基于小波包和Elman神经网络的螺杆泵井故障诊断

在螺杆泵井故障诊断技术中,有功功率信号最能全面反映螺杆泵井的泵况。提出一种基于小波包分析结合Elman神经网络的故障诊断方法,该方法采用小波包对螺杆泵有功功率信号进行消噪滤波,将不同频段的故障信号进行3层db4小波包分解,根据各频段功率谱的变化提取故障特征,应用Elman神经网络进行识别。利用Matlab仿真,结果表明,该方法能有效提高螺杆泵井的故障诊断准确性。     

基于小波包与Elman神经网络的整流电路故障诊断

引入了一种针对电励磁双凸极发电机的整流电路故障的小波和Elman神经网络相结合的诊断方法.根据整流电压波形的畸变规律,将2个以内的二极管故障分为7类共计22种故障元.选用Daubechies小波作为小波基,对实测的整流电压进行小波包分析,利用小波系数,在各个频带上进行小波信号重构.提取全频带能量特征值,并以此构造故障模式向量作为神经网络的输入,实现了故障的分类和定位.以一台840W、12/8极的电励磁双凸极发电机为实验样机,通过采集大量故障信号并进行信号处理,以故障特征值的容差范围作为误差判别标准,力求诊断误差最小化.实验结果表明,该方法对被分析信号的频率波动和幅值变化均具有良好的鲁棒性,是一种有效的故障诊断方法,具有较高的故障诊断正确率.     

基于小波神经网络的自适应逆控制及其应用

神经网络控制特别适用于具有非线性和不确定性因素的系统。采用小波神经网络(WNN)对飞行仿真转台的直流伺服系统进行实时辨识,得到其逆模型。然后将这一训练后的网络作为前馈控制器与常规反馈控制器结合构成并行自适应逆控制器,控制转台跟踪指定的速度和位置轨线。仿真结果表明该方法的有效性。     

基于小波分析的游客流量神经网络预测研究

根据旅游流量的频率分布特性,运用小波分析将不同频率成分组成的时间序列分解成低频和高频成分,然后依据小波系数的重构原理还原时间序列的趋势成分,判断旅游流量时间序列的趋势变化.运用小波分析对天涯海角流量分析所得结果,建立神经网络模型对旅游流量进行预测.     

一种基于频域分析的小波神经网络收敛算法

针对高精度神经网络在线学习过程中，当神经网络所用的神经元和采样数据非常多，传统的梯度下降法很难保证得到的神经网络具有良好的推广能力的问题。根据小波理论提出一种基于频域分析的在线学习算法，并通过仿真试验对这种新的算法进行验证。理论和试验都表明它不但能够保证神经网络在线辨识过程中具有良好的推广能力，而且加快了神经网络的收敛速度。     

基于小波神经网络的胎号识别算法研究

针对人工神经网络的特点,对传统BP算法进行了改进。采用小波神经网络方法,有效克服了传统BP算法在实际应用中学习收敛速度慢和容易出现局部极小点的缺点。以轮胎胎号字符识别为例,分别用投影法和Hu不变距方法进行特征提取,并将所提取的特征用作神经网络输入层的神经元。将所设计的小波神经网络经训练后用于胎号的识别。仿真结果表明,小波神经网络在字符识别方面是一个十分有效的方法。     

基于小波神经网络的图像重建算法研究

针对传统的图像重构算法的不足,提出一种基于小波神经网络的图像重建快速学习算法。运用小波神经网络对图像重构进行了仿真研究。实验表明,对于不同的误差模型,小波神经网络采用不同的基函数可以很好地对非线性系统进行逼近,收敛速度快,近似精度高,而且网络规模比较小,计算量少。对计算机视觉和图像处理具有良好的应用价值。     

基于模糊小波神经网络的BDI模型

为克服原有BDI模型可计算性差以及不能处理模糊问题的弱点,提出一种基于模糊小波神经网络(FWNN)的BDI模型,FwNN用神经网络来实现模糊化、模糊承诺和去模糊化的过程,并利用小波基函数作为模糊隶属函数,网络权值和隶属函数的形状均是可学习调整的.以一对一追逃问题为背景的仿真实验验证了模型及算法的可行性.     

