基于AdaBoost.M2-NN的变压器故障诊断

组合分类器的经典算法AdaBoost即自适应Boosting算法是提高预测学习系统预测能力的有效工具.针对传统BP（Back Propagation,BP）神经网络在变压器故障诊断时存在不稳定和网络易陷于极小值等缺点,将AdaBoost扩展算法AdaBoost.M2与BP神经网络结合,形成基于Ada-Boost.M2-NN（AdaBoost.M2Neural Network）的变压器故障诊断模型.利用AdaBoost的集成提升作用,在一定程度上弥补了BP算法的不足.仿真结果表明：该模型不仅能将单个BP神经网络无法识别的样本类别识别出来,而且还能整体上相比BP神经网络和传统三比值法将识别率提高11.5%,说明其具有可行性.     

基于优化BP神经网络的高准确度软件缺陷预测应用研究

针对软件缺陷测试任务中的准确度问题,提出一种基于优化BP神经网路的软件缺陷预测方法 .该方法首先采用4层BP神经网络构建多层感知模型,并结合模糊控制原理实现任意复杂非线性关系逼近.然后通过灰狼优化算法克服BP神经网络的局部搜索陷入,从而解决其参数设置依赖性问题.实验结果表明,相比于PSO-BP算法和SA-BP算法,该算法的仿真拟合效果最优,表现出了更高的软件缺陷预测准确度.     

优化的BP神经网络在预测电动汽车SOC上的应用

为了提高BP神经网络预测模型对电动汽车电池SOC值预测的准确性,采用遗传算法GA和粒子群算法PSO两种优化算法分别对BP神经网络进行优化,即优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。将该方法应用到预测电动汽车电池的SOC值中并与实际测量的SOC值进行验证比较。仿真实验表明,经过粒子群算法优化后的BP神经网络预测电动汽车SOC值的误差在1.0%~4.4%之间,明显优于采用遗传算法优化的误差范围1.6%~10%和传统的BP神经网络误差范围2.0%~72%。     

基于遗传算法的BP神经网络对农业产业的分析预测

农业产业总值的准确预测对农业产业的优化和改善具有重要的意义.以遗传算法优化的BP神经网络建立农业产业总值的预测模型,该模型结合遗传算法和BP神经网络两者的优点,既有神经网络强大的学习能力,又具有遗传算法的全局搜索能力.采用该算法对农业产业总值进行预测,并与实际值进行对比分析.结果表明,该算法收敛速度快,预测精度高,具有较高的可靠性和适用性.     

基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究

本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.     

基于粒子群算法优化BP神经网络的CO_2通量预测

针对现有准确地预测CO_2通量方法的不足,提出了一种以粒子群算法和反向传播(BP)神经网络相结合的预测模型。为了防止粒子种群的快速趋同效应,引入了自适应变异算子。通过对陷入局部最优的粒子进行变异操作,提高了算法的寻优性能。利用粒子群算法得到BP神经网络的初始权值和阈值,对优化后的BP神经网络和普通的BP神经网络分别创建CO_2通量预测模型。实验结果表明,基于粒子群改进BP神经网络模型能较好表达CO_2通量与主要因素之间的非线性关系,相对于一般BP神经网络具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。     

基于神经网络的证券预测技术研究

本文借助神经网络对非线性函数的逼近能力，提出了BP算法的改进型算法及基于BP算法的指数预测模型，通过对比传统预测算法，证实改进后BP算法用于指数预测的可行性及准确性．     

基于粒子滤波与BP神经网络的短时交通流预测

为了有效缓解当前交通拥堵问题,结合时下流行的智能交通系统,本文将粒子滤波算法引入短时交通流预测过程中,提出一种基于粒子滤波与神经网络的预测算法。该系统通过BP神经网络的非线性映射功能,分裂选择适当的权值,在多次训练之后能够提高算法中粒子的多样性,改善算法滤波的性能,最终达到提高预测精度的目的。另外,本文以河南省新乡市交通局公交和出租车数据作为数据来源,通过与传统的粒子滤波算法和BP算法的预测结果进行对比,发现本文所提出的方法对短时交通流预测具有更好的预测精度。     

