改进BP网络在机载电子设备故障诊断中应用

提出了一种简便有效的故障模型和故障诊断问题的描述方法。由于传统BP算法收敛速度慢，容易陷入局部极小值的陷阱，在此作了改进。改进后的BP算法明显优于传统的BP算法。并应用改进的BP算法对飞机机载电子设备进行故障诊断仿真，取得了良好的效果。     

贝叶斯网络在飞机驾驶舱手轮故障诊断中的应用

为了解决飞机驾驶舱手轮故障诊断的不确定性和复杂性,提出了基于贝叶斯网络的故障诊断方法。首先,利用K-S检验方法验证故障数据服从指数分布,再通过极大似然估计算法实现参数优化,得到基本事件最优故障率;其次,根据驾驶舱手轮的故障树构建贝叶斯网络;最后,将故障率代入贝叶斯网络模型进行分析。实例结果表明,该BN网络模型具有较高的可靠性和准确性,能为机务人员迅速做出判断和高效维修提供有力支持。     

飞行数据分析在深航飞机维修控制中的应用

该论文简要介绍了飞行数据分析的应用原理及其在飞机研制、试飞、训练、维护、及事故调查中的重要应用价值;重点阐述了飞行数据分析在深航维修控制中的实时监控,非实时监控,协助排故中的重要应用价值;并通过对比实行飞行数据分析和没有实行飞行数据分析两年的故障百事率,证明飞行数据分析在深航应用效果明显,可以减少故障率,提高排故准确性、彻底性,进而保障公司的安全性和经济效益。因此其重要的应用价值对其它的航空公司都具有重要的借鉴和推广意义。     

贝叶斯网络在故障诊断中的应用

贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和概率性的事物,由于具有能够对不完全、不精确或不确定的知识或信息作出有效的推理等特性,而成为目前不确定知识表达和推理领域最有效的模型之一。     

手持式网络视频监控系统在矿井中的应用

介绍了图像视频监控系统的发展过程,分析了基于手持式网络视频监控系统的特点和优势,简述了网络视频监控系统在矿井生产监控中的应用。     

RBF网络在柴油机故障诊断中的应用

柴油机作为动力发电、工程机械的重要组成部分,其性能好坏直接影响到整个系统的运行。在生产过程中需要加强对柴油机开展故障诊断和监控,及时发展并解决故障,从而提高了柴油机在运行过程中的安全系数,降低安全事故发生率,减少不必要的经济损失。传统的柴油预计故障诊断与解决方式主要是润滑油方法、振动噪声方法,这些都以定期保养和后期维修为主要方法,这些诊断方式不能较早预知故障情况、成本较高、工作效率较低。随着计算机技术、信号分析处理技术、人工智能的迅速发展,柴油机故障诊断能力逐渐提升,以非线性并行分布处理为主的神经网络成为了当前广泛运用于柴油机故障诊断的主要方法。     

网络视频监控系统在煤矿中的应用

视频监控系统作为一种重要的安防手段被广泛使用,由于煤炭行业近些年不断的发生重大事故面临安全生产的压力,因此引入网络视频监控系统显得尤为重要,网络视频监控系统与其它监控系统的结合,对指挥工作十分重要必将成为未来现代化煤矿发展的趋势。     

图书馆网络行为管理软件在网络管理中的应用

在详细研究本单位网络用户上网行为特点的基础上,通过网络行为管理软件来规范上网用户行为方式,调控局域网内部网络资源.解决网络内部出现的各种问题,从而使网络管理人员有效的控制网络畅通确保网络安全.     

内窥检测技术在MA600飞机维修中的应用

内窥检查是航空器视情维修的五大工具之一,已被广泛应用到安装涡轮发动机的运输飞机的维修工作中,并发挥着越来越重要的作用。该文以国产MA600飞机为例,介绍了内窥检测在该机型的应用范围和检测重点。使维修人员能够熟练掌握内窥检测的方法,进而提高MA600飞机维修质量,保证飞行安全。     

网络监控系统在高校实训室管理中的应用

该文主要从高校实训室的监控管理出发,分析实训室管理的现状和传统监控系统存在的问题,结合现在网络技术和监控技术的发展情况,提出于高校实训室管理中结合网络监控系统的新方法,进一步减轻管理员工作量,提高效率和实训室的设备安全、稳定性.     

