先进控制技术在电厂热工过程控制中的应用

在分析了先进控制技术的基础上,总结了电厂热工过程控制的难点,并讨论了先进控制技术在电厂热工过 程应用中的相关技术。     

基于对角递归神经网络的非线性逆动态控制

采用2个对角递归神经网络(DRNN)构成非线性逆动态控制系统，一个用作辨识器，逼近系统的正模型，为逆动态控制提供系统的灵敏度；另一个用作控制器，逼近系统的逆动态模型，再与原系统串联组成伪线性系统．仿真结果表明该控制方法实现了对非线性系统的有效控制。     

DC/DC变换器的一种神经网络控制方法

为了消除Buck—Boosl变换器为代表的DC／DC（直流，直流）变换器最小相位性质的影响．对其输出电压进行控制，分析模型特性．采用非线性反馈控制电流内环．用RBF（径向基函数）神经网络设计了神经网络控制器控制输出电压外环，分析了系统的稳定性．仿真结果表明．提出的控制器动、静态性能很好．对变换器中元件参数的变化和负载电阻的扰动有较好的鲁棒性．     

仓储物害虫Kohonen神经网络识别方法

仓储物害虫是经济昆虫研究的主要对象，其侵害对象涉及到人类生活所需的各种物资，对国民经济造成了巨大的损失，加强对仓虫的研究，对提高仓虫的防治技术水平，减少损失，加速国民经济的发展都具有重要意义。因此，利用计算机识别技术对仓储物害虫进行自动识别和分类一直是仓储物害虫研究领域希望解决的重要课题之一。     

基于FPGA的卷积神经网络训练加速器设计

近年来卷积神经网络在图像分类、图像分割等任务中应用广泛.针对基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的卷积神经网络训练加速器中存在的权重梯度计算效率低和加法器占用资源多的问题,设计一款高性能的卷积神经网络训练加速器.首先提出一种卷积单引擎架构,在推理卷积硬件架构的基础上增加额外的自累加...     

BP网络的一种优质高效学习算法

对ＢＰ算法的突出问题———收敛性进行分析,综合汇集了五条改进措施,提出一种新的算法．计算机仿真结果表明,该算法对于连续函数,收敛效果较佳;用于正弦函数,迭代１５次即满足误差精度要求Ｅｍａｘ＝１０－３．     

基于神经网络的Q学习在Khepera Ⅱ机器人避障中的应用

为了提高移动机器人的自主学习能力,在传统的机器人行为控制结构基础上设计了智能控制结构,同时引入了基于神经网络的Q学习模块算法,克服了传统算法只能应用到离散状态中的不足.移动机器人的避障实验结果表明,该方法能够使移动机器人通过自学习实现自主避障.     

基于BP神经网络模型的住宅用地地价评估研究——以南昌市主城区为例

减少土地估价过程中的人为主观性对于提高土地估价的科学性和客观性具有重大意义。以南昌市主城区为研究区,选取100多个住宅用地交易案例为样本,运用BP神经网络和GIS空间分析方法,分析住宅地价及其影响因子之间的复杂关系,构建BP网络建立地价与影响因子之间非线性映射关系并进行地价预测。研究结果表明:商业因素、公共设施因素、交通因素和环境因素对住宅地价有显著的影响;用BP神经网络对地价的预测误差均控制合理范围以内,BP神经网络强大的非线性映射能力和自主网络学习,理论上可以实现对住宅地价的评估,为政府和经济主体参与经济活动提供科学的依据。     

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.     

基于BP神经网络模型的寿险公司偿付能力影响因素及预警研究

针对寿险公司偿付能力影响因素以及预警管理研究,选取了不同规模的14家寿险公司流动比率、赔付率、投资收益率、总资产回报率、再保险率、保费收益率、保费变化率、寿险准备金增长率8个指标的相关数据,并利用变异系数法和相关系数法分别筛选影响较大的因素,再逐步回归得到基于主要影响因素的偿付能力回归方程,以此进行因素分析.在指标优化的基础上,利用BP神经网络模型建立寿险公司偿付能力的预警系统,同时与广义Logistic模型预测结果进行对比,得出BPNN具有更准确的判别预警效果,为寿险公司偿付能力预警以及投保人降低自身损失作出参考作用.