气动人工肌肉的模糊小波神经网络控制

针对一种应用于医疗机器人领域的三自由度人工肌肉的非线性特性，结合模糊理论与小波神经网络，提出一种模糊小波神经网络控制器对人工肌肉驱动器进行控制。利用模糊小波神经网络的学习能力，采用梯度法搜寻控制器的最优参数。将采用模糊小波神经网络控制器与采用小波神经网络控制器及模糊神经网络控制器的控制系统仿真结果进行比较。仿真结果说明模糊小波神经网络控制器有效地改善了驱动器的静动态特性，具有更快的训练速度和更好的控制效果，是一种理想的气动人工肌肉控制方法。     

连续小波神经网络优化结构研究

通过仿真实验发现凭经验选取小波神经网络隐层小波基,所得结构并不最优.为此,本文将遗传算法与小波神经网络结合起来进行研究.利用遗传算法来优化小波神经网络的结构,确定小波基的个数,采用BP算法来训练小波神经网络中的伸缩因子、平移因子和连接权值.仿真结果表明,该方法能准确搜索到最优结构,是切实可行的.     

基于变尺度优化方法的快速神经网络学习算法研究

本文提出一种基于变尺度优化方法的多层前向神经网快速学习算法（ＭＤＦＰ），实验结果表明，这种算法对于加快网络的收敛速度有着显著成效     

基于模型跟随的神经网络非线性重构控制

针对歼击机在结构故障下的动力学方程 ,提出了一种基于径向基函数 (RBF)神经网络的模型跟随非线性重构控制策略。该方法不必精确已知系统故障的位置及其损伤程度 ,可直接对故障系统实施重构控制 ,使其输出能精确跟踪期望参考模型的输出。该方法在模型跟随重构控制的基础上 ,引入了神经网络控制器 ,以补偿故障引起的非线性因素的影响。理论分析和仿真验证表明 ,所提方法可保证闭环系统具有良好的重构性能和很强的鲁棒性 ,且算法高效简单 ,易于计算机在线控制。     

基于神经网络的伺服系统控制研究

采用神经网络方法设计伺服系统逆动态控制器。判定了一类非线性伺服系统的可逆性。设计开环和闭环网络权值训练方案,使用Ａｌｏｐｅｘ随机学习算法在线训练对象逆动态模型。进行了基于反馈误差学习方法的伺服系统实时控制器设计,仿真结果表明神经网络方法辨识和控制伺服系统的有效性。     

用模糊BP神经网估算小卫星成本

提出了用BP神经网对卫星成本进行二维估算 ,即先求出样本点集扩散到控制点集中的模糊数 ,然后将对应同一控制输出变量的控制输入变量的模糊数作为学习样本 ,让BP神经网进行学习。学习后的BP神经网就能在给定输入变量的情况下 ,估算出输出变量。最后 ,给出了小卫星成本的质量和定点精度模糊BP神经网估算的实例 ,取得了满意的结果。     

BP神经网络算法的改进

本文分析了ＢＰ算法所面临的问题，给出了一种改进算法，说明了它们的原理和应用环境，将它们与传统的ＢＰ算法作了比较，并通过一实例验证：应用改进算法可以大幅度地提高ＢＰ神经网络的学习速度，这对ＢＰ神经网络的应用有较大实际意义。     

双机格斗仿真系统中的实时决策方法

在双机格斗仿真系统中，数字仿真收音机的智能决策采用模糊逻辑与神经网络相结合的方法。为了把神经网络的规模限制在易于工程实现的程度，把战术规则适当分类，每一类战术存储在一个神经网络中，用模糊逻辑进行战术分类识别，确定在哪一类战术中搜索，然后用存储该类战术的神经网络进行了战术决策。     

激光制导炸弹的神经网络鲁棒控制

针对激光制导炸弹滚转控制通道的时变特性,基于神经网络具有定性和定量多模态控制能力能够实现多个常规控制器的功能,融合炸弹投放过程中的多种工作状态参数信息,设计了非线性神经网络控制器,给出神经网络控制器与常规控制器的功能等价性分析。该控制器具有鲁棒性,能适应时变系统参数大范围的变化,而且方法简单,实现容易。利用该方法对某型激光制导航空炸弹进行仿真,并与炸弹的变结构控制器相比,从根本上解决了变结构控制器的抖振问题,结果表明,该神经网络控制器具有良好的控制性能。     

基于遗传算法的模糊神经网络智能控制器及其应用

提出了一种基于遗传算法的模糊网络控制系统,该系统采用模糊神经网络结构实现,它用遗传算法优化具有全局性的隶属函数参数,而用ＢＰ算法调节和优化具有局部性的网络权值参数。仿真结果表明该控制器可大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性和鲁棒性。     

基于BP神经网络的人脸识别

将BP神经网络用于人脸识别 ,建立了人脸识别模型 ,研究了样本采样训练、样本批量训练和样本完整训练三种训练策略对识别率的影响。所设计的识别模型包括图像压缩、图像抽样、输入矢量标准化、BP神经网络与竞争选择处理过程。利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验 ,结果表明 ,其识别模型在实际应用中是可行的。该模型简单 ,识别率较高。如将训练策略配合使用 ,则在提高训练速度和训练效率的同时 ,也使模型分类性能有了明显提高