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MAC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。     

焊接熔池正面几何参数和背面熔宽的数据提取方法

不论熔透控制还是焊缝跟踪，都需要实时或离线提取焊接熔池正面或反面的几何参数．在小电流脉冲TIG焊接试验条件下，为了获得训练焊缝熔透神经网络模型的大量数据，提出了一套方法，包括用于实时提取焊接熔池正面几何参数的算法和离线提取焊缝背面熔宽的摄影测量法，并采用C 语言开发了相应的软件．试验证明，该方法是可行的．     

基于遗传神经网络的苹果气味识别方法研究

提出一种根据苹果气味对苹果进行无损检测的新方法，介绍一套适合苹果气味检测的电子鼻系统，阐述该系统识别苹果气味的过程．对超市所购的好坏苹果各50个进行了检测，在获得传感器阵列数据的基础上，从每个传感器曲线中提取了5个特征参数，该参数作为模式识别的输入向量．用主成分分析法和遗传神经网络对所测的样本进行分析，主成分分析的结果是能较好地区分好坏苹果，遗传神经网络对训练集的回判正确率和对测试集的测试正确率分别为100％和96，4％，试验证明该方法和电子鼻装置对苹果质量进行评定是有效的，同时也可以用于其他水果的检测，     

结肠组织荧光光谱神经网络特征提取及分类研究

提出了一种新的荧光光谱特征提取与模式分类方法以提高激光诱导5-ALA-PpⅨ荧光光谱对早期结肠癌的诊断准确率：利用自适应神经网络提取荧光光谱主成分，对提取的主成分采用基于R—prop算法的BP神经网络进行模式分类．对20只DMH诱导的SD大鼠，12只诱导鼠的第二代鼠，8只正常SD大鼠，按25mg／kg体重剂量尾静脉注射5-ALA溶液，150min后利用波长为370nm的钛宝石激光进行活体检测．对预处理后的504条荧光光谱，利用自适应神经网络提取前6个主成分，BP神经网络将其分为正常组与非正常组（非典型增生、早癌和进展期癌），分类敏感性与特异性分别为96．57％和95．08％，非典型增生、早癌及进展期癌对正常组织的识别准确率分别为92．75％，98．85％及96．36％．表明此方法对早期结肠癌具有较高的诊断率．     

基于PCA的RBF神经网络预测方法研究

主成分分析(PCA)法可以提取样本集的主成分,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数。针对用RBF神经网络进行多因素时间序列预测时样本特征指标过多的问题,提出用统计理论的PCA方法对数据进行预处理,再选出几个主成分作为神经网络的输入节点.仿真实验表明,基于PCA的RBF神经网络模型在拟合预测中与一般的RBF神经网络模型相比有较好效果,简化了网络结构,改善了预测精度.     

基于LMBP算法的液压油缸内泄漏故障诊断方法

针对液压油缸内泄漏故障诊断中提取时域参数过多以及各参数间相互交叉等问题,提出一种基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和改进的Levenberg—Marguard（LM）神经网络的诊断方法．首先采用Lu分解法对LM算法中逆矩阵的求解进行优化,以加快网络的收敛速度,然后提取压力信号的8个时域参数作为原始特征,采用PCA法对其进行降维和去相关,提取前2个主成分作为最终特征,输入到改进的LM网络中进行故障模式识别,并将诊断结果与LM算法和GA—BP算法进行仿真对比研究．研究结果表明：基于LMBP算法的故障诊断方法在减少识别误差和提高诊断速度等方面取得显著改善,是一种行之有效的液压油缸内泄漏故障诊断方法．     

基于主成分分析和递归神经网络的短期股票指数预测

运用递归神经网络,并结合主成分分析方法建立基于主成分分析的递归神经网络(PCA-RNN)预测模型.实验采用玉米股票价格指数,首先,利用主成分法对玉米指数的多个指标进行特征提取,然后利用提取的主成分建立3种神经网络模型,并对开盘价进行预测,最后与ARIMA模型进行比较分析.结果表明PCA-RNN模型取得了较好的效果,更加适用于股票价格的短期预测,可以为决策者提供一定的参考.     

