五家沟煤矿工字钢巷道的摩擦阻力系数的研究

通过对五家沟煤矿进行的通风阻力测试,所获得的工字钢支护巷道的实测数据的基础上,运用SPSS软件,采用Bootstrap重样方法统计分析,对其进行了聚类分析、异常值的箱线图分析、Kolmogorov-Smirnova检验和Shapiro-Wilk检验.统计结果表明:在所获得的实测数据中,在剔除实测数据中存在的极端值和异常值之后,通过两种检验方法得出摩擦阻力系数不服从正态分布.采用Bootstrap重样抽样方法,对其进行统计计算,得出了摩擦阻力系数取值范围为[0.0070,0.0132]N·s2/m4.将该摩擦阻力系数的统计结果应用于官地煤矿,通过实测与应用算出的百米摩擦风阻进行比较及相关性分析,相关性是高度显著的,验证了其正确性,从而提高了矿井工字钢巷道摩擦阻力系数计算的准确性和可靠性,对矿山的通风安全管理具有重要的指导意义.     

BP神经网络在润滑油摩擦改进剂复配性研究中的应用

研制润滑油的关键问题之一是研究其中多种添加剂间的相互作用和添加剂间的最佳复配比。以正交试验设计为基础的直现分析和回归分析可以探讨添加剂间的相互作用，而基于上述方法的最佳复配比的计算往往误差较大。采用BP神经网络计算最佳复配比，并与前两种方法作比较，发现BP神经网络在计算最优复配比时，结论可靠，精度高，是研制最佳润滑油配方的优秀数学工具。     

改进BP神经网络在流型智能识别中的应用

为了克服ＢＰ神经网络的易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,利用非线性最小二乘法对其进行了改进,改进后的ＢＰ神经网络的收敛速度提高了１￣２个数量级,同时利用压阻式压关器测得了水平管内油气水多相流压差信号,根据分形理论中的重要构相空间法提取出压差信号的特征向量,再将特征向量送入改进的ＢＰ神经网络中,从而完成对油气水多相流流型的智能识别,结果证明,改进的ＢＰ神经网络能有铲地自动识别出油气水多相流的流型。     

基于BP神经网络车牌字符识别的研究

本文将BP神经网络应用于车牌的自动识别,在简述BP神经网络的基础上,重点讨论了用BP神经网络方法对车牌照字符的识别,用MATLAB完成了对车牌照数字识别的模拟,最后得出实验结果,证明这种方法是高效的.     

基于组合矩不变量特征的BP神经网络分类器

本文通过研究特生的性质，在传统的７个矩不变量的基础上，提出了５个组合矩不变量一完成对目标特征的描述，为完成对三维物体的识别，这里采用三层的ＢＰ神经网作为分类器，其输入特征为上述组合矩不变量。文中对三类目标在各种姿态下的矩特征分布的情况进行了研究，并将神经网分类器和最小距离分类器的分类性能作了比较。     

基于不变矩特征及BP神经网络的图像模式识别

根据图像的不变矩特征,应用BP神经网络实现了图像的模式识别.由于神经网络本身具有很强的学习能力及容错能力,且采用并行工作方式,因此,此识别方法与传统的模式识别方法相比,具有较强的抗干扰能力及较快的识别速度.本文通过实验验证了此方法的有效性.     

基于 BP 神经网络的叠前流体识别方法

探讨塔里木盆地桑塔木地区三叠系辫状河三角洲沉积储层流体识别方法。该地区储层横向变化大,流体类型复杂。本文提出利用 BP 神经网络的信息整合模式识别功能来进行储层流体识别的方法,通过叠前反演得到对流体敏感的弹性参数数据体和电测解释结果标定建模样本,采取随机抽样形成建模样本集与测试样本集,选取26口井的700个样本作为学习样本,62个作为测试样本,建立 BP 神经网络模型。预测结果和实钻结果吻合程度高,正确率达90％以上。该方法可以很好地对桑塔木地区储层中所含流体进行识别。     

浅谈利用BP神经网络进行系统预测的方法

BP神经网络体现了人工神经网络最精华的部分,利用BP神经网络可以实现系统预测功能,本文就工程实际中利用BP神经网络进行预测的问题进行阐述.为BP网络的实际应用做了铺垫.     

