基于改进BP网络的西安供水水库群优化调度函数的求解方法

提出了基于累积误差,动态调整网络参数的改进BP网络方法,并用于求解西安供水水库群优化调度函数,结果表明,与传统算法相比,改进BP网络方法不仅可以全面反映水库调度决策变量与影响因子的复杂非线性关系,而且可以反映出调度过程中水库群间的相互关系,且应用简便。     

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.     

基于CA-ANN喀斯特石漠化时空格局的动态模拟和预测

分析了石漠化成灾综合机理,以GIS为平台,结合元胞自动机和神经网络模型,对石漠化灾害的空间格局进行动态模拟和预测.鉴于元胞自动机转换规则的难于确定的特点,利用神经网络来训练和获取石漠化转化的规则,进一步提高元胞自动机动态模拟能力.同时,由于GIS中嵌入元胞自动机,GIS的空间分析功能得到增强.     

社会计算——科学、技术与人文的数字化动态交融

本文通过社会计算的研究,探讨了科学、技术和人文有机组合的途径。主要内容是讨论如何利用复杂系统理论及先进的