充填膏体流变参数优化预测模型

为了更精确地对充填膏体流变参数进行优化预测,建立主成分分析法(PCA)和改进的BP神经网络(I-BPNN)相结合的优化预测模型。以某金属矿山充填膏体配比实验为基础,利用主成分分析法对充填膏体流变参数影响因素(膏体质量分数、砂灰质量比、料浆容重和坍落度等)进行预处理,得出主成分,再利用改进BP神经网络模型进行预测,最终得到更准确的充填膏体流变参数预测结果。研究结果表明:该模型对充填膏体屈服应力、黏度等流变参数优化预测的相对误差都控制在5%以内,较未经主成分分析的BP神经网络预测结果,经主成分分析后,屈服应力预测相对误差降低0.48%~7.29%和黏度相对误差降低1.67%~6.20%,表明该模型对充填膏体流变参数预测是合理、有效的,屈服应力与黏度的预测精度显著提高,为充填膏体流变参数优化预测提供了一种新思路。     

主成分分析在线性模型与非线性模型的应用研究

为了解主成分分析在线性模型与非线性模型预报中的应用效果,在2001—2011年热带气旋历史观测资料基础上,采用主成分分析方法,结合线性回归模型和神经网络模型,开展西北太平洋热带气旋的强度预报技术研究试验．根据提取的主要影响因子构造线性回归模型与BP神经网络的输入样本进行不同样本的台风强度预测．计算结果表明,主成分分析通过降低线性回归模型和BP神经网络模型的维数,减少自变量之间的复共线性,减小模型的预报平均绝对误差．     

BP神经网络主成分分析在试飞数据预测中的应用

本文采用主成分分析与BP神经网络相结合的方法对试飞数据进行了预测,同时还对BP神经网络主成分分析法与全要素BP神经网络分析法进行了比较．结果表明BP神经网络主成分分析法具有精度更高、收敛速度更快等特点。     

论南宋发展的三种新式筒形火器

火药和火器均发明于中国,然而10世纪中国所制早期火药硝石含量低,且制成膏状,不能成为发射剂,因此早期火器借手动机械力发射。11-12世纪南宋成功制成高硝固体火药,并首次用于制造小型烟火。宋金交战时,固体火药和烟火用于改进老式火器,结果南宋初出现某些新型火器,如1128年制造的铳炮、1138年制出的火枪或喷火枪,是后来一切筒形火器的祖先。作为铳炮和火枪的杂交产物,1259年突火枪出现。这三种武器的出现引起南宋以来火器史中的第二次技术革命,具有重大意义和深远影响。     

《尔雅·释言》“骓”字考

传统注疏多将"菼,骓也"释读为用实体特征解释实体本身,即以"白色"义训释菼类植物。这种释读过于牵强,通过推断"骓、鵻、萑、蓷"几个字之间的关系,认为这个词条应为"菼,鵻也"。同时,《尔雅》编纂者在编辑这一词条时,混淆了"萑"字所记录的"菼类植物"、"益母草"两个词,训释错误。     

MBEKHTA''''S子空间与CI算子

利用两个子空间H0(A)和K(A)取代了传统的N(A)和R(A),给出一个有界线性算子A是CI算子的两个充分条件和三个判定条件,同时借助于这些结果及CI算子的定义来判断一些常见的有界线性算子是不是CI算子。     

"仁、义、礼、智、信"乃构建和谐社会之精髓

坚持科学发展观与构建和谐社会的目标并行不悖;无论是物质生产还是精神生产,都不能违背自然或社会发展过程的一般规律。原始儒家尤其是其创始人孔子于《论语》中所提及的学术思想,至今仍然有着建构社会和谐秩序的实践意蕴。这对于增强民族文化的凝聚力有着明显的作用。     

N-异丙基丙烯酰胺共聚和互穿聚合物网络温敏凝胶的溶胀与释药性能

制备了不同配比的P(NIPAm-co-AAm)共聚水凝胶和PAAc/P(NIPAm-co-AAm)互穿聚合物网络(IPN)水凝胶,研究了其溶胀与释药性能.结果表明:该共聚水凝胶具有热缩温敏性,而该IPN水凝胶具有热胀温敏性.随AAm含量的增加,该共聚水凝胶溶胀比减小,温敏性减弱,释药率减小;与此相反,随AAm含量的增加,该IPN水凝胶溶胀比增大,温敏性增强,释药率增大.     