利用BP神经网络预测原油粘度

神经网络是一种抽象的数学模型,研究BP神经网络的特性并利用该网络预测原油粘度,建立了一个BP神经网络模型,最后利用MATLAB环境下的神经网络工具箱开发相应的程序。并最终将其用于原油粘度的预测。     

利用PCA改进BP神经网络算法

BP神经网络是目前应用最为广泛的神经网络模型之一,本文对BP神经网络进行的深入的分析并对BP算法进行了数学分析,并指出了标准BP算法存在的缺陷,提出利用主成分分析法对BP算法进行改进,极大地提高了BP算法的实用性。     

基于BP神经网络的手写数字识别系统

提出了利用BP神经网络方法来实现手写数字识别系统的方案。手写数字图像通过颅处理后,在特征提取方面采用两种适应性较强的特征提取方法,即18点特征提取方法和手写数字笔画特征提取法．不但减少了提取时间。而且提高了手写数字图像的识别率。利用Visual C＋＋编写手写数字识别系统,得到了较好的识别结果。     

基于改进的BP网络数字字符识别

提出了一种基于改进的BP网络方法来实现数字字符识别.通过对BP网络的神经元的研究与学习,设计了一种结构合理,收敛速率快的BP网络.试验测试结果表明,改进的BP网络方法对印刷体数字的识别率达到了100%,对手写数字的识别率达到了98%以上.     

断层推断的改进BP神经网络方法

断层可破坏煤层的完整性和连续性 ,对采煤工作面的生产具有重要的影响 ,在矿井投产前 ,必须准确地查明采区内的断层情况。文章运用动量法和自适应调整学习率的改进 BP神经网络 ,选取 5个地震特征参数进行了断层推断。结果表明 ,改进 BP神经网络是一种有效的断层推断方法     

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。     

基于BP神经网络指纹识别的算法

通过对多种指纹分类算法的研究和分析，提出了一种基于BP神经网络对指纹模板进行分类的新算法．首先在对指纹图象进行预处理后建立起指纹模板库，然后采用时间模拟退火函数进行学习因子修正的方法来减少BP算法迭代次数，以提高收敛速度及跳出局部最小．仿真证明：该算法与传统的指纹识别算法相比，分类速度明显高于传统的固定步长的BP算法．     

BP神经网络在液相传质系数中的应用

根据BP(Back-Propagation)神经网络原理,以气、液表观流率为输入变量,液相传质系数为输出变量,建立神经网络模型,并利用改进的LM(Levenberg-Marquardt)算法对网络进行了训练和优化。结果表明,BP神经网络能够较好地预测滴流状态下H2O吸收CO2液相传质系数。     

基于AR模型和BP网络的表面EMG信号模式分类

提出了一种以AR模型和BP网络相结合的表面肌电信号处理方法 .首先 ,将采集到的肌电信号进行预处理 ,提取AR系数作为其特征值 ;其次 ,设计了一个三层的BP神经网络 ,利用AR系数对手臂的各种肢体动作进行运动模式的分类 .实验表明 ,这种方法不仅减少了计算工作量 ,同时取得了比较理想的识别效果 .     

基于遗传与BP混合算法神经网络预测模型及应用

提出用遗传学习算法和权重调整BP算法相结合的混合算法来训练模糊模式识别神经网络预测模型；即先通过遗传学习算法进行全局训练，再用权重调整BP算法进行精确训练，使网络收敛速度加快和避免局部极小。作为实例，以新疆雅马渡站的实测径流资料和相应的前期4个预报因子实测数据作为样本进行训练并用以预测雅马渡站的年径流量。结果表明，该方法具有收敛速度快和预测精度高的特点。     

确定高等学校招生规模的BP神经网络模型

近几年，我国高等教育招生规模有较大增长，缓解了高中生升大学的压力，可是增加了大学毕业生就业的压力。如何合理地确定招生规模，实现高等教育稳步发展是值得研究的。建立了确定高等学校招生规模的BP神经网络模型，模型考虑了国家和家庭教育投入、高中毕业生占总人口的比重三个因素。经模型分析表明近年来招生规模增长太快，教育投入没有跟上。