基于MWOA-Elman神经网络的接地网瞬变电磁缺陷识别

为改进当前瞬变电磁探测系统的局限，提高接地网缺陷识别的效率与精度，提出一种MWOA-Elman神经网络，完成数据由采样到成像的转化过程，快速实现视电阻率成像，精准识别接地网的不同缺陷。首先，通过理论计算完成接地网瞬变场参数样本集，构造Elman神经网络的单映射关系。其次，围绕收敛因子、自适应权重与阈值对鲸鱼算法进行改进，用改进鲸鱼算法(modified whale optimization algorithm, MWOA)优化Elman神经网络的权值和阈值。测试结果表明，MWOA-Elman神经网络在第854步收敛，4项误差指标MAE、MSE、RMSE、MAPE分别为0.103 51、0.040 09、0.126 64和0.333 52%,接地网缺陷识别精度为99.678%,识别效率与精度均优于其他模型。最后，通过分析3×3接地网3种典型缺陷位置的成像结果，验证了MWOA-Elman神经网络应用于接地网缺陷识别的有效性，为嵌入瞬变电磁探测系统的智能算法提供参考。     

利用Petri网模拟基于属性的不确定性推理

本文主要介绍了如何使用Petri网来实现基于属性的不确定推理。并且在一般Petri网的基础上进行改进，分别使用了模糊Petri网和模糊着色Petri网来进行实现。并且用一个具体的例子显示了Petri网的运行过程。     

基于遗传算法的变结构神经Petri网模型

将Petri网理论引入到神经网络模型的研究中，依据生物学神经系统的可塑性，通过适当扩展规范Petri网，建立了人工神经元状态转化的Petri网模型．在此基础上给出了利用遗传算法设计变结构神经Petri网的方法，该方法不仅可以得到满足要求的网络参数，而且能对网络的拓扑结构进行优化．仿真结果验证了该方法的可行性．     

基于遗传算法的变结构神经Petri网模型

将Ｐｅｔｒｉ网理论引入到神经网络模型的研究中，依据生物学神经系统的可塑性，通过适当扩展规范Ｐｅｔｒｉ网，建立了人工神经元状态转化的Ｐｅｔｒｉ网模型，在此基础上给出了利用遗传算法设计变结构神经Ｐｅｔｒｉ网的方法，该方法不仅可以得到满足要求的网络参数，而且能对网络的拓扑结构进行优化，仿真结果验证了该方法的可行性。     

BP神经网络在蜜网系统中的应用

介绍了BP算法的基本思想及其网络模型,蜜网中数据的处理流程.借鉴BP算法应用于入侵检测系统,将BP神经网络技术应用于蜜网系统中,提出了在蜜网中基于BP神经网络的数据处理模型及训练过程.     

两类最优等重码的一种生成方法

本文给出二元Ｈａｍｍｉｎｇ码中重量为３和重量为４的码字的一种生成方法，从而给出了（２ｒ—１，４，３）和（２ｒ，４，４）最优等重码的一种构造方法，同时，可以推导出Ｈａｍｍｉｎｇ码中重量为３的码字数目和Ｈａｍｍｉｎｇ码的扩充码中重量为４的码字数目的计数公式。     

扩展Hamming码在串行通信中的一种应用

本文介绍一种纠错码－Ｈａｍｍｉｎｇ码在串行数据通讯中的应用，使用扩展Ｈａｍｍｉｎｇ码可以使串行数据通讯系统具有容错和检错能力，能够纠正一位随机错误，并可检出二位错误，本文介绍了编码和检错及纠错译码的软件实现方法。     

基于改进型脉冲耦合神经网络的关键路径求解

 在脉冲耦合神经网络(PCNN-Pulse Coupled Neural Network)的基础上,提出了改进型脉冲耦合神经网络(mPCNN-modified PCNN)模型,并将其用于AOE-网的关键路径问题的求解.该方法通过快速并行计算,一次正向计算即可求解AOE-网的所有关键路径,与传统方法相比体现了较好的优势.     

拖网网袖力学的初步研究

本文侧重对拖网网袖的力学性能进行理论分析和实验研究，揭示出网袖网衣对整顶拖网力学性能的影响，以供拖网设计者作理论参考。作者认为，增大网袖网目、减少网袖网衣用量或采用无袖结构，均能明显地降低整顶拖网的水阻力。适当缩短网袖长度可有效地提高网口垂直扩张高度。在外海及远洋作业中，若按实验结果改进网袖设计，以推进网具大型化实现轻网快拖捕捞中上层快速游泳鱼类。     

