基于CNN-LSTM的岩爆危险等级时序预测方法

岩爆灾害是一种典型的矿山动力灾害现象,具有高度不确定性和不可预知性,严重威胁矿井安全生产.为了防止岩爆灾害破坏事故,需要掌握准确可靠的预测预报信息.为了预测岩爆未来时刻危险等级,提出一种基于CNN-LSTM的集成方法.首先,选取微震监测角频率、能量和凹凸体半径等特征量,根据灰色关联方法求出特征量关联度作为权重以标记岩爆...     

基于遗传算法和神经网络的远程减速机故障诊断系统的设计

通过对减速机故障形式的分析,采用BP神经网络建立故障诊断模型,利用遗传算法优化神经网络权值、阈值、网络结构,将遗传神经网络模型应用到远程减速机的故障诊断的设计中,比较单一的神经网络和遗传神经网络的训练误差曲线,得出遗传神经网络在训练速度和准确性上远远高于神经网络训练模型.     

基于改进广义回归神经网络的雷达故障预测

针对目前雷达故障预测存在的问题,提出了一种基于遗传算法(GA)的广义回归神经网络(GRNN)模型.该模型以前10个时刻的雷达状态为输入,以下一时刻状态及其变化速度为输出;利用遗传算法对网络平滑因子以及网络结构进行优化,以均方差(MSE)最小构造适应度函数.仿真结果表明,所提出的GRNN模型预测值与计算值的偏差系数2.62%,期望偏差率2.07%.     

传感器网络数据流异常数据检测与修正

提出一种通用于传感器网络应用的数据流异常时空综合检测与修正的方法,将基于小波的时域滤噪方法与基于BP神经网络的空域数据融合相结合,并在此基础上提出了基于小波尺度的异常检测与修正方法,通过时间阈值确定数据融合所采用的时间窗口．利用小波变换的时分和频分特性,将异常检测与修正和异常数据持续时间相联系,通过多传感器数据融合的结果对传感器网络异常数据进行修正,从而剔除传感器网络中的异常数据。     

一类带反应扩散项的Cohen-Grossberg神经网络的指数稳定性

本文探讨了一类带反应扩散项的时滞脉冲Cohen-Grossberg神经网络,得到了其平衡点全局指数稳定的充分性判定条件。     

分布式网络管理与业务管理集成技术

介绍基于Ｗｅｂ技术的分布式计算机网络管理与业务管理集成技术,其目的是增加网管系统的功能,实现网络管理与业务管理的一体化。     

基于Gabor特征和协同神经网络的车牌识别方法

研究了车牌字符识别问题,针对车牌识别系统易受天气及光照变化影响的实际应用,将Gabor特征和协同神经网络应用在车牌字符识别中,提高了识别率.首先对车牌字符进行二值化和切分,然后利用Gabor滤波器提取车牌字符的特征参数;再利用协同模式训练特征参数,进而得出训练样本;最后根据协同神经网络进一步识别车牌字符.通过大量仿真实验表明,该方法在不同场景、光照条件下,与传统方法相比,识别率有了较大改进,该方法在车牌识别领域有较强的实用性.     

基于CA-ANN喀斯特石漠化时空格局的动态模拟和预测

分析了石漠化成灾综合机理,以GIS为平台,结合元胞自动机和神经网络模型,对石漠化灾害的空间格局进行动态模拟和预测.鉴于元胞自动机转换规则的难于确定的特点,利用神经网络来训练和获取石漠化转化的规则,进一步提高元胞自动机动态模拟能力.同时,由于GIS中嵌入元胞自动机,GIS的空间分析功能得到增强.     

用模糊聚类分析法建立神经网络岩土本构模型

针对岩土类材料本构关系复杂的情况 ,采用BP网络建立了其本构模型 ,并从神经网络隐层的本质特征出发 ,对样本数据 (应力和应变信息 )采用模糊聚类分析法进行特征抽取 ,以确定隐层节点数目 .算例结果表明 ,该方法是可行的 ,并具有较直观的物理意义 ,可为样本的选取提供指导作用 .     

对几种多层前馈神经网络训练算法的研究

多层前馈神经网络具有模式识别能力强、训练算法多样等优点,但是其训练过程的低效率始终是多层前馈神经网络应用和发展的瓶颈。为了解决这个问题,科学家们提出了很多加速训练的算法。本文首先介绍了几种主要的训练算法及其思想,然后通过实验数据对这几种算法的收敛速度进行了比较。在此基础上本文阐明了几种算法的适用范围及其优缺点。