基于人工神经网络烟度计有效光路的算法

为准确计算烟度计的有效光路，基于人工神经网络提出了对QN-1型全流消光式烟度计有效光路的计算方法．该方法利用烟度计有效光路的关键影响因素即空气扫气压力和发动机的转速为输入，构造了一种反向传播神经网络，并利用试验数据进行训练，然后仿真烟度计的有效光路．试验表明，仿真数据与试验数据偏差在-0．0399～0．0486之间．由此可见，利用人工神经网络计算烟度计的有效光路准确实用．     

基于BP神经网络的电机转子故障诊断的研究

介绍了一种基于 BP算法的神经网络在电机转子常见故障诊断中的应用。首先利用测振传感器获得转子的振动信息 ,然后用 FFT分析 ,将振动信号的频谱分析作为神经网络的训练样本。通过选择足够的故障样本来训练神经网络 ,将代表故障的信息输入训练好的神经网络后 ,由输出结果就可以判断发生的故障种类。     

校园安全评价方法初探

介绍了层次分析法、模糊综合评价法、灰色关联评价法的应用原理,探讨了其在校园安全评价工作中的应用研究,论述了已建立的校园安全评价指标体系,介绍了人工神经网络的概念及其在评价工作中的应用,展望了校园安全评价的发展前景。     

近红外光谱法定量分析亚麻油中的主要组分

用厚度为 1cm的玻璃比色皿作为吸收池 ,测定了亚麻油的近红外光谱 ,利用 70 0 0～ 6 0 0 0cm-1范围内的透波率 ,建立了主成分回归分析模型和BP人工神经网络模型 ,用二模型预测了亚麻油中油酸、亚油酸和亚麻酸的含量 ,预测结果的平均相对误差均在 2 %以内 ,并BP人工神经网络模型预测的效果较好。该法可用于亚麻油中主要组分的实时成分分析。     

基于人工神经网络动态标定算法的低成本视线追踪系统

针对视线追踪系统成本高、标定算法复杂的问题,研究了一种低成本视线追踪系统.系统采用低成本网络摄像头,采集到的图像首先采用Haar-like特征与肤色结合算法来进行人脸检测,并利用主动表现模型算法和光流法定位并跟踪人脸特征点;然后利用梯度向量法进行瞳孔中心检测;为了提高系统精度和鲁棒性,提出了一种人工神经网络的动态标定算法.实验表明,视线追踪系统不仅具有很好的鲁棒性,而且具有较高的精度,在头部静止的情况下平均误差为1.34°,在头部运动的情况下平均误差为3.26°.      

元胞自动机模型的尺度敏感性分析

以深圳市龙华镇为案例区,构建了土地利用/覆被变化的元胞自动机模型,从时间和空间两个方面定量研究了LUCC模型的尺度效应。通过改变模型输入数据的空间分辨率和模型模拟的时间长度,探讨了尺度对土地利用变化模型的影响。分别采用龙华镇1990年30,60,90,120,150,180,210和240 m空间分辨率的土地利用数据作...     

基于人工神经网络的并行决策支持系统研究

由于现有的串行程序式符号存处机制使决策支持系统的发展受到极大的阻碍。本文首先分析了目前决策支持系统研究中存在的问题。介绍了其于神经网络的并行决策支持系统研究框架,阐明了神经网络实现并行处理的机制,并具体分析了各级的基本任务与实现方法。     

模糊神经系统及其应用研究

本文将模糊逻辑与神经网络相结合,对一种能表达知识规划的模糊神经系统模型进行研究,给出了该模型神经系统的结构和学习算法。并将其用于１０５组稻米香数据的数值实验,仿真结果表明,该模型的性能优于一般模糊系统,从而表明了这一模型的有效性。     

基于遗传算法的非线性模式识别

文章设计了一种人工神经网络模型结构,以一种遗传算法进行该模型参数的组合优化建模,将其用于非线性模式识别.该方法不仅对线性问题有效,对非线性问题同样有效;该法简洁易行,优于多段线性分类器设计方法与BP误差回传网络算法.实例表明,遗传算法仅繁殖40代就能达到理想结果,其识别率达100%.     

遗传优化神经网络实现的人民币号码识别系统

目前人工神经网络广泛的应用于各种模式识别以及自动控制等系统中,该系统利用了图像去噪,分割,倾斜度调整,字符分割,字符归一化等图像预处理之后,将人民币号码图像进行特征提取,应用神经网络进行识别.同时,用遗传算法对人工神经网络进行网络权值的优化,加快了训练速度,提高了识别率.