遗传径向基函数神经网络估计纯电动汽车锂电池的荷电状态

考虑到串联的锂电池是复杂的非线性系统,并且径向基函数神经网络(RBF NN)对于解决非线性问题有较好的特性,建立了锂电池SOC估计的RBF NN模型,并提出了一种基于遗传RBF NN的电动汽车锂电池SOC估计的方法. 利用在2010年上海世博园区中运营的纯电动汽车锂电池数据对遗传RBF NN进行训练和SOC估计的实验. 实验结果表明,SOC估计的均方根误差为0.0024,提高了估计的精度.     

基于变量选择-神经网络模型的复杂路网短时交通流预测

摘要： 针对传统交通流预测模型正在由单断面历史数据处理向多断面、多时刻历史数据处理转变,但在考虑各断面间的影响时,多变的交通状况往往会使预测模型复杂化的问题,引入一种多元线性回归最小绝对收缩和选择算子方法(Lasso),并利用其优秀的变量选择能力,在复杂路网多断面中选出相关性较高的断面；结合神经网络(NN)的非线性特性,提出了Lasso NN组合模型.结果表明：Lasso NN模型在路网交叉口对未来15 min交通流数据预测的误差率低于9.2%；在非交叉口的误差率低于6.7%,总体优于各自单独使用得出的结果.     

基于数据划分的k-近邻分类加速算法机理分析

k-近邻(k NN)分类算法因具有不对数据分布做任何假设、操作简单且泛化性能较强的特点,在人脸识别、文本分类、情感分析等领域被广泛使用.k NN分类算法不需要训练过程,其简单存储训练实例并根据测试实例与存储的训练实例进行相似度比较来预测分类.由于k NN分类算法需要计算测试实例与所有训练实例之间的相似度,故难以高效地处理大规模数据.为此提出将寻找近邻的过程转化为一个优化问题,并给出了原始优化问题与使用数据划分优化问题的最优解下目标函数差异的估计.通过对此估计的理论分析表明,聚类划分可以有效的减小此差异,进而保证基于聚类的k-近邻分类(DC-k NN)算法具有较强的泛化性能.在公开数据集的实验结果显示,DC-k NN分类算法在很大程度上为测试实例提供了与原始k NN分类算法相同的k个近邻进而获得较高的分类精度.     

二维平面上的Gauss映射及其性质

将一维的Gauss映射及Gauss测度推广至平面上的Gauss映射及Gauss测度,并证明在平面上的Gauss映射与NN×NN上的提升等价,具有保Gauss测度的特点.     

科技成果国家级检测鉴定检测机构名录(第一批)

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Nearest neighbor search algorithm forGBD tree spatial data structure

： This paper describes the nearest neighbor （NN） search algorithm on the GBD（generalized BD） tree. The GBD tree is a spatial data structure suitable for two- or three-dimensional data and has good performance characteristics with respect to the dynamic data environment. On GIS and CAD systems, the R-tree and its-successors have been used. In addition, the NN search algorithm is also proposed in an attempt to obtain good performance from the R-tree. On the other hand, the GBD tree is superior to the R-tree with respect to exact match retrieval, because the GBD tree has auxiliary data that uniquely determines the position of the object in the structure. The proposed NN search algorithm depends on the property of the GBD tree described above. The NN search algorithm on the GBD tree was studied and the performance thereof was evaluated through experiments.     

无粒子损失的W态融合研究综述

纠缠W态是量子通信的关键资源,而融合技术已被证明是制备大规模纠缠W态的有效方法.简要综述几类重要的有粒子损失的W态融合方案及相互关系,并着重阐述无粒子损失的W态融合方案及其物理原理,最后给出总结与展望.     

《Progress in Applied Mechanics》在荷兰出版

由我国著名学者叶开沅教授主编的《应用力学进展》(Progress in AppliedMechanics)被列为 W.A.Nash 和 G.AE.Oravas 主编的“表面结构力学”(Mechan-ics of Surface Structuves)丛书第六卷,最近已由荷兰 MARTNUS NIJHOFF 出版社出版。     

基于神经网络合并技术的Rake接收机性能仿真

传统Rake接收机的线性合并技术不能适应无线信道的非线性特性.针对这一问题,开展了基于神经网络合并技术(NN)的研究.采用多层感知机神经网络模型,通过仿真实验确定了模型结构.在不同的仿真环境下,分别对采用等增益合并技术、最大比合并技术和神经网络合并技术的Rake接收机进行了性能仿真.结果表明:在理想信道下,基于NN技术的Rake接收机性能略好于传统的Rake接收机,性能改善不明显;在复杂信道环境下,基于NN技术的Rake接收机性能好于传统的Rake接收机.     

一种基于证据决策的航迹相关算法

基于证据决策的思想,对传统的最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行改造,设计新的航迹相关判决准则,提出一种新的分布式多传感器航迹关联算法(EK-NN). 通过仿真试验分析,并与最近领域法(NN)及K近领域法(K-NN)进行比较. 结果表明,在密集目标环境下,基于证据决策的(EK-NN)航迹关联算法明显优于最近领域法(NN),较K近领域法(K-NN)也有一定的改进.     

