基于人工神经网络的地下矿山岩层移动研究

提出了采用人工神经网络方法进行地下金属矿山岩层移动预测，结合模糊数学对选取的地表移动影响因素进行了处理．计算结果表明，所选取的各因素之间及其与岩层的移动角之间存在着较强的非线性关系，移动角的大小与选取因素有着密切的联系，进而从理论上证明可以预测由于开挖引起的岩层和地表移动的范围问题．     

基于PCA与Elman网络的机械产品质量建模

多源多工序是现代制造过程的一个显著特征,针对该特征提出了一种基于主成分分析,和Elman网络的机械产品质量建模的方法。通过对样本数据空间的主成分分析,能够保证在信息损失最少的情况下,对高维变量空间进行降维处理,减少样本数据间的相关性。应用典型的动态回归Elman神经网络,实现复杂非线性系统进行建模和预测;还将其应用于冷轧带肋钢筋的机械性能预测中。     

地下矿山开采技术及其发展趋势

地下金属矿山充填采矿法和充填工艺技术发展迅速,崩落采矿法和空场采矿法在工艺技术上也在不断地改进、创新.促进了我国金属矿地下采矿技术的迅速发展,使部分矿山的工艺技术达到了国际先进水平.本文阐述了我国金属矿床地下开采技术主要现状及进展,并对地下矿山开采技术的发展趋势作出展望.     

基于小波Elman神经网络的活塞环渗氮质量预测控制

针对活塞环渗氮硬化工序建模困难的情况,通过主成分分析法(PCA)提取氮化工序特征参数,降低了质量模型输入样本维数,建立了基于小波Elman神经网络的活塞环制造关键工序的质量预测模型,实现了工序过程质量波动趋势的预测,为后续的工艺优化和质量改进奠定了基础.结果表明,文中方法可以有效地改进渗氮硬化工序的质量控制,所建立的质量预测模型对输出质量特征值的预测准确率达到89%,具有比标准Elman网络更好的预测精度和收敛速度.     

基于PCA图像压缩算法研究与实现

PCA做为一种数据分析技术,它最重要的应用是对数据进行降维和去相关,将原有的复杂数据降维,揭示隐藏在复杂数据背后的简单结构.本文将该技术应用于图像压缩中,分析了现有的基于PCA压缩图像方法的优缺点,提出了一种新的算法提取图像主成分运用于图像压缩,并证明了该算法的收敛性,通过实验仿真,验证了该方法的正确性和可行性.     

基于 PCA 和 ELM 的网络入侵检测技术

针对基于传统 BP(Back Propagation)神经网络算法的入侵检测技术收敛速度慢和检测率不高的问题, 提 出了一种基于主成分分析(PCA: Principal Component Analysis)和极限学习机(ELM: Extreme Learning Machine ) 算法相结合的入侵检测方法。 对提取的特征矩阵采用了 PCA 降维, 并使用 ELM 算法对 4 类常见的攻击类型进 行了多分类检测。 实验结果表明, 该方法正确率高达 98. 337 5%, 检测时间仅 1. 851 7 s, 与传统方法相比缩短 了 2 ~6 倍, 同时还提高了检测率和精度, 降低了误报率和漏报率。 最终改善了正确率、 误报率、 漏报率、 检测 率、 精度和测试时间 6 项指标。     

S变换与Elman网络的滚动轴承故障诊断

轴承故障诊断研究是机械设备故障诊断研究的重要组成部分.为了提高轴承诊断系统的实时性与准确性,提出一种基于S变换和Elman神经网络的轴承故障诊断方法.算法的有效性通过深沟球滚动轴承故障诊断得到验证,系统能够辨识出轴承内圈、外圈和滚动体故障,平均识别精度较高.     

基于PCA和神经网络的人脸识别

介绍一种基于PCA和神经网络结合的人脸识别方法。该方法首先利用主成分分析方法对整幅图像进行特征提取,获得最佳描述特征,从而减小神经网络的输入。然后将降维之后的图像数据输入到一个前向传播神经网络中训练。神经网络的权值采用粒子群算法进行优化,用标准人脸数据库中的样本进行测试,最后将该方法与其他方法作了比较。实验结果表明,该方法能够取得更好的效果。     

基于Elman神经网络的移动机械手电机负荷预测

基于Elman神经网络的移动机器人电机负荷预测,是为了对机器人电机进行保护和实时监控.由于机器人运动过程中,免不了会受到过大或不稳定负载的影响,很可能出现电机过热、冲击,使电机遭到损害.文章通过Elman神经网络算法对电机电流、电压数值的分析,设定工作电压电流阈值,并验证了此方法可使电机工作在最佳工作状态.     

