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BP神经网络模型的压力传感器温度补偿

鉴于压阻式压力传感器温度漂移问题,建立了压力传感器的温度补偿BP神经网络模型,采取人工鱼群-蛙跳算法优化训练BP神经网络.实验结果表明,利用人工鱼群-蛙跳算法优化的BP神经网络模型能快速、准确地实现压力传感器温度补偿,并提高压力传感器的输出精度.     

基于神经网络的发动机模型辨识

为进一步研究发动机的稳态、空载、动态转矩、燃油消耗模型和万有特性,笔者提出了一种基于神经网络的神经元结构模型和多层前馈网络结构模型并分别进行了数学分析.实践研究表明：在发动机的工作过程中,动态工况占66%～80%,并发现发动机的动力性和经济性指标与稳态工况存在着一定的差异.     

基于BP神经网络的MOCVD温度控制系统参数优化

为解决MOCVD设备温度控制的非线性、时变性以及大时滞等问题,提出改进的基于误差反向传播算法（BP）的神经网络控制方法．在传统BP算法基础上附加一个使搜索快速收敛全局极小的惯性项,在微调权值修正量的同时也使学习避免陷入局部最小．该方法不仅具有自学习自适应能力,而且具有自调整比例因子功能．仿真和试验表明,神经网络控制器具有很强的鲁棒性、自学习功能和自适应解耦．在整个温度控制范围基本误差可达到l℃％。,有效的改善MOCVD系统温度的控制性能,对实际温度控制具有较好的指导意义．     

基于BP神经网络模型的水质评价方法探讨

运用人工神经网络理论和方法,建立了水质评价的BP神经网络模型,并对长治市10眼水井的地下水水质进行了评价,并与综合指数法、模糊综合评判法的评价结果进行了比较。结果表明,用BP神经网络模型评价水资源水质是可行的,为水资源水质评价提供了一个新的方法。     

基于BP神经网络的纺纱质量预报模型

简述了纺纱质量预报的理论与实际意义，应用了BP神经网络的标准算法。通过建立BP神经网络模型对细纱条干不匀率(CV）断裂强力(BS)与纺纱断头率(ED)进行预报，并与多元线性回归方法进行比较，验证了BP神经网络预报的准确性与高效性。最后以纺纱断头率(ED)预报为例，指出了今后神经网络在纺纱质量预报应用中亟待解决的问题。     

基于BP神经网络的工程造价估算模型研究

根据神经网络原理和工程造价估算的特点,通过研究工程造价的构成,建立了工程造价估算模型.从模型调试和测试结果来看,经测算其精度基本可以满足实际工程投资估算的需要,模型具有较好的应用价值.     

基于BP神经网络的玻璃瓶裂纹检测模型

阐述了BP神经网络的基本原理，介绍了一种直接估算最佳隐含层节点数的方法。针对普通的玻璃瓶裂纹检测算法存在的问题，提出了一种基于BP神经网络的玻璃瓶裂纹检测模型。实验表明，该模型的检测效果与普通算法相比有了明显的提高。     

基于BP神经网络的商品库存控制模型

为克服传统商品库存成本过大和消费者满意度过低的弊端,采用BP神经网络方法,以超市一段时间内的销售记录为样本数据,分析BP神经网络库存控制模型的训练过程,并验证BP神经网络的自适应能力、容错能力以及处理非线性关系的能力,保证库存预测的准确性,最终提出基于BP神经网络算法的商品库存控制模型.研究结果表明:该控制模型能够准确高效控制超市商品库存,可以为合理控制库存提供决策支持,有效提高库存控制的效率.     

