RBF网络在电喷发动机故障诊断中的应用

阐述了神经网络的模型、算法和分类,利用电喷发动机实测数据作为学习样本,采用径向基函数神经网络建立发动机的故障诊断模型,通过该模型对电喷发动机的参数进行了辨识,表明RBF网络学习速度很快,适于在线实时监测与诊断.     

一种新型径向基函数神经网络学习算法：递归正交最小二乘法（ROLS）

径向基函数神经网络在很多领域得到了成功的应用。但迄今为止仍没有一种有效的方法来确定隐层中心数目，笔者将递归正交最小二乘（ROLS）方法引入RBFNN建模训练，利用ROLS算法训练网络后所得的有用信息，采用后向选择算法，逐步去掉那些使网络残差增加最小的中心，在得到网络有效中心的同时，还满足了精度要求，从而大大简化了RBF网络结构，节约了大量的存储空间以及计算量。仿真和实验结果表明该方法是有效而实用的。     

磁场对水内能作用的分子动力学模拟

将水系统视为正则系统，采用分子动力学模型方法计算了磁场条件下水的内能，比热和径向分布函数，结果表明，磁场可以影响径向分布函数g(r)的分布，使水的结构发生变化，从而导致水的内能，比热发生改变，水的内能，比热，径向分布函数伴峰的高度与磁场强度的关系均呈多极值特征，且在常温下磁感应强度为0．25T时，磁场作用最明显。     

心室晚电位识别的一种方法

论文采用小波包分析和人工神经网络相结合的方法完成对心室晚电位的识别。首先利用小波包分解技术提取心电信号的特征，将不同频带子信号的能量作为心电信号的一组特征值，然后采用径向基函数网络实现对晚电位的分类。经过对28例3导信号平均心电图实验数据的处理，取得了较高的识别准确率。     

基于径向基神经网络的股价预测

借助径向基函数（Radial Basis Function)神经网络对非线性函数的逼近能力，对深能源A股价这个时间列作了连续若干天的一步预测，并与其他预测方法进行了比较。结果表明，用径向基神经网络预测股价是可行的和有效的。     

应用Elman神经网络的混沌时间序列预测

利用改进的 Elman神经网络对 3个典型的混沌时间序列在不同的噪声水平下进行预测 ,探讨了神经网络学习与泛化之间的关系 ,通过试凑法给出了 Elman最优的隐节点个数。并利用3种指标对预测结果进行了评估 ,结果显示 Elman网络对混沌时间序列预测的良好特性     

完备非紧梯度扩张Ricci孤立子的刚性

利用已有梯度Ricci孤立子的刚性定理, 讨论完备非紧梯度扩张Ricci孤立子, 在Ricci曲率非负、 径向曲率为0及Weyl张量的四阶散度非负的条件下, 得到了其刚性的结果.     

磁场对水内能作用的分子动力学模拟

将水系统视为正则系综 ,采用分子动力学模拟方法计算了磁场条件下水的内能、比热和径向分布函数。结果表明 ,磁场可以影响径向分布函数 g(r)的分布 ,使水的结构发生变化 ,从而导致水的内能、比热发生改变。水的内能、比热、径向分布函数伴峰的高度与磁场强度的关系均呈多极值特征 ,且在常温下磁感应强度为 0 .2 5T时 ,磁场作用最明显。     

利用径向剪切干涉法测量液晶空间光调制器的位相调制特性

研究了一种测量液晶空间光调制器的相位调制特性方法，采用共光路径向剪切干涉仪，对经空间光调制器调制后的波面进行径向剪切干涉后，获得其干涉条纹图，并用迭代算法计算其波面的相位分布，从而得到液晶光空间调制器上的相位调制曲线。     

柱塞泵配流冲击分析与实验研究

配流冲击是柱塞泵的主要噪声源.本文以25SCY14-1B 轴向柱塞泵为研究对象,对其配流过程中的压力及流量冲击做了分析与仿真,用微型压力、加速传感器测试了高压、高速旋转工况下泵内柱塞腔压力动态过程及斜盘振动过程,在此基础上对配流冲击机理做了进一步的探讨,并提出以控制流量倒灌冲击为主要降噪优化目标的配流盘阻尼结构设计准则.