节点自删除神经网络及其在磨粒识别中的应用

在前向多层神经网络的基础上,提出了一种新的节点自删除神经网络模型。该神经网络根据隐层节点输出的相似性能够自动地进行网络节点的删除。对网络中冗余节点的删除,使网络尺寸得到优化,这一定程度上也解决了前向多层神经网络的推广性和学习问题。在Ｐａｒｔｙ－４问题的实例中,通过对惯性ＢＰ算法网络和该节点自删除网络的比较,充分说明了该节点自删除神经网络在各方面的优越性。铁谱磨粒识别一直是一个困难的课题,应用自删除神经网络模型在该实例中,也取得了较好的识别效果。     

钢-混凝土叠合板组合梁抗震性能的试验研究

为研究钢—混凝土叠合板组合梁在低周反复荷载作用下的变形和耗能性能,完成了６根钢—混凝土叠合板组合梁在低周反复荷载作用下的试验。对试验结果进行了讨论和分析。试验研究结果表明,钢—混凝土叠合板组合梁具有良好的整体性能及抗震性能,文中给出了组合梁的变形延性指标、刚度折减系数等计算公式,结果对于钢—混凝土叠合板组合梁的抗震设计具有较好的参考价值。     

用于语音识别中的SOFM矢量量化方法

该文讨论了神经网络语音识别系统中的ＫｏｈｏｎｅｎＳＯＦＭ神经网络的矢量量化（ＶＱ）的原理与过程,着重解决了其在实际应用时的若干问题,包括网络大小,学习步幅函数以及矢量量化过程中的公平竞争学习的控制函数的选定。过讨论了基于听觉模型的声学特性的提取与处理,这与ＶＱ性能息息相关。系统应用的实验表明,该神经网络在语音识别系统中具有良好性能。     

调整刀具动刚度,改善细长杆件的加工质量

采用“减小刀具刚度”的方法进行切削,从而改善了机械加工精度。对系统进行动态分析,建立二个自由度模型。在切削加工期间,将切削过程的等效刚度模拟为弹簧,在模拟系统中,附加了阻尼元件,而且还串联上刀具,恰当地选择元件的刚度,这样,即使减小了刀具的实际刚度,也会增加系统的稳定性,如果选择适宜的阻尼材料,装置设计合理.那么,就会在动态特性和机械加工精度(圆柱度)这两个方面获得好的效果。     

基于主成分分析的核Fisher判别方法在油水识别中的应用

根据测井数据结构复杂和交集严重的特点,将主成分分析思想应用到剔除奇异点和寻找两类样本的交集中,并在交集中应用核Fisher判别方法,进行油水判别,弥补了Fisher线性判别方法的不足.通过将主成分分析和核Fisher判别方法这两种理论有机的结合起来,提高了利用测井数据识别油水层的鉴别能力,实际应用中证明了本方法的实用性和有效性.     

非对称渐开线圆柱齿轮的动力学特性

通过对非对称渐开线圆柱齿轮传动的啮合特性分析,建立了齿轮动力学模型,并利用数值积分和数值仿真方法对其进行了非线性振动研究.针对齿轮传动的时变刚度特点,比较了标准齿轮与非对称齿轮的振动特性.结果表明:在同等工况下,非对称齿轮比标准齿轮具有更良好的动力学特性.     

基于 Mahalanobis距离进行人脸表情的识别

提出了利用Mahalanobis距离进行人脸表情识别的方法.首先将待分类的图像样本集进行坐标变换,使得变换以后类间离散度尽可能大而类内离散度尽可能小,即使变换以后的Fisher准则函数取得极大值,在新的坐标下求每个待分类样本到各类均值向量的Mahalanobis距离,从而将待分类的样本归到Mahalanobis距离最小的类中去,通过实验得到了平均80.25%的识别率.     

调流阀调速回路稳态性能分析

分析了节流阀调速回路稳态性能各项要求之间的联系，对于一定的液缸工况和元件条件，进行节流阀调速回路稳态性能的定量比较。     

分子印迹技术及其在痕量分析的应用

分子印迹技术是近年来集高分子合成、分子设计、分子识别、仿生生物工程等众多学科优势发展起来的一门边缘学科分支，分子印迹聚合物由于具有与天然抗体同样的识别性能力和与高分子同样的抗腐蚀性能的双重优点，因而广泛应用于生物工程、临床医学、环境监测、食品工业等众多领域．介绍了分子印迹技术的基本原理，对分子印迹聚合物合成研究的最新进展进行了综述，主要介绍了它在痕量分析中的应用．