基于BP神经网络模型的高等教育学费研究

高等教育学费是当前的一个热点问题。以部分高校的相关数据作为样本,建立基于BP算法的神经网络模型。首先对样本数据进归一化处理,然后利用matlab进行模型的运算与分析,确定了高等教育学费的四个主要影响因素对学费影响程度的大小,从而得到了一个较为精确的高等教育收费数学模型。     

基于BP神经网络的库存动态预测及其应用

利用库存的历史数据,建立了动态环境下一个基于BP神经网络的初始库存模型,采用提前结束训练法克服因样本量不足而产生的网络过适应问题,并通过网络的训练获得一个关系简单的库存模型.每次获得新样本数据后对模型进行重构,达到了动态建模和分析的目的,并用实例进行了说明,为库存系统的管理决策提供了理论依据.     

基于BP神经网络的艾滋病预测模型

利用神经网络的自学习、自适应及非线性逼近能力,建立了艾滋病预测模型,并利用Matlab的神经网络工具箱进行开发实现.经过实证研究,表明了该模型的有效性,为艾滋病预防提供了一种科学、可行的预测模型。     

基于BP神经网络的PID控制器研究

从BP神经网络的基本原理、学习规则和学习算法出发,研究了基于BP神经网络的PID控制方法,采用3层前向网络及动态BP算法,取得了较高的控制品质。仿真结果表明,基于BP神经网络的PID控制方法在处理非线性和时变系统时具有很强的鲁棒性。     

基于BP神经网络的入口匝道控制器的设计

入口匝道控制系统是一种复杂的非线性时变系统，难于用数学准确建模，因此用数学建模的方法实施控制难度较大，本文中根据入口匝道控制原理分析了交通控制中需检测的交通量参数，并据此设计了神经网络控制器，并对这一控制器进行了仿真，仿真结果显示，神经网络用在入口匝道控制中可取得良好的效果。     

基于BP神经网络的癫痫脑电信号识别研究

为了有效识别癫痫脑电信号,建立了基于误差反向传播（BP）神经网络的癫痫脑电信号识别模型,并提出了一种适合于非平稳脑电信号的特征提取方法。本文以临床采集的包含癫痫发作期的五组500个EEG公共数据为样本,选择了具有任意多分辨分解特性的小波包．对信号进行多尺度分解,提取了各级节点的小波包系数。将小波包系数能量作为特征值,构建了特征向量并输入到BP神经网络分类器中进行自动识别。实验结果表明,该算法的识别率达到了92．5％。     

基于BP算法的图像压缩编码

作为新方法的探索,神经网络在图像压缩中的研究与应用已成为当今图像处理领域的热点研究。本文针对神经网络中BP算法的特点,探讨其在图像压缩编码中的具体应用,并就其优势和局限性进行了分析并提出相应建议。     

基于小样本数据的BP神经网络建模

针对小样本条件下BP(back propogation)神经网络存在预测精度不高的问题,将专家知识融入BP神经网络训练过程中解决此问题.首先BP神经网络通过遗传算法获得最优初始权值和阈值;其次对专家知识进行数学表达;最后通过增广拉格朗日乘子法将专家知识融入BP神经网络训练过程中.利用实际中的结晶动力学问题对所提方法进行...     

基于BP算法的图像压缩编码

作为新方法的探索,神经网络在图像压缩中的研究与应用已成为当今图像处理领域的热点研究.本文针对神经网络中BP算法的特点,探讨其在图像压缩编码中的具体应用,并就其优势和局限性进行了分析并提出相应建议.     

基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制

提出了一种基于BP神经网络预报的动态矩阵预测控制新算法,在该算法中,先用BP神经网络辨识对象模型,同时预测对象的未来输出,然后用动态矩阵控制算法进行滚动优化和反馈校正.该方法解决了非线性、时变对象难以建模及控制的问题,又保留了常规预测控制的优点,是一种比较好的、有着广阔应用前景的新型控制算法.仿真结果验证了这一新型算法的可行性.     

基于改进BP网络的地震动信号目标识别

应用人工神经网络进行目标识别是当前模式识别的重要方法之一。前向多层神经网络及其ＢＰ算法发展较为成熟的一种。该对ＢＰ算法加以改进,使得其性能所提高,收敛速度加快。