基于结构自适应神经网络用电量时间特征的聚类分析

鉴于聚类分析在数据挖掘中具有重要的作用,针对聚类分析中聚类数确定难的问题,深入研究了聚类准则的选择和曲线特性,提出了一种基于SOFM神经网络的结构自适应聚类神经网络,其特点是能够自动确定最佳的聚类数.基于实际营销数据,采用结构自适应聚类神经网络技术实现了用户用电量时间特征分析,所得结论对于电价的针对性的调整以及合理地安排电力生产具有重要的参考价值.     

基于偏最小二乘的BP网络模型及其应用

基于BP网络模型具有拟合非线性数据的特性,提出一种基于非线性迭代偏最小二乘算法(NIPALS)的BP网络的构造策略,构造了新的PLS-BP网络模型,使BP网络减少迭代步数,提高学习效率.采用非线性迭代偏最小二乘算法预处理数据,将得到主成分数、自变量和因变量的主成分数的权重以及主成分间的关系矩阵B,以此用来确定BP网络的隐节点数和输入层、输出层的初始权值以及隐节点的关联系数.最后,进行仿真实验,并将它与PLS模型、标准的BP网络模型进行了比较,仿真结果表明,拟合和预测效果较好.     

基于人工神经网络的施工安全性预警模型研究

在研究施工安全性特征的基础上,提出了施工安全性评价指标体系,结合人工神经网络模型,提出了基于人工神经网络的施工安全性预警模型,最后结合实例验证了该安全预警模型的可行性。     

基于人工神经网络的人脸识别分类器设计

为了提高人脸识别系统的自适应性,采用BP神经网络对抽取出的人脸特征进行识别.对人工神经网络、BP网络应用于人脸识别的过程做了简要介绍.并通过仿真实验加以验证.     

采用BP神经网络的基波高精度检测方法

提出一种基于BP(Back Propagation)神经网络的电网基波频率和幅值的高精度检测方法。正弦信号过零点两侧对称两点连线与时间轴的交点和频率满足单调关系,但并非严格的线性关系,而且与幅值无关,据此用BP神经网络建立该交点与频率的映射关系,并提出了对称点优化选取方法。仿真表明,提出的算法对频率的检测精度达到10-4,幅值的检测精度高达10-5,远远高于普通傅里叶变换(Fast Fourier Transfromation, FFT)算法和FFT加Hanning窗算法;随机噪声和谐波对该方法测量精度的影响很小,具有较强的抗干扰能力。     

柴油机EGR温度的智能控制策略

利用改进的BP神经网络算法,建立了样本柴油机排气温度的神经网络模型,通过柴油机台架实验采集柴油机转速、负荷、油耗、排气温度等参数作为神经网络模型学习样本,使用实验数据对所建立模型进行训练,并对该神经网络模型进行了误差分析,结果表明,所建神经网络模型反映了实验样机的排气温度变化规律,在测试数据范围内,排气温度辨识误差小于...     

A high-resolution environmental change record since 19 cal ka BP in Pumoyum Co,southern Tibet

A 380-cm-long sediment core was acquired from the deep water area of Pumoyum Co, southern Tibet. Twenty-five plant residue samples were selected, and organic carbon stable isotopes were obtained using the AMS ¹⁴C chronological method. The ¹⁴C age and carbon reservoir effect were calibrated with surface sedimentation rate measurements using ²¹⁰Pb dating. Results showed that the core sediment deposited over 19 cal ka BP. Based on a multi-proxy analysis of TOC and IC contents, grain size and pollen assemblage data, the palaeoclimatic evolution of Pumoyum Co was reconstructed since the last glacial. Pumoyum Co was a shallow lake prior to 16.2 cal ka BP; although the glacier around the lake began to melt due to increasing temperatures, climate was still cold and dry. In the interval of 16.2–11.8 cal ka BP, the sedimentary environment fluctuated drastically and frequently. Two cold-events occurred at 14.2 and 11.8 cal ka BP, and these may correspond to the Older Dryas and the Younger Dryas events, respectively. After 11.8 cal ka BP, Pumoyun Co developed into the deep lake as it is now. The lake water temperature was relatively lower at that time because of influx of cold water from glacial meltwater entering the lake. As a result, the multi-proxy indicators showed no sign of warm conditions. Comparisons between the sedimentary record of Pumoyum Co with that of other lakes of the same age in southern Tibet indicate a warmer climate following the last deglaciation influenced the southeastern Tibetan Plateau. These results imply that the southwest Asian monsoon gradually became stronger since the deglaciation during its expansion to the inner plateau. The glacial-supplied water of the lake responded sensitively to cold-events. The entire southern Tibet region was dominantly influenced climatically by the southwest Asian monsoon during the Holocene.     

基于HHT方法的果蝇鸣声特征提取及分类

 采用HHT方法对同种内2个不同品系果蝇翅振鸣声进行特征分析,分别提取果蝇翅振鸣声前10阶IMF能量与信号总能量的比值,HH谱图的低频段、中频段、高频段的相对能量值作为特征向量.设计BP神经网络分类器识别不同品系果蝇.实验结果表明,用HHT方法提取特征,神经网络识别不同品系果蝇的方法是可行而有效的,为进一步鉴别果蝇种内关系提供了新的思想和方法.     

基于综合定权法的中国玉米综合灾害风险评价

基于AHP层次分析法、PCA偏相关分析法、BP神经网络法等多种赋权法的对比分析,提出了一种将定性分析和定量计算有效融合的多指标综合定权模型IW.据此评价了中国各省(市、区)玉米的综合灾害风险,并绘制了中国玉米综合自然灾害风险等级图.结果表明,使用IW综合定权模型能够得到更加合理、精确的指标权重,据此绘制的风险评价图不仅能够很好反映中国玉米种植风险的地域分异规律,而且具有良好的解释性.     

基于BP神经网络和主观评价的中药功效数值化模型

讨论了一种利用BP神经网络模拟人对中药的认识.以此为目的,首先将人类的根据经验得到的对中药的认识,以评分形式作主观量化.然后以此评分为学习样本,训练BP网络拟合评分人员的认识方式,建立中药数值化的主观评价模型.