。结果表明，球磨时间、烧结时间以及烧结温度对烧结密度和SrBi2O9的分解都有明显的影响。介电性能显示，该方法合成的SrBi2Ta209和传统的固相法合成的SrBi2TaO9性能差别不大。     

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。     

香港公共出租车转换站内污染物演变模式识别及预测

对香港公共出租车转换站(TTI)内的污染物扩散和分布情况进行了研究.影响TTI内污染物水平的因素有出租车流、环境条件、人们的活动以及TTI的结构等.对TTI内的悬浮粒子进行了现场监测,通过分析前述因素对悬浮粒子水平的影响,提出用人工神经网络来进行研究.基于所获得的不同时间段的数据,训练了适用于此类问题的神经网络模型,对该模型的性能进行了分析和验证.文中还对TTI内空气污染物的积聚模式及演变趋势进行了模拟预测和实测对比,对比结果表明,文中提出的TTI内污染物的预测方法是可行和可靠的.