Microbial desulfurization of fuel oil

Culture conditions of desulfurization microbes were investigated with a bioreactor controlled by computer.Factors such as pH, choice of carbon source, optimal concentrations of carbon, nitrogen and sulfur sources were determined. The addition of carbon in a culture with a constant pH greatly improved the growth of Rhodococcus. Cells and cell debris from microbes rested using a sulfur- specific pathway were used to desulfurize diesel oil treated by hydrodesulfurization (acquired from the Research Institute of Fushun Petroleum with total sulfur level at 205 μg/mL).Strains 1awq, IG, X7B, ZT, ZCR, and a mixture of No. 5 and No. 6, were used in the biodesulfurization process. The reduction of total sulfur was between 10.6% and 90.3%.     

Pathway-based analysis for genome-wide association studies of schizophrenia to provide new insight in schizophrenia study

Schizophrenia (SZ) is an inheritable complex mental disease. There have been several genome-wide association studies (GWASs) of SZ to identify novel genetic susceptibility factors. To further interpret SZ GWASs, pathway-based analysis (PBA), which considers the combined effect of variants and identifies pathways associated with traits, provides a feasible solution to discover the biological function and mechanism of SZ. Furthermore, to investigate the common pathways between SZ and bipolar disorder (BD) wil...     

半胱胺对鹅生长内分泌的影响

探讨了半胱胺(CS)对成年鹅血浆中生长抑素(SS)、生长激素(GH)和胰岛素样生长因子-I(IGF-I)的影响和调节机理.14只装有翅静脉瘘管的成年杂交鹅(川白×太湖),自身对照.试验期于日粮中一次性添喂半胱胺(100mg/kg,按体重计),自由采食和饮水.采取对照期和处理后第1、3、5、7d的血样,用RIA双抗法测定其中激素的含量.结果表明,试验期SS较对照期(1.89±0.10)μg/L分别降低了41.18%(P<0.01)、26.74%(P<0.01)、37.43%(P<0.01)和17.11%(P<0.05);试验期第1、3、5和7d的GH较对照期(0.55±0.15)μg/L显著(P<0.01)升高,分别为34.55%、78.18%、65.45%和54.55%;试验期的IGF-I较对照期(25.29±4.91)μg/L分别升高了7.28%、59.07%(P<0.01)、22.41%(P<0.05)和1.38%.因此,CS能够降低成年鹅血液中SS含量,使GH和IGF-I水平升高,从而调节鹅的神经内分泌,促进生长.     

多数据通道高速互连背板平台的设计和实现

为了给软件无线电的研究提供一个测试平台，设计实现了一个多数据通道高速互连背板平台．背板平台包括传输母板、时钟分配板和数据通道交换板，并提供ADC，DDC，DSP，DUC和DAC单板接口．通过采用高性能芯片和合理的高速设计方法，实现了背板平台良好的传输误码率和时钟晃动性能以及多个数据通道的自定义总线形式．     

增强型全速率语音编码的原理及实现

在无线通信系统中，语音压缩编码起着非常重要的作用，因为它在很大程度上决定着合成话音的质量和系统容量。为了提高话音质量，GSM提出了增强型全速率（EFR）语音编码方案。它在LPC声码器的基础上，采用了A－B，S和VQ等技术，编码信息中既包含若干语音特征参量又包括部分波形编码信息。因此，能提供高质量的编码，且比特速率压缩到12.2kbps,为TD－SCDMA移动通令系统提供了一咎可行的语音编码方式。笔者从语音编码的基本概念出发，详细地介绍了EFR语音编码的原理及代数码本搜索实现技术。