焊接质量控制的主成分分析人工神经网络

介绍了主成分分析方法及人工神经网络技术在相关因素分析和质量控制的建模与估计中的应用．以大电流MAG焊熔宽控制为例，通过对6个焊接过程参数进行主成分分析，提取出影响熔宽的4个主要因素，讨论了提取的主成分与原始过程参数间的关系．以主成分得分作为新的训练样本集，送入神经网络进行计算．结果表明，基于主成分分析的神经网络无论在收敛速度，还是在训练精度上，都远远优于基本BP神经网络．     

回归分析人工神经网络

为避免每次训练都必须随机生成样本序列的问题,提出网络动态拓扑的概念,对各种前向式网络进行统一表述;提出正、反序训练方法,并给出解的唯一性证明,同时,网络连接权在初始化时不再需要随机生成。回归分析人工神经网络有效解决了两次随机过程对训练结果造成的不利影响,在稳定性和可信性上对人工神经网络的应用提供了理论依据和技术支持。     

HPLC指纹图谱结合反向传播人工神经网络和判别分析鉴定不同的麻黄药材

采用HPLC-UV测定36个麻黄药材的指纹图谱,应用化学计量学进行图谱预处理和数据预处理,建立并验证不同种类、不同产地和不同采摘时间的麻黄药材的反向传播人工神经网络(back-propagation artificial neural network,BP-ANN)和判别分析(discriminant analysis,DA)判别模型.研究结果显示,所建BP-ANN模型的预测准确率为83.3％～94.4％、DA模型的性能指标为82.8％～88.5％,可见所建方法能有效判别不同种类、不同产地和不同采摘时间的麻黄药材.该方法基于麻黄药材物质基础的整体性质,判断客观,为其他药材的分析提供了参考.     

硬度转换的神经网络模型

基于人工神经网络理论，建立了各种硬度值之间相互转换的完整一的神经网络模型，该模型可实现各种硬度之间的线性与非线性映射，并对硬主莆中没有的数据给出准确的预测，克服了查表法的不足，较线性回归具有更高的精度，网络模型可嵌入机械ＣＡＤ系统中，方便中种硬主之间的转换。     

人工神经网络水质预测模型研究

水质预测物理模型在水环境保护中起着十分重要的作用,然而由于模型的参数识别问题,使其应用受到很大局限.对人工神经网络(A rtific ia l N eura l N etw ork,简称ANN)水质预测建模作了初步研究.用试错法,以训练时间和测试误差两项指标为依据,对比分析三层、四层网络结构,认为ANN模型适应于水质预测建模,并提出了适合的模型结构、学习速率、传递函数.     

人工神经网络法在地下水水质分级中的应用

通过对受污染的地下水进行水质分析，建立了该类水质的人工神经网络分级预测模型，采用已确定其污染级别的地下水数据作为训练样本对网络进行训练，然后利用收敛的网络进行污染程度分级，其结果与实际的基本一致，这充分说明了利用神经网络预测该类水质受污染程度是一种可行方法。     

中国粮食生产的多元回归与神经网络预测比较

对1978-2000年影响我国粮食生产的7个因子分别建立了多元回归分析预测模型BP神经网络多变量输入预测模型。实证研究结果表明，与回归预测模型相比，用BP网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出的主要因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有很高的预测精度及较好的预测效果，可广泛应用于各种预测研究，有较高的推广价值。     

基于人工神经网络的工程估价预测模型

人工神经网络是在模仿人脑处理问题的过程中发展起来的新型智能信息处理理论,通过对人工神经网络及BP网络的基本原理与特征的分析,建立了工程估价预测模型.     

人工神经网络在镀锌钢板点焊性能估测中的应用

将人工神经网络引入镀锌钢板点焊的质量预测中,将实验得到的大量点焊规范参数与相应点焊接头质量的试验数据提供给神经网络学习,通过其非线性映射的泛化能力自动抽取所学习知识的特征,描述点焊规范参数空间与焊点接头质量空间的映射关系。结果表明,学习后的神经网络的预测曲线能够合理地预测焊接电流对镀锌钢板点焊的焊点熔核直径与拉剪强度的影响规律,恰当地反映点焊的基本原理,说明人工神经网络在镀锌板点焊性能估测中的应用是可行的。     

汽轮机在线性能分析BP神经网络模型

为了提高汽轮机在线性能分析系统的健壮性、精确性和抗干扰能力，对BP网络算法进行拓展，增强其网络功能。使之能够分析网络输入参数偏差对输出参数的影响，建立了一种新的汽机在线性能分析模型．与常规在线分析模型相比，该模型只需常规模型输入参数个数的1/5，大大减小了测量设备损坏对在线系统的影响；而且该模型分析结果精确、可靠，测定的热耗结果与常规分析结果误差不超过1％．另外，该模型容错性能良好，参数在2％内波动对分析结果无太大影响．     

