长记忆时间序列均值变点的比率检验

本文基于两种比率方法研究了长记忆时间序列均值变点的检验问题,在无变点原假设下推导出了检验统计量的极限分布,在备择假设下证明了检验方法的一致性.由于检验统计量的极限分布依赖未知的长记忆参数,还提出了一种避免估计长记忆参数的Sieve AR Bootstrap方法来近似计算检验统计量的临界值,数值模拟结果表明提出的检验方法具有较好的检验效果.最后通过分析一组尼罗河年径流量数据说明了方法的可行性.     

基于BP神经网络的油松林小气候的模型研究

为了检测林缘、农田的小气候是否可定量预测林分小气候,从模型角度分别研究林缘、农田与林内小气候的相互关系,为油松人工林小气候预测、林分生态效益的定量评价及森林资源经营管理提供科学依据,本研究利用延庆不同密度油松人工林林分、林缘及农田的小气候监测数据,构建了林缘-林分、农田-林分立体空间的BP神经网络模型和多元线性回归模型.借助回归估计标准误差对2种模型的预测精度进行了比较.结果显示:对于集合小气候环境梯度,林缘-林内的BP模型预测精度整体高于农田-林内的BP模型预测精度;BP神经网络模型对气温、相对湿度及光照强度小气候要素测精度明显高于利用多元线性回归模型.结论:选用BP神经网络构建的林缘-林分模型实用性强,模拟精度高,可达到评价林分小气候、定量预测的目的.     

用人工神经网络定量预测化工基础物性

人工神经网络是人工智能技术的一个分支。本文将人工神经网络技术用于化合物的正常沸点、临界温度和沸点汽化热的定量预测,取得了较好的结果。估算精度好于或相当于文献方法。通过对三种基础物性的试验,表明人工神经网络技术可以用于定量预测,从而为这种技术开辟了一个新的应用领域。     

The Modeling of Fuzzy ART Neural Network Based on Self-defined Closeness Degree and Its Application

This paper defines and proves a new closeness degree firstly, and then presents an improved-CFART neural network model, after introducing the closeness degree into the standard fuzzy ART model. This paper also develops an information analysis and simulation system based on the recognition of industrial real-time data from field. The results of simulation experiments demonstrate that the CFART model has excellent capability of pattern recognition for dynamic waveform.     

电磁兼容的人工神经网络预测技术分析

电磁兼容预测是实现电子设备或系统电磁兼容性(electromagnetic compatibility,EMC) 的必要步骤.提出了应用人工神经网络对电磁兼容问题进行快速预测的方法.通过选择有效的电磁干扰参数作为输入预测因子,用误差反向传播的神经网络 (back propagation,BP)构造输入预测因子与敏感设备骚扰响应之间的映射关系,并用电磁场数值计算方法获得的训练样本集和测试样本集对构造好的BP网络进行训练,建立了基于BP网络的电磁兼容快速预测模型.最后以导线间的串扰问题为预测算例,表明了该方法的有效性.     

液压系统油温的神经网络高精度控制

为满足液压系统油温的高精度控制要求，提出了一套数字、比例混合式冷却系统，降低了冷却系统成本，提高了系统的可靠性．针对具有滞后特性的温度场复杂系统，提出了一种基于ＣＭＡＣ神经网络的ＣＭＡＣ预测与自学习控制算法，使油温控制精度达到５０±０．５℃，超过了ＩＳＯＡ级标准．     

基于改进的长短期记忆网络的调制识别算法

自动调制分类技术是无线通信技术中的一个重要研究领域,卷积神经网络以及长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)两种深度学习模型在基于特征的自动调制分类技术中得到了广泛的应用.然而在实际应用中这两种模型都存在着一些问题,卷积神经网络模型在处理长时间依赖序列的分类任务时的准确率不佳,LSTM模...     

归芍滴丸的制备及其对东莨菪碱诱发的大鼠学习记忆障碍的改善

优化归芍滴丸的成型工艺,研究其对大鼠学习记忆障碍的影响。方法:采用正交设计方法,以外观质量、滴丸圆整度、溶散时限等为考察指标,以基质药物配比、药液温度、冷却柱长、冷凝液温度为实验因素,优选滴丸滴制条件;采用跳台实验,研究归芍滴丸对东莨菪碱所致大鼠学习记忆障碍的影响。结果:优化的归芍滴丸滴制工艺为:选用PEG 4000为基质,甲基硅油为冷凝剂,药物与基质配比为1∶2,药液温度为80℃,冷凝剂温度为10℃,滴速为30～40 d/min,滴距为3 cm,冷却柱长为15 cm。所制备的归芍滴丸平均丸重约50 mg/粒,有效成分阿魏酸和芍药苷的含量分别为0.27 mg/粒和0.24 mg/粒;与对照组和散剂组相比,归芍滴丸组大鼠的错误次数显著减少(P0.001),潜伏期明显延长(P0.001)。结论:本实验优化出的归芍滴丸滴制条件可行,归芍滴丸能显著促进小鼠的学习记忆能力的提升。     

人工神经网络智能控制系统稳定性分析

从经典控制理论的稳定性问题出发 ,分析了现代控制理论和智能控制理论的稳定性判别方法 ,重点讨论了人工神经网络 ( ANN)智能控制系统的稳定性判别方法 ,并对基于神经元的自适应 PID控制器稳定性进行了分析。     

具有边界记忆项波动方程的初边值问题

研究一类具有边界记忆项的非线性波动方程的初边值问题,利用Galerkin方法、紧性原理得到了整体解的存在性,利用补偿能量法得到了解的渐近性.