基于灰关联分析Elman网络的网上购物意向预测模型

利用灰关联方法分析了消费者网上购物意向与各影响因子的关系,建立了预测消费者网上购物意向的Elman神经网络模型.结果表明,根据灰关联度的计算得出消费者网上购物意向的影响程度由强到弱的顺序,与实测值吻合,表明利用所建立的Elman神经网络模型能有效地预测消费者网上购物意向.     

基于Elman神经网络的PMV参数预测建模

传统PMV指标计算方法具有复杂度高、延时大的缺陷.根据PMV参数的时变特征,利用Elman神经网络建立PMV参数预测模型,实现对热舒适度的在线监测.模型以温度、相对湿度、风速和平均辐射温度为输入,以PMV指标为预测输出,具有良好的泛化能力.仿真结果表明该方法的预测结果与数值计算的结果相近,同时训练后神经网络的计算时间优于传统方法的计算时间.     

基于PCA的BP神经网络股票预测研究

股票市场是国民经济发展变化的"晴雨表",股票价格的涨跌也是政治、经济、社会等诸多因素的综合反映.近几年来,神经网络取得较大发展已经成为热点研究并在各个领域中得到应用.文章基于主成分分析和BP神经网络,以中国石化100天股票历史技术指标数据作为训练样本对收盘价进行预测,20天数据进行检验,并通过图像仿真拟合来验证神经网络股票预测的可行性和准确性.     

基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型

空调系统的负荷与诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、严重非线性的关系，且这种关系具有动态性，因而传统方法的预测精度不高，而动态回归神经网络能更生动、更直接地反映系统的动态特性。针对这个特点，建立了基于Elman型神经网络的空调负荷预测模型，并进行了实例预测。文中还比较了Elman网络和BP终结建模效果，仿真实验证明了Elman神经网络具有动态特性好、逼近速度快、精度高等特点，说明Elman网络是一种新颖、可靠的负荷预测方法。     

基于相空间重构及Elman网络的停车泊位数据预测

针对停车诱导系统（PGIS）中短时空余停车泊位时间序列数据预测问题，提出应用相空间重构与Elman神经网络相结合的方法来进行预测．首先分析了相空间重构的技术原理，在此基础上导出时间序列预测模型，并以Elman神经网络训练模拟该模型．介绍了相空间重构与Elman神经网络相结合的预测方法的具体实现过程与步骤，提出了短时空余停车泊位数据的预测效果评价指标．通过预测实例表明，该方法用于停车诱导系统中短时空余停车泊位数据的预测具有较好的预测准确性和有效性．     

基于小波Elman神经网络的活塞环渗氮硬化质量预测控制

针对活塞环渗氮硬化工序建模困难的情况,通过主成分分析法（PCA）提取氮化工序特征参数,降低了质量模型输入样本维数,建立了基于小波Elman神经网络的活塞环制造关键工序质量预测模型,实现了工序过程质量波动趋势的预测,为后续的工艺优化和质量改进奠定基础。结果表明,该方法可以有效地改进渗氮硬化工序的质量控制,质量预测模型对输出质量特征值的预测准确率达到89%,具有比标准Elman网络更好的预测精度和收敛速度.     

浅论利用Elman神经网络实现图书流通量预测

图书流通量是评价图书馆工作的重要指标。为解决图书流通量预测问题,提出基于反馈神经网络Elman网络的预测模型。结合历史数据进行MATLAB仿真,结果表明,该方法可以完成预测功能。     

基于主成分分析—神经网络的医学图像刚性配准方法(投稿)

医学图像配准在临床诊断和治疗计划中起着重要的作用。应用特征图像的第一主方向提出了自动配准计算机层析术(CT)和磁共振(MR)大脑图像的方法。方案中,先应用主成分分析-神经网络来计算特征图像的第一主方向,然后通过调整特征图像的第一主方向和质心来完成配准问题。此外,还以MR-MR图像配准和CT-MR图像配准为例,对此方法的配准效果进行了简单分析。     

基于Elman神经网络集成的诺西肽发酵过程建模

针对单神经网络模型外推效果不理想、泛化能力较差的缺点,将神经网络集成用于诺西肽发酵过程的建模.采用Bagging技术进行重复取样用于个体神经网络的训练,结论生成时采用加权平均法,各子网络的权重利用差分进化算法来确定.个体神经网络选用典型的动态神经网络Elman网络,通过对多个Elman神经网络模型的输出进行融合,建立了基于神经网络集成的诺西肽发酵产物浓度模型.最后将所建立的模型与基于单神经网络的模型进行了比较,结果说明该模型具有更高的精度和泛化能力.