基于Levenberg-Marquardt算法的用户鉴别

为了维护计算机系统的安全,一般通过设置用户口令以便进行身份鉴别,防止他人冒名顶替.口令鉴别的主要弱点在于,一旦被窃,冒名顶替者就可以轻而易举地进入用户的私人账户进行非法活动.击键动力学的研究是给口令加上一个简便而有效的保护措施.击键动力学方法通过获取并分析用户敲击键盘的特征数据,自动地识别出用户的真实身份.这一辅助身份鉴别的关键问题主要是寻找准确率高、执行速度快的识别算法.本论文采用Levenberg-Marquardt(LM)算法对上述存在的问题进行了研究.     

基于短消息的远程报警系统的设计与实现

介绍了一种基于GSM公网SMS短消息业务的无线远程防盗报警系统的设计和实现，并对其系统结构、工作原理、硬件构成、软件设计等进行了论述．该系统实现了数据的远程通信和井场终端的实时监控，有效解决了油田防盗的课题．     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。     

基于GA-ANFIS在石灰矿技术经济系统中的参数优化研究与应用实践

为掌握水泥原料矿山系统中的技术经济参数对矿石成本影响的关联规律性，首先运用自适应模糊神经网络对矿山技术经济系统建模，再用并行遗传算法对模型求解，得到了确保矿石成本最小的各项最优技术经济指标，为提高矿山生产管理与经济效益提供了重要的参考价值。     

基于竞争神经网络的ABS路面辨识

在传统的防抱死系统中,由于没有额外的传感器测试更多的参数,以及路面的不平度、信号的干扰等原因,至使路面辨识非常困难·针对以上问题,通过对整车制动模型和ABS制动模型的研究,建立了基于竞争神经网络的ABS路面辨识模型,此路面辨识模型是通过对标准信号进行反复学习记忆,用非线性映射方法进行特征抽取并存储于网络的各节点上·工作时,当输入信号存在变形或噪声时,该模型通过联想记忆对输入信号进行聚类分析,得出正确的判断·实验表明,该辨识过程是一种高层次的认知过程且便于批量生产、升级、更新和维护·     

基于MATLAB的神经网络在股市预测中的应用

以道氏三大假说作为理论基础，设计一个三层BP网络，并建立相应的数学模型，以MATLAB为工具，个股上海石化(600688)140天实际收盘价作为样本，对网络进行训练后，预剩10天的收盘价，并计算出与实际收盘价的高差Q＝0．0146，Q已经小到几乎可以忽视的程度。     

一种基于径向基函数网络的盲波束形成方法研究

针对阵列信号处理的特点 ,提出了一种基于径向基函数网络 (RBFNN)的盲波束形成方法。该方法把高阶累积量可消除高斯噪声干扰这一特性和神经网络可并行计算的结构优势有机地结合起来 ,利用高阶累积量估计阵列的导向矢量 ,引入径向基函数网络逼近波束形成的权矢量 ,实现盲波束形成。理论分析和仿真实验表明 ,提出的算法能有效地提高运行速度 ,对系统误差也具有很强的鲁棒性。     

通信信号自动分类方法研究

提出增加信号的频谱作为信号的特征信息之一 ,并采用离散傅里叶变换 (DFT)和小波 (wavelet)方法提取信号的频谱、瞬时幅度、瞬时频率及瞬时相位 ,构成信号的特征向量。为解决运算速度问题 ,对特征向量提出了分类编码方案。最后利用神经网络的方法进行识别。实验结果表明 ,采用这种方法可以显著地改进分类的效果     

驾驶员眼部状态识别方法的研究

驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶 3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。根据这一特点 ,设计了一种 3层BP网络 ,利用图像预处理获取到的眼部区域特征值作为网络输入向量 ,输出对应 3种不同状态。实验结果表明 ,该网络可快速有效地识别出驾驶员眼部精神状态。     

基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制

提出一种基于RBF神经网络多步预测的自适应PID控制算法．该算法用无局部极小的径向基函数网络对非线性系统进行在线辨识，利用多步预测误差对PID型控制器网络进行训练，从而实现PID参数的在线自适应寻优．通过对典型非线性系统的仿真研究，该控制系统具有较强的适应性和鲁棒性．