神经网络在污水处理中的模型建构初探

人工神经网络是对于人脑的模拟,具有自组织和自适应性以及较强容错能力,在研究神经网络的基本原理及优越性的基础上,针对污水处理系统的不确定性和非线性特性,初步探讨了应用BP神经网络对某市开发区污水处理系统进行模型的建构,以出水COD为输出目标值,将进水各项水质参数设置为神经网络的输入量,建立污水处理系统的BP网络模型,为在线控制建立模型基础。     

基于人工神经元网络的采场顶板质量评价模型

根据神经网络理论，建立了采场顶板质量评价的人工神经网络模型，实例表明该模型的评价正确率高，是用于解决复杂非线性系统评价问题的有效方法。可望在煤矿开采领域其它评价问题中得以推广应用。     

基于人工神经网络的设备可靠性组合预测方法研究

提出了一种基于人工神经网络的非线性组合建模与预测新方法,利用人工神经网络对复杂非线性系统的拟合能力,通过网络训练自适应地调整单一预测模型的权重,并应用MATLAB神经网络工具箱编制了非线性组合预测软件。将该方法应用于某发动机的故障预测,通过与自回归模型、灰色模型和线性组合模型的预测结果对比表明,该方法具有预测精度高,学习与泛化能力强的优点,在设备故障和可靠性预测中具有广泛的应用前景。     

基于BP神经网络的发动机怠速模型

发动机怠速模型是发动机怠速控制的基础.发动机怠速工况具有非线性特性.利用BP人工神经网络建立了发动机怠速模型,并利用实际发动机系统测得的怠速转速数据作为神经网络学习样本数据.理论分析和仿真研究均表明了该方法的有效性.     

基于UKF神经网络子空间逼近的非线性动态过程演化建模

复杂化工过程建模对于工艺操作变量优化、指导技术决策具有重要意义,人工神经网络是其广泛采用的建模工具.但化工过程往往是复杂非线性动态系统,而描述其过程的神经网络模型往往是一个静态映射.没有考虑也很难考虑其操作变量与内部状态变量共同对目标性能的影响,从而导致依赖静态模型的技术决策效果不稳定.将静态过程模型看成是复杂非线性动态模型在操作变量子空间上的投影模型,为保证该投影模型实时逼近理想的非线性动态模型的精度,提出用Kalman滤波实时更新神经网络模型的权值,建立基于Kalman滤波神经网络子空间逼近的非线性动态工艺演化建模方法.鉴于扩展Kalman滤波的计算复杂性和精确性,采用无迹卡尔曼滤波刷新神经网络模型的权值.最后,把该方法应用于氢氰酸(HCN)工艺过程的动态演化建模试验,结果表明,该方法高精度地跟踪了非线性动态演化化工过程.因此,基于Kalman滤波神经网络子空间逼近的建模方法适用于非线性动态工艺演化建模.     

BP神经网络在教学质量评价中的应用观察

人工神经网络是一种新技术,具有非线性处理、适应学习能力强等优势,BP神经网络是人工神经网络中的一种,具有极强的非线性处理能力.本文就人工神经网络和BP神经网络的相关概念进行分析,研究基于BP神经网络的教学质量评价体系,并对BP神经网络在教学质量评价中的应用进行探讨,以便建立完善的质量评价体系,促进教学质量的提高,推动高职院校的发展.     

太湖洪水预报的前向人工神经网络全局最优逼近方法

将求解不等式约束非线性优化问题的群体复合形进化算法 ,应用于前向人工神经网络逼近 ,提出了前向人工神经网络全局最优逼近算法 ;将前向人工神经网络全局最优逼近算法应用于太湖水位预报 ,建立了太湖水位预报的神经网络模型 ,表明了提出的全局最优逼近算法的有效性     

高层建筑火灾风险的神经网络评价

通过对模糊综合评价和人工神经网络评价进行分析比较,表明神经网络采用非线性转换函数的处理方法更符合火灾风险评价的非线性特性。针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出运用遗传算法克服神经网络的这种缺陷,在此基础上建立了基于遗传算法和神经网络的建筑火灾风险评价模型。研究实例证明了此模型的可行性。图1,表3,参11。     

嗅觉系统神经网络模型字符识别中的应用

Freeman在大量神经生理实验的基础上建立了生物嗅觉系统的非线性神经网络模型,即K系列模型．其中,KⅢ模型是一种混沌神经网络,它的模式识别机制与以往的人工神经网络完全不同,更接近实际生物神经系统的工作模式．研究通过对26个英文字符的学习、识别研究得出,系统相对于传统的神经网络有着很强的学习能力,学习5～6次就能有很好的识别能力,在10次达到最优学习效果,并与真实神经系统学习过程中的倒“U”曲线相对应．     

Matlab在工作面煤与瓦斯突出预测中的应用

考虑到煤与瓦斯突出发生的内在机理的复杂性,突出影响因素与突出事件之间的非线性,阐述了人工神经网络的原理和算法,在分析了煤与瓦斯突出的主要影响因素的基础上,依据功能强大的matlab神经网络工具箱,采用BP人工神经网络模型,通过训练得到了影响突出因素与突出事件之间的关系,为突出非线性动力机制及预测提供了新的途径.实例表明,Matlab神经网络工具箱用于煤与瓦斯突出预测是可行的.