滴流床中液相传质系数的研究

通过对滴流床中不同填料在Ｏ２－Ｎ２－Ｈ２Ｏ系统中传质实验的研究,得出了液相传质系数与能量耗散的关联式,同时对喷淋密度对全塔压降的影响作了初步探讨,找出了连续气相滴流与脉冲流状态的临界点。     

液相传质单元数的探讨

导出不同情况下低浓度气体吸收、解吸时的液相传质单元数的计算公式,并与Colburn传质单元数算图进行比较。结果表明,除第三种情况既可式算又可图算外,其余只可式算。     

BP神经网络在桩基工程中的应用

概述了 BP神经网络的基本原理。通过对影响桩基承载力因素的分析并结合 BP神经网络特点 ,提出位置系数新概念 ,并建立了桩基工程中几种常用桩的单桩极限承载力预测模型。在工程实例的基础上 ,用 MATL AB的神经网络工具箱说明 BP神经网络预测单桩极限承载力可行性。     

BP神经网络在图像压缩中的应用

借助BP神经网络,采用改进的最速梯度下降法,编程实现了灰度图像的压缩与重现.在MATLAB环境下仿真实验结果表明,所设计的网络图像压缩效果良好,同时具有较好的泛化能力.     

改进BP神经网络在郑州市需水量预测中的应用

水资源供需矛盾日益突出,需水量预测已成为广泛关注的焦点．需水量预测可以为“三条红线”的实施提供依据,以强化水资源管理和节水监督管理,缓解水资源供需矛盾．基于BP神经网络模型,采用自适应调整的算法,改进了BP神经网络模型中学习率的求解方法,并将其应用到郑州市经济社会需水量预测中,预测了2012年和2015年经济社会需水量,分别为14．41亿m3和14．84亿m3;通过与BP神经网络模型、主成分回归分析结果对比,发现改进后的BP神经网络模型根据迭代误差自动调整学习率,求解速度和计算结果精度明显提高,适用于郑州市需水量预测．     

遗传算法在BP神经网络学习中的应用

在遗传算法与BP神经网络结构模型相结合的基础上,设计了用遗传算法训练神经网络权重的新方法．     

BP神经网络在电子商务供应链中的应用

在电子商务供应链管理过程中,库存管理是企业管理的重要组成部分,库存的正确预测,对于企业在市场上的竞争具有重大的意义.目前,对创新性产品的库存预测的方法各有其局限性,预测的精度不够,预测的平均误差大.针对创新性产品,以零库存为期望值,设计和构建了一个BP神经元网络系统,并将其应用于供应链的库存管理,为企业提供库存预测方案.     

BP神经网络在路径规划中的应用

神经网络由于其具有对数据大规模并行处理及对知识有较强的融合能力的优点，因此将它应用于机器人路径规划中，但是BP网络极容易陷入局部极小值，应用加权策略解决了此问题．仿真结果表明，BP神经网络应用于移动机器人路径规划具有正确性、高效性、实用性和智能性等优势．     

比较BP神经网络和RBF神经网络在基金净值预测中的应用

基金市场的活跃程度直接影响基金净值的变动,市场内部的影响因素具有较强的非线性特征,神经网络模型强大的非线性处理功能能够更为精准地预测基金净值的走势.本文采用BP神经网络和RBF神经网络对华夏成长基金进行实证分析,比较2种方法的预测精度.实证结果表明:RBF神经网络的仿真结果与真实值匹配程度较好,具有更高的预测精度.     

BP神经网络在股价预测中的应用

股票价格受多个影响因素的共同影响,且各个因素之间有着比较复杂的关系,是具有高度不确定的非线性系统。利用传统的预测方法有着诸多限制,而采用神经网络的方法则能够较好地克服这些限制,实现良好的非线性预测。文章利用二层前馈神经网络对股市建立预测模型,探讨了网络结构、隐节点个数确定的原则、样本数据的预处理,对长源电力（000966）2009年—2010年共三个月交易数据进行分析。结果表明采用该方法对股价有良好的预测效果,可为投资提供一定参考。     

BP神经网络算法在数字识别中的应用

介绍BP神经网络算法的理论和方法,并在MATLAB环境下给出了BP神经网络算法在数字图像识别系统中的应用.     

基于动量BP神经网络的英文字符识别

英文字符识别已经广泛地应用于很多重要领域.已有的英文字符识别算法很多,一种典型的算法是BP神经网络算法.但是,BP神经网络算法有时不收敛,或陷入震荡.这就导致识别率下降.为此,本文研究了一种改进的称为动量BP神经网络算法用于英文字符识别.这种算法在BP神经网络算法的网络参数控制中添加一个动量系数和一个动量项.这样可以避免迭代的震荡,加快收敛速度.提高识别率.利用动量BP神经网络算法,对52个英文大小写字符进行了识别试验.实验结果表明,这种算法能获得满意的识别率.     

BP神经网络的改进及其应用

在分析BP神经网络建模步骤的基础上,针对BP神经网络某些不足,提出了几点改进措施。首先对原始数据进行了非线性规格化;其次,提出了记忆式初始权值和阀值;最后以确定性系数最大为依据进行参数优选,并将改进后的BP神经网络应用于需水量预测。结果表明,改进后的BP神经网络不仅提高了BP神经网络预测的精度,而且加快了BP网络运行时的收敛速度。     

滑带黄土振陷预测中的BP神经网络方法

目的针对陇海铁路沿线密集的黄土滑坡灾害,对其振陷系数提出一种新的预测方法。方法以滑带黄土动三轴试验资料为基础,运用MATLAB建立滑带黄土振陷的BP(error back propagationneural network)神经网络预测模型,并与多元线性回归方法建立的模型进行误差对比分析。结果BP神经网络模型预测的结果要比多元线性回归模型预测的更准确。结论滑带黄土振陷预测的BP神经网络模型是一种比较理想的预测方法,对黄土地区的滑坡稳定性评价和铁路地基沉降的分析具有重要的价值。     

神经网络BP模型在室内轰燃预测中的应用

总结了目前常用的室内轰燃预测方法，评述了人工神经网络和BP网络模型的特点以及神经网络在轰燃预测中的工作原理和网络构建方法，提出了预测轰燃的神经网络预测法，进行了有效的验证。由于室内火灾受建筑材料热惯性、开口通风因子、燃料热释放速率和房间内部尺寸等多种因素影响，传统轰燃预测方法存在多方面的局限性，而BP神经网络预测方法是合理、可行的方法。     

基于BP神经网络考查课评分系统

考查课在大学课程中占有很大的比例，而其成绩的评定易受教师主观因素影响，不够准确。利用具有自学习、自识别能力的BP神经网络建立考查课考评体系，不断调整网络的权值使SSE（平方误差和）总朝着减小的方向发展，直到达到目标误差为止。     

人工神经网络在ZnO压敏陶瓷材料研究中的应用

本文将人工神经网络应用于ＺｎＯ压敏陶瓷电性能参数的预测。结果表明ＢＰ网络运用于处理象ＺｎＯ压敏陶瓷材料预测这类从配方工艺到性能能数的非线性问题，该方法可望成为电子陶瓷材料研究的有效的辅助手段。     

BP神经网络初始化方法研究

提出一种等比例系数型BP神经网络权值和阈值的初始化方法,该方法可将S型传递函数的自变量转化到区间[0,1）上,从而提高网络的收敛性能.从理论上证明了该方法的可行,并通过非线性函数y=x12＋x22的拟合实验,证明了该方法是有效的.