应用改进BP网络进行铁路客运量预测研究

针对传统铁路客运量预测方法的不足,提出运用改进BP神经网络结合四阶段法进行客运量预测,给出了预测算法,建立了铁路客运量神经网络预测模型,并对敦煌铁路客运量进行预测,设计网络参数,进行网络学习和训练,最终得到较为精确的2010年及2015年敦煌铁路客运量,为该线路今后的运营管理提供决策参考．     

基于PSO的BP神经网络纱线条干CV值预测研究

本文简要介绍了BP神经网络所用的BP算法,针对BP算法的不足之处,采用粒子群优化算法作为BP网络的学习训练函数,优化BP网络的训练速度和精度,建立了基于PSO的BP网络模型。同时,将这种优化后的BP网络模型应用于纱线条干CV值预测技术中,验证了该网络模型的性能。     

基于HMM的主题爬虫问题研究

对HMM爬虫中K-means算法的K值选取方法作出相应改进,然后针对爬取网页的内容与主题相关度不高的问题,对隐马尔科夫模型的假设条件进行修改,完成改进后的隐马尔科夫爬虫设计。     

基于RSA的门限密码体制研究

本文通过ECC算法产生秘钥,然后通过矩阵运算,生成秘钥碎片,分发给不同的合法结点用户,由这些结点用户共同管理并维护秘钥的一种门限密码体制。在该方案中,只有达到或超过某一阈值的秘钥结点共同合作下才能完成秘钥运算,从而防止权力的过分集中,又能完成秘密共享。     

水质稳定性判断综合性实验的开设与探索

将水分析化学和给水处理原理结舍起来.开发了水质稳定性判断综合性实验.综合实验涉及水的碳酸平衡原理、水质稳定概念及多种水质分析方法.应用于水质检测实验教学,取得了良好的实验效果.     

基于微结构光纤的温度传感器研究

对基于模间Mach-Zehnder干涉式、Michelson干涉、F-P干涉和荧光等原理的微结构光纤温度传感器开展了较为系统和深入的研究，建立了相关理论，研制出了一系列新型光纤温度传感器及其功能器件.展示了一种新型的多参量荧光光纤有源温度传感器，并建立一种新的信号处理方法；利用液体填充微结构光纤制作出的在线式、全光纤Mach-Zehnder干涉式温度传感器，敏感度达–1.83 nm/℃；利用全固态光子带隙光纤内的高阶导模来制作结构紧凑的Michelson高温传感器，传感头尺寸仅为1.03 mm；基于柚子型小纤芯微结构光纤制作了微腔F-P高温传感器，温度的灵敏度为17.7 pm/℃，测量温度达1 000℃.     

面向角色方法在工作流仿真中的应用研究

随着工作流的发展,工作流建模技术已经成为了一个重要的课题.介绍了面向角色的建模方法,以及建模仿真平台Ptolemy Ⅱ,利用该平台的面向角色的建模思想,采用层次异构的思想组合各类组件来实现工作流建模仿真工作.同时对实际工作流模型案例进行了分析,采用面向角色的建模思想,在Ptolemy Ⅱ平台上完成了建模设计,仿真结果与模型中的计算结果进行了对比,得出二者的结果基本一致,解决了工作流仿真中遇到的并发性问题.     

关于科学发展观的哲学思考

科学发展现,是对党的三代中央领导集体关于发展重要思想的继承和发展,是马克思主义关于发展的世界现和方法论的集中体现.我们学习实践科学发展观,必须自党运用马克思主义的哲学原理,对科学发展现加以理解和认识.     

基于MATLAB曲线拟合的应用研究

基于MATLAB的仿真计算平台,本文以中国历年人口统计数据为基础,采用多项式和傅立叶级数的曲线拟合技术,实测出具有较高准确度的近期人口预测模型,并通过参数实测和逐次修正的方法,改进了LOGISTIC预测模型,修正了中远期人口预测的误差,减少了人口数据处理中的误差积累,高效率地提高了预测模型的准确度.     

土壤铬污染修复技术研究概述

本文综述铬的环境化学行为、土壤铬污染的危害与修复技术,重点介绍植物修复技术及其研究进展,并提出今后的研究重点与方向。     

振叶以寻根,观澜而索源——读郭建勋教授《辞赋文体研究》

文体的演变,相对于作品的思想内容、时代风尚而言,更具有稳定性。认识一种文体往往能使我们更真实地了解文本在当时呈现的面貌以及其中透射出的文化意义,因此,文体研究不可回避地成为学者