HAMMING距离与覆盖设计

本文将编码理论中的Ｈａｍｍｉｎｇ距离分析引入正交设计的析因分析中，定义了覆盖设计、处理间距离等概念，并通过实例操作展示了Ｈａｍｍｉｎｇ距离分析的优良性。     

基于主成分分析和BP神经网络的网约车 服务质量评价

为客观、科学评价网约车服务质量,从顾客满意度角度出发,通过分析网约车服务过程,建立网约车服务质量评价指标体系;为消除指标间的相关性,利用主成分分析法提取累计贡献率超过85%的主成分作为BP神经网络模型输入;通过分析BP神经网络模型的原理构建具体BP神经网络拓扑结构;以网约车乘客满意度调研问卷为数据基础,对BP神经网络模型进行训练、仿真,并与传统BP神经网络模型及SERVQUAL模型评价结果进行对比.结果表明:本文构建模型收敛效率高、评价误差小,能够反映网约车服务质量的水平,可以为评价网约车服务质量提供有效理论支撑.     

神经网络在高速接触网参数分析中的应用

接触网检测的目的是了解弓网配合关系,改善弓网受流状况,指导接触网维护,保证其安全运行,避免弓网故障的发生。本文将神经网络理论应用于高速接触网参数的分析,对弓网故障进行仿真。引入大量检测车实测数据,在相应的神经网络模型中训练,得出弓网故障的仿真结果。     

基于模糊加权有色网和BP神经网络的飞机发动机故障诊断

针对传统知识推理故障诊断方法中参数往往依赖于专家经验,存在着不准确和无法学习的问题,提出了一种基于模糊加权有色网和BP神经网络的故障诊断方法。首先,定义了模糊加权有色网并给出了两种产生式规则对应的模糊加权有色网模型。然后,设计了采用BP神经网络对模糊加权有色网各参数进行学习的算法。最后,给出了使用训练后的各参数进行初始化的模糊加权有色网进行故障推理的具体步骤。通过飞机发动机故障诊断实例仿真实验证明了方法能正确地建立模糊加权有色网推理模型,在采用BP神经网络进行参数训练后,能有效地实现飞机发动机的故障诊断。     

基于菌群优化算法优化生产车间传感网能耗

为了降低制造车间传感网能耗,采用基于菌群优化的径向基函数神经网络算法对传感网数据进行融合,去除冗余感知数据并降低数据维度;首先分析传感网节点的分簇及数据传输方式,然后建立基于径向基函数神经网络的生产车间传感网数据融合模型,引入菌群算法,利用菌群算法的趋化、复制和迁徙操作对神经网络的权重进行优化,获得稳定的径向基函数神经...     

基于改进的RBF神经网络的配电网故障诊断模型

结合梯度下降算法和进化算法对RBF神经网络进行改进,建立了基于改进的RBF神经网络的配电网故障诊断模型.配电网故障诊断实例表明,基于改进的RBF神经网络的配网故障诊断模型具有较高的诊断精度.     

改进的导线网结点平差法

由于种种原因，导线网观测过程中在某些已知点上没有观测定向方向，本文针对这种情况对导线网结点平差进行改进，即把导线网分成ｎ个无定向方向的导线节和ｍ个定向方向共ｎ＋ｍ区，发区平差，这样无论在已知点上是否观测定向方向，改进后的方法均适用，通过实例计算，验了该方法的正确性。     

基于任务分配协作机制的多机器人协作机制研究

该文以多机器人协作机制为研究对象,在传统合同网方法的基础上提出一种改进式合同网算法,即合同-熟人网机制.合同网方法对通信比较敏感,特别是合同协商过程中的通信失效或者部分消息丢失,甚至可能导致系统整体失效;熟人网的响应速度将受到一定影响.因此该文结合两种方法提出了一种更能适应动态环境的任务协作机制,该方法基于合同网并结合熟人协作机制来解决动态环境下全局与局部的动态任务分配机制.最后该文利用仿真实验,通过MATLAB7.0与VisualC++6.0仿真证明提出的改进式合同法的有效性.     

大型不锈钢圆网的加工探讨

通过对烘干机大型不锈钢圆网的加工难点分析，重新制定工艺方案，改进加工方法，以保证不锈钢圆网的生产质量，满足产品要求。     

过滤性网渔具网囊网目扩张性能研究

依据渔具模型水槽试验，分析讨论影响网囊网目扩张性能的不同因素的影响机制。通过图像处理和数据分析，观测模型网的水阻力情况和不同情况下网囊网目的扩张情况；确定了不同改进措施下，网囊网目张开角度的变化情况和网囊不同位置网目张开角度的差异性，同时结合网囊水阻力的变化进行分析研究。     

基于能量优化方法的petri网系统的可达性研究

petri网系统的可达性问题是系统的状态、行为分析的基础.本文主要研究了通过建立能量优化模型方法和神经网络技术来实现可达性问题,并给出了能量优化模型的神经网络算法设计.