一种改进的Jacobi正交多项式的BP神经网络算法

 根据多项式理论,构造一种以Jacobi正交多项式作为隐层神经元激励函数的BP(back-propagation)神经网络模型.针对该网络,提出一种改进算法即隐层神经元数可快速确定的权值直接确定算法.首先介绍正交基函数和Jacobi多项式的定义,以及BP神经网络的基本原理.然后进行网络隐层数设计及其隐神经元数的确定,且设置各层连接权值、给出改进算法的步骤.最后,将其与传统矩阵迭代法和Levenberg-Marquardt训练算法进行比较.计算机实验结果表明,该算法具有比传统的BP迭代法更快的计算速度,并且能够达到更高的工作精度.     

1 kW自呼吸PEMFC堆控制因素试验

自呼吸质子交换膜燃料电池(PEMFC)阴极侧湿度和温度耦合严重,且空气流量对湿度和温度影响不同,从而使得对电池输出电压的控制变得复杂.以氢气压力和提供阴极空气流量的风扇转速为影响因素,对相应的工作点集进行了正交试验研究.分析结果表明,风扇转速高于极值电压转速时,空气会带走更多的水分,从而使得质子交换膜逐渐干燥,阻抗增大,电池性能衰减;风扇转速低于极值电压转速时,空气流量带走的热量减少,使得阴极表面温度升高,阴极端相对湿度迅速减低,从而导致质子交换膜迅速干燥,电池性能衰减迅速.因此,每个工作点存在一个使电池电压最高的风扇转速值.     

基于投影面由三维地心坐标系到区域性坐标系的转换

由于现有的基于重合点上两组三维坐标求解空间转换参数的模型不适用于数千平方公里的整个区域,提出了一种基于投影面直接求解由三维地心坐标系到区域性坐标系的空间转换参数的方法.该方法只需利用GPS控制点上经由水准联测所得到的正常高,在确定与既有投影面最优拟合的区域性椭球面过程中,就能解得其椭球参数和空间转换参数,而且此空间转换模型并不涉及现有的平面坐标,因此在维持现有平面坐标不变的情况下也能获得应用.     

中国乘用车与商用车保有量预测

为了获得中国未来汽车保有量及其构成,分别采用Gompertz模型和线性外推模型对中国的乘用车和商用车保有量进行了预测。结果表明:中国汽车保有量在2020年和2030年将分别达到2.5—2.9亿辆和4—5.2亿辆,其中乘用车保有量增长速度相对较快,且存在一定不确定性,在2020年和2030年将分别达到2.2—2.6亿辆和3.5—4.8亿辆。商用车保有量在2020年和2030年将分别达到0.33和0.47亿辆。在2030年之前,中国汽车保有率将快速提高,但是相比发达国家将始终有较大差距。     

正交试验法研究桉叶油与β-环糊精包合的条件

采用研磨法制备桉叶油与β-环糊精包合物,应用三因素三水平的正交试验设计法进行实验,优选出最佳包合工艺条件是：桉叶油与β-环糊精的投料质量比为1∶10,包合温度为50℃,研磨时间为2h,得包合物的产率和包合率分别为98.01%和93.01%.     

基于CS的灰度图像压缩

采用较新的压缩感知理论,通过Harr正交稀疏变换和伯务利采样矩阵,实现了对灰度图像的低速压缩采样,并利用正交匹配追踪算法实现压缩数据的恢复.实验结果表明,此算法能较好地实现图像的感知压缩.     

基于量子粒子群算法的BP网络板形模式识别研究

针对目前板形模式识别方法存在的问题,以及考虑到现代轧机板形控制手段的多样化和板形控制能力的提高,为了提高板形模式识别模型的精度,本文以1次、2次、3次和4次勒让德正交多项式为板形基本模式,建立了基于量子粒子群-BP算法混合优化神经网络的新型板形模式识别模型。仿真实验表明,该模型抗干扰能力强、识别精度高、速度快,可以为板形控制策略的制定提供可靠依据。     

一种基于小波消噪技术的平直度模式识别方法

为了提高平直度模式识别的精度,引入小波消噪技术对平直度信号进行预处理,然后采用以1次、2次、3次和4次勒让德多项式作为平直度基本模式的基于最小二乘原理的多项式回归方法进行模式识别,提出了一种计算精度高、抗干扰能力强的平直度模式识别方法。该方法能够从本质上提高平直度模式识别的精度,计算过程稳定可靠,能够为平直度控制模型提供准确的平直度信息,适合在线应用。