医用内窥镜图像校正的BP神经网络方法

用传统的畸变校正法对内窥镜图像进行校正存在畸变模型复杂、计算量大、易产生误差等问题. 该文利用标准模板,提取样本点在标准图像和内窥镜拍摄的畸变图像中的坐标,分别作为BP神经网络训练的输入和目标,通过神经网络的训练拟合成像镜头的畸变模型,从而确定标准图像和畸变图像上像素点的位置关系. 再通过图像插值的方法进行图像恢复,实现图像校正. 实验结果表明该方法简单有效,具有精确性.     

地连墙变形的神经网络多步预测研究

结合润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑工程 ,提出并应用神经网络多步预测方法来研究地连墙施工变形的预测问题。系统介绍了基于时间窗口的神经网络多步滚动预测技术 ,并详细讨论了输入输出层的设计、隐层神经元数以及预测时间步长等一些基本预测技术问题。该预测方法应用于润扬长江公路大桥南汊北锚碇深基坑围护工程 ,取得了较好的工程效果。     

基于BP神经网络的轨道基桩识别

运用BP神经网络对用CCD拍到的基桩图片进行识别,包括BP神经网络的输入、输出层的设计,隐层节点的选取等。实验结果表明,经大量基桩样本的训练后,BP神经网络能将拍到图片中的基桩有效地识别出来,且达到较高的正确率。     

随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性

研究了一类随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性问题。利用Lyapunov函数方法和Ito公式,结合矩阵分析技巧,给出了系统几乎指数稳定的判别准则。数值例子说明了该结果的有效性。     

基于虚拟样机的异构双腿机器人联合仿真

阐述了一类新型双足机器人--异构双腿机器人的概念及研究目的.研究用Pro/E、ADAMS和MATLAB/Simulink联合构建异构双腿机器人的虚拟样机,并提出基于虚拟样机的联合仿真策略.为实现对期望步态的动态跟踪,提出了基于对角回归神经网络的自适应PID控制算法.为验证方案的合理性,进行了步态仿真及控制仿真.结果表明,虚拟样机技术可避免复杂的人工建模和求解过程,仿真逼真且接近实际系统,为复杂双足机器人系统提供了良好的研究方法.     

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%.     

An oscillatory neural network and dynamical associative memory

Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｈａｓｒｅｃｅｎｔｌｙｒｅｃｅｉｖｅｄｃｏｎｓｉｄｅｒａｂｌｅａｔｅｎｔｉｏｎｆｒｏｍｖａｒｉｏｕｓｒｅｓｅａｒｃｈｆｉｅｌｄｓ．Ｍｕｃｈｅｆｏｒｔｈａｓｂｅｅｎｍａｄｅｔｏｗａｒｄｓｔｈｅｕｎｄｅｒｓｔ...     

美姑河流域牛牛坝公路泥石流灾害防治

牛牛坝公路泥石流属于粘性泥石流,沉积区洪积扇典型,沉积物淤埋厚度12～25 m,泥石流在沉积区冲淤变动、加积特性显著,爆发周期3～5a.提出了泥石流隧道治理技术,拟定了治理结构方案,并进行了结构计算.以泥石流隧道附近的泥石流沟为对象,运用流-固耦合有限元数值模拟方法,分析了泥石流初始状态及峰值流量状态泥石流隧道及邻近泥石流沉积物内大主应力的变化规律,发现泥石流隧道顶部泥石流峰值流量出现8s以后沉积物及隧道结构内的大主应力才达到峰值.治理工程于2003年底修建完成,4a来经历了2次泥石流检验.现场观测发现,该防治工程治理效果显著.     

神经网络在项目财务评价上的应用

利用人工神经网络BP算法建立项目财务评价模型,用模糊数学的隶属函数描述评价指标.由隶属函数的峰值和均值组成学习样本训练神经网络,使之具有联想记忆功能,对未在训练中出现的待评价的样本指标也能作出决策,实现项目的财务评价.     

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.