氮肥对水稻吸收累积汞及其分配的影响研究

选择万山汞矿区汞污染土壤为研究对象,采用露天盆栽试验,设置5种处理组:全尿素肥按生长期3次添加常规施肥对照(CK)、尿素作基肥1次性添加(CN1)、尿素+硝酸钙+硫酸铵作分蘖肥1次性添加(NN2)、尿素+硝酸钙+硫酸铵作穗粒肥1次性添加(NN3)和尿素+硝酸钙+硫酸铵照生长期3次添加(CNN3),探究不同氮肥种类和施用方式对水稻不同部位中汞的质量及生物量的影响.结果表明,在相同施肥量条件下, 5种氮肥处理的水稻生物量无显著变化,但处理组NN2,NN3和CNN3可使水稻结实率增加,其中CNN3组最高可增加9.0%.与CK组相比,其他氮肥处理均能降低水稻对汞的吸收累积,但对水稻各部位的降低效果不同,其中NN3处理下稻米中汞降低最大,达49%, CNN3处理下水稻叶中汞降低最大,达39%.本试验研究结果显示, NN3处理对稻米中汞的吸收累计抑制效果最好,可考虑作为汞污染土壤的农艺调控措施.     

基于Fibonacci采样的数据预处理方法研究

提高神经网络(NN)的收敛速率和预测精度一直是人工智能领域的一个挑战性问题,尽管许多研究人员已在研究中使用小批量数据训练神经网络获得了较好的效果,但是这些方法并不够灵活.针对这个问题,该文提出了一种新的数据预处理算法即Fibonacci采样算法.根据Fibonacci数列规则绘制一个新的训练数据序列,这不仅可以恢复小批...     

利用初等变换求Pn中子空间的和与交的基

设P是任一数域,Pn是P上的n维行向量空间.对于Pn的由有限个向量生成的子空间V,W来说,利用初等变换将矩阵化为简化阶梯形矩阵,寻找子空间V W,V∩W的基的方法被探讨.     

An integrated scheme of neural network and optimal predictive control

An approach of adaptive predictive control with a new structure and a fast algorithm of neural network (NN) is proposed. NN modeling and optimal predictive control are combined to achieve both accuracy and good control performance. The output of nonlinear network model is adopted as a measured disturbance that is therefore weakened in predictive feed-forward control. Simulation and practical application show the effectiveness of control by the proposed approach.     

草原公路驾驶员心电指标对标志标牌 信息量的敏感性

为验证驾驶员心电指标(electrocardiogram,ECG)对草原公路标志标牌信息量的敏感性,选取5名驾驶员开展草原公路实驾试验,分析驾驶员心电指标随标志标牌信息量变化规律,通过相关性分析、斜率分析方法研究各驾驶员心电指标变化趋势的相关性和单位时间内各心电指标受信息量变化的影响规律。结果表明:草原公路标志标牌信息量变化对驾驶员MRR(RR间期均值)和NN50(相邻间期差值大于50 ms的个数)指标值影响较大,其中与MRR指标值变化关联度为81. 82%,与NN50指标值变化关联度为63. 64%,因此可选用MRR值和NN50值来评价草原公路标志标牌信息量对驾驶员心电特性的影响;随着标志标牌信息量的增加,驾驶员MRR值呈下降趋势,NN50值呈上升趋势,驾驶员注意力集中,警惕性较高。     

基于神经网络推理的故障诊断专家系统

本文利用神经网络(NN)的知识并行处理、自学习及联想记忆等功能，建立了基于神经网络推理的专家系统论述了NN的结构、算法参数的确定、系统知识获取和离线／在线自学习功能，提出了NN数值推理和ES深层逻辑概念相结合的输入／输出转换机制与NN推理的解释机制．研究表明系统具有良好的实用性。     

基于改进kNN算法的人脸识别研究

通过分析人脸识别流程和结构设计分析得出分类算法的选择决定着人脸识别结果质量;从而对经典k NN算法进行分析,提出了一种动态取得k值的改进k NN分类算法。通过实验测试,证明改进的k NN分类算法可以有效地提高识别精度的稳定性。     

图W由它的Laplacian谱确定

图W是有n-2个顶点v1, v2,…, vn-2的路在v2和v3上各粘贴一条悬挂边所得的图.本文证明了W由它的Laplacian谱确定.     

基于Hopfield NN遗传优化设计的板形缺陷识别研究

针对Hopfield NN传统设计方法要求权值矩阵需要满足对称的约束,以及记忆容量和容错性低,且记忆模式易陷入伪稳定状态的缺点,本文提出了利用遗传算法(GA)优化设计Hopfield NN权值的方法,并与传统方法对比,验证了GA-Hopfield NN具有较大的记忆容量和较强的容错性。同时提出了GA-Hopfield NN的板形模式识别模型设计方案,将具有较强计算能力的反馈网络用于实时信息处理系统实现模式识别,克服了当前板形智能识别模型动态性差,容错能力低及实时性差的缺陷。同时,Hopfield NN的二值计算形式大大提高了系统的运算速度,为硬件实现和工程应用提供了新思路。     

语义Web服务发现分层agent模型

自万维网创始人Tim Berners-Lee提出语义W eb概念及相应的参考模型以来,现已由当初的语义W eb研究转向智能W eb服务的研究.在研究W 3C组织提出语义W eb服务框架的基础上,这里给出了一个可行的语义W eb服务发现的分层agent模型,为研究语义W eb服务发现的上层建模提供参考.