基于遗传算法的通风网络两步法风流调节优化算法

概括混合型通风网络优化模型,归纳混合型通风网络风量最优分配和风流最优调控两步法优化基本框架。首先,在满足矿井通风风量需求的基础上,实现风量分配优化。然后,结合矿井通风网络实际调风需求,引入遗传算法随机产生动态网络的邻接矩阵,使用附有条件的最小支撑树算法求解部分余树弦(调风地点)约束下的最小支撑树和独立回路矩阵,根据回路矩阵计算通风网络余树弦风阻调节值,在通风总功率和约束条件基础上构建广义最小化目标函数,依此对调节方案进行评价,使用遗传算法中的进化算子对调节方案编码实施进化操作,最后通过迭代得到满意解。研究结果表明:两步法思想简化混合型通风网络优化问题,解决调风地点约束的通风网络优化问题,执行效率高,能够解决较大规模的通风网络优化问题。     

基于Elman神经网络的汽油机过渡工况空燃比多步预测模型

为了减小车用汽油机空燃比传输延迟对空燃比控制精度的影响,提出一种基于Elman神经网络的空燃比多步预测模型.通过对空燃比数学模型的分析,确定神经网络空燃比多步预测模型的输入向量,同时,为了提高过渡工况空燃比预测精度,在神经网络输入向量中增加反映空燃比变化趋势的导数信息.对HL495发动机过渡工况实验数据进行学习,采用梯度算法对Elman神经网络的权值进行调整.研究结果表明：采用该方法能精确预测过渡工况空燃比,预测模型的最大误差小于1%,平均误差小于0.5%.该预测模型可用于实现车用汽油机过渡工况空燃比的精确控制,提高车用汽油机过渡工况排放性能.     

无线传感器/执行器网络SA协作分簇算法

针对现有分簇算法大多没有考虑监控区域内事件发生频率和执行任务能耗的因素,导致无法适应无线传感器/执行器网络的特点,提出一种基于SA协作模型的分簇算法（CASA）.算法从全网的能耗和时延影响的角度,建立基于SA协作的能耗模型,综合考虑时延和连通度等约束条件,以网络能量优化为目标,构造非线性优化函数,利用KKT条件求解网络理想执行器节点个数和传感器节点传输半径等网络分簇所需参数,并在此基础上完成节点的部署和成簇.该算法通信开销较小,网络平均时延和能耗等仿真结果表明：相比典型算法,能够在满足一定连通度的前提下,优化网络部署,增强网络实时性和能量均衡性.     

神经网络在广义预测控制中的应用

利用ＢＰ神经网络技术把多变量系统解耦为单变量系统,并推导出基于ＡＲＭＡＸ模型的隐式ＧＰＣ算法。用此算法控制解耦后的系统。     

基于BP神经网络的轨道基桩识别

运用BP神经网络对用CCD拍到的基桩图片进行识别,包括BP神经网络的输入、输出层的设计,隐层节点的选取等。实验结果表明,经大量基桩样本的训练后,BP神经网络能将拍到图片中的基桩有效地识别出来,且达到较高的正确率。     

人工神经网络及其在岩土建模中的应用

探讨了应用人工神经网络技术模拟岩土本构特征的可行性,认为神经网络为岩土材料本构特性的研究提供了一种新方法,并结合重庆红粘土本构特性的社会网络模型,介绍了该方法的具体应用,计算结果与试验结果均说明了该方法的有效性。     

一类批处理排队网络在批FIFO排队原则下稳定性

在标准排队网络稳定性研究的基础上，定义了批FIFO排队原则，通过引进批长度随机变量，将批处理排队网络模型转化为对应标准排队网络模型，证明了这两个网络模型具有相同的流体模型；在批FIFO排队原则下，给出了这个批处理排队网络稳定的一个充分条件.     

基于残差网络的海洋温跃层分析方法

首先, 以世界海洋地图集2013（WOA13）海洋数据为实验数据, 提出将不等距微分法、 垂直梯度法应用于海洋数据预处理、 海洋区域划分和跃层分析中, 并通过对多种神经网络在基于WOA13海洋三维数据二分类实验的性能分析, 选取残差网络作为二分类实验的网络模型, 在三层残差网络模型基础上增加了Dropout保留层以防止过拟合. 其次, 将残差网络模型用于温跃层分析判定, 并针对改进模型进行超参数优化、 残差单元改进、 保留率调整等对比实验. 实验结果表明, 改进的ResNet 26网络对WOA13海洋区域数据的温跃层数据分类有效, 分类准确率超过94%.     

单组分体系质量交换网络和换热网络同步综合

为实现单组份体系质量交换网络(mass exchanger network,MEN)和换热网络(heat exchanger network,HEN)同步综合,提出一种新的综合方法,并针对过程系统中质量交换网络和换热网络耦合关系强、连接参数(传质温度)作为优化变量在两网络同步优化时难度大的问题提出了解决方案。采用质量夹点法综合质量交换网络、虚拟温焓图法综合换热网络来构造总网络数学模型,并通过提出连接参数与总网络同时优化的策略,实现质量和换热总网络(com-bined mass and heat exchanger network,CM&HEN)全局同步优化。采用实例对所提方法进行验证,结果表明:该方法所需的年度总费用更低,说明该方法不仅能够实现同步综合,而且能获得更优解。     

随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性

研究了一类随机变时滞递归神经网络的几乎指数稳定性问题。利用Lyapunov函数方法和Ito公式,结合矩阵分析技巧,给出了系统几乎指数稳定的判别准则。数值例子说明了该结果的有效性。