BAM人工神经网络的几个性质

ＢＡＭ双向联想式神经网络是一种重要的反馈式神经网络，它具有较好的分析映射能力．详细论述了ＢＡＭ的等价性；ＢＡＭ网络的双向稳定性以及网络的动态搜索，匹配过程．笔者将其用于地层损害的识别及分析，收到了良好的效果．     

基于FTA与BAM神经网络融合的飞机故障诊断方法

飞机由大量彼此关联的组件组合而成,其大规模特性使得基于故障树(FTA)和基于神经网络的故障诊断方法在应用于其故障诊断时分别存在空间爆炸问题和训练样本整理困难问题.本文融合故障树和BAM神经网络,由故障树归纳出系统所有的故障模式,整理出BAM神经网络所需的具有规范性、独立性、正交性的训练样本,然后用BAM神经网络实现飞机故障的快速和准确诊断.实验评估结果表明,融合方法有良好的可扩展性,而且故障判别率提升了20%.     

具有双时滞的分数阶BAM神经网络模型的动力学行为

本文研究了一类具有双时滞的五神经元分数阶BAM神经网络模型的动力学行为。通过将时滞之和作为参数,利用分数阶微分方程稳定性理论和分支理论,得到了系统零平衡点稳定性和产生Hopf分支的充分条件,并通过仿真模拟,验证了理论分析的正确性。     

神经网络剪枝算法在上市公司ST预测中的应用

当神经网络用于上市公司的ST预测建模时,确定合适的网络规模是关键。该文讨论了一类神经网络剪枝算法———权衰减法的工作原理,并给出了其剪枝机理。结合国内上市公司5年的财务数据,给出了上市公司ST(特别处理)预测的神经网络建模方法,并得到了令人满意的预测效果。     

大学音体美专业公共英语教学的现状与对策

以教学实践为基础,对目前大学音体美特殊专业的公共英语教学的现状进行了调查,研究认为只有学校、教师和学生三者一起努力,互相配合,才能真正提高特殊专业的英语教学效果,从而推动整个大学英语教学的进一步发展。     

Application of MBAM Neural Network in CNC Machine Fault Diagnosis

In ruder to improve the bidirectional associative memory (BAM) performance, a modified BAM medei(MBAM) is used to enhance neural netwcrk(NN)‘s memory capacity and error correction capability, theoretical analysis and experment results illuminate that MBAM performs much better than the original BAM. The MBAM is used in computer numeric control(CNC) machine fault diagnosis, it not only can complete fault diagnosis correctly but also have fairly high error correction capability for disturbed Input Information sequence. Moreover MBAM model is a more convenient and effective method of solving the problem of CNC electric system fault diagnosis.     

多重训练BAM算法中强化系数的解析求取

从ＢＡＭ的能量函数出发推导出强化系数的解析解形式。在强化系数的作用下，ＢＡＭ网将被强化矢量对存储在皮知矢量对为中心Ｈｅｍｍｉｎｇ距离为１的邻域里的能量最小点，人而保证了该矢量对的正确联想。给出了根据此解析算式编制的算法和计算实例。     

大学生特殊群体心理素质赏识教育情境创设

随着我国经济体制改革的深化和社会的转型,思想认识弱、适应能力弱、心理素质差的学生形成了“大学生特殊群体”,并在数量上呈逐年上升趋势.对大学生特殊群体的思想教育及其心理引导,是摆在高校思想教育工作者面前亟待解决的问题.运用赏识教育理论,分析赏识教育情境与大学生特殊群体思想教育、心理引导的关系,探讨营造特殊群体大学生赏识教育情境的主要原则,可用以进一步提高大学生弱势群体的思想认识与心理素质.     

小波神经网络及其在化工中应用的研究

在分析化工复杂过程优化的特点，及常规优化算法的局限性的基础上，提出了一种基于小波神经网络的优化算法，并以一个实例说明该算法是可行的，在化工优化设计中具有重要的应用价值。     

神经网络在梯度功能材料制备中的应用

针对梯度功能材料（ＦＧＭ）制备过程的复杂性，提出了利用神经网络信息处理机制进行制备材料的特性预估，实例分析表明，这一方法是有效的，同时，针对ＢＰ学习算法速度较慢，易陷入局部极小的缺点，改函数型连接网络来提高学习速度，试验表明学习速度提高显著。