制冷系统仿真中定量参数的神经网络辨识

尝试用现代人工智能技术来改进现有的制冷系统仿真方法．首先，提炼出与制冷系统仿真结果的量化密切相关的定量参数，然后在已有的定性数值仿真模型的基础上，根据实验数据，采用人工神经网络（ＡＮＮ）方法对仿真模型中的定量参数进行辨识，识别出最佳的定量参数．这不仅有利于提高仿真精度，改善计算稳定性，而且降低了对仿真软件用户的技术要求，有利于仿真技术的实用化．对房间空调器稳态特性仿真的初步结果表明该方法效果良好．     

基于事例的推理循环中人工神经网络和遗传算法的4种应用模型

从理论上研究了人工神经网络（ANN）模型和遗传算法（GA）在基于事例的推理（CBR）循环中的应用。针对CBR循环中遇到的共性技术问题，即事例的检索与修改，提出了4种应用模型：基于神经网络自适应共振（ART1）、自组织特征映射（SOFM）模型的事例聚类，基于反向传播神经网络（BPN）模型的事例相似度计算，基于GA的最近邻检索法（K－NN）特征权值优化以及其于GA和BPN的事例自动修改。讨论并建立了各种模型的算法。对提高CBR实际应用时事例的检索效率与质量具有指导作用。     

利用人工神经网络建立水滑石晶化过程的关联方程

采用人工神经网络方法对镁铝水滑石的连续晶化过程进行了研究,以便找出最佳的晶化条件。利用神经网络建立的模型,分析了成核料液的浓度、流量以及晶化温度、晶化时间对形成的水滑石晶体的影响,并由此建立了关联方程。研究表明在浓度保持在0.4~0.6 mol/mL的范围内比较好,流量要控制在18 mL/min左右为好,晶化时间在400 min左右比较好,晶化温度选择100℃较好。     

床面形态判别的人工神经网络方法

根据给定的水流及泥沙条件，预报床面可能出现的沙波形态，是一个重要的研究课题．在对影响床面形态的参数分析后，认为床面形态应由3个无量纲参数控制，因而以往采用2个参数的经验方法有很大的局限性．基于此结论，建立了预测床面形态的人工神经网络模型，该模型充分考虑了本问题的特点．验证结果表明，该模型具有较高的精度，可用于实际问题中．     

非线性神经网络模型及在粮食生产预测中的应用

本利用非线性神经网络BP模型，对我国粮食生产进行了实证预测研究。结果表明，用该网络建立的模型经过训练后，可得到影响粮食产出与各因子及其之间的非线性关系，网络模型新颖，具有较好的预测精度及较好的预测效果。可广泛应用于各种预测研究，有较高的应用推广价值。     

水电机组效率的神经网络算法

水电站优化运行要求具有连续水位和导叶开度下的效率特性曲线。对此提出用BP神经网络方法计算机组效率，并建立了BP神经网络模型，以现场效率试验数据作为样本进行训练，并用训练好的网络计算该机组的效率。网络的训练速度及计算结果表明，该算法收敛速度较快，精度高，为计算水电站任意水头及导叶开度下的机组效率提供了新思路和新方法，可用于指导水电机组的优化运行。     

基于BP神经网络模型的水质评价方法探讨

运用人工神经网络理论和方法,建立了水质评价的BP神经网络模型,并对长治市10眼水井的地下水水质进行了评价,并与综合指数法、模糊综合评判法的评价结果进行了比较。结果表明,用BP神经网络模型评价水资源水质是可行的,为水资源水质评价提供了一个新的方法。     

基于神经网络的车辆跟驰模型

应用神经网络模拟无车道变换行为的单一车道车辆跟驰行产 (加速、减速、不动作 ) 神经网络的自学习特点 ,使得神经网络模型把驾驶员周围的各种信息并行结合起为产生可靠的模拟结果     

渭河宝鸡段水环境质量的BP人工神经网络分析

选取代表地表水环境质量的五日生化需氧量(BOD5)、化学需氧量(COD)、高锰酸盐指数、氟化物、氨氮(NH3-N)、总磷(TP)和总氮(TN)等7个指标和地表水环境质量标准(GB 3838-2002)建立地表水环境质量评价的BP人工神经网络模型,利用训练好的模型对2009年渭河宝鸡段6个过水断面的水环境质量进行综合评价,结果表明,林家村和胜利桥断面的水环境质量分别为Ⅰ类和Ⅱ类标准,其余4个断面的水环境质量均为Ⅲ类标准.     

结合人工神经网络的冷凝器稳态分布参数模型

为了克服由于实际装置的复杂性及生产工艺的差异对冷凝器稳态仿真精度的影响 ,提高冷凝器仿真模型的通用性和准确性 ,提出了冷凝器基本模型结合人工神经网络的仿真思路 .以相区划分和制冷剂出口焓值迭代为基础 ,提出了一种稳定的逆流型冷凝器仿真分布参数模型和算法 ,建立了冷凝器仿真的基本模型 .其计算结果与实验数据的变化趋势一致 ,能够在定性上反映实际物理过程的基本特性 .通过对部分实验数据的学习 ,进一步建立了与基本模型相结合的人工神经网络 .利用其非线性映射能力进行模型修正 ,显著提高了冷凝器的仿真精度 ,从而为同时提高冷凝器仿真的通用性和准确性提供了一种有效的工程应用方法