结构疲劳寿命估算的计算机仿真

采用人工神经物方法描述了材料在疲劳损伤过程中的性能变化,将材料的疲劳过程看作一个离散事件,建立了既能反映累积损伤的非线性效应,又能反应映材料循环特性的疲劳损伤累积模型。     

TSP5220语音合成系统

研究了语音合成芯片ＴＳＰ５２２０的合成原理及使用方法，设计并实现了由ＩＢＭ／ＰＣ机及ＴＳＰ５２２０组成的语音合成系统。该系统合成的语音具有较好的可懂性和自然度，且速率仅为１～１．７ｋｂ／ｓ，与６４ｋｂ／ｓＰＣＭ相比较，大大降低了存储语音所需的容量     

基于RBF神经网络的总产值预测模型研究

介绍了径向基函数（RBF）神经网络的工作原理和训练算法．根据生产总值与投资分配之间存在的映射关系，应用RBF神经网络建立了投资预测模型，并进行了仿真试验．与BP模型相比，该模型在预测精度和收敛速度方面具有显著的优点．结果表明，用RBF神经网络进行投资预测得到了十分满意的结果．     

BP神经网络数值预测方法的研究

人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景.在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测.本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议.     

应用人工神经网络方法预测M-EDTA配位稳定常数

应用人工神经网络法预测金属离子的M-EDTA配位稳定常数,并通过计算54种金属离子的M-EDTA配位稳定常数,确定了金属离子的基本参数与M-EDTA配位稳定常数的定量关系.通过对网络结构和参数的优化,提高了预报的准确度.     

中长期电力负荷预测

对电力负荷的预测的传统方法主要采用回归模型、曲线模型等，因不能充分利用历史数据，其准确性较差。利用人工智能技术，将BP神经网络及遗传算法应用于中长期期电力负荷预测，能更好的利用历史数据，如果再对有节假日的特殊月季电力负荷数据进行合理有效的处理，就能大大提高预测的精度。     

灰色系统理论在设备故障诊断中的应用

本文把灰色系统理论首次用于机械设备的故障诊断中,较好地解决了设备状态预测和故障模式识别问题。具有方法简单、计算量小、诊断结果可靠、不需要复杂设备等优点,便于现场工作人员掌握和应用。     

变形监测安全预警系统的设计

绍"变形监测安全预警系统"的开发环境、结构、功能和变形预测模型的建立,并对若干种预(报)警的判断方法进行了分析说明.该系统集野外数据采集、数据处理、变形预测、安全预警,信息发布于一体,实现了基于WebGIS可视化施工监测信息的预警与预报.     

CCITT G.721标准算法分析

本文论述了 CCITT 1986年提出的32kb/s ADPCM 标准算法结构.详细分析了 G.721自适应量化和自适应预测算法,分析了算法对于话音信号、非话音信号的透明传输特性和无累积失真的同步级联特性,以及用来改善 FSK 信号调制传输性能的单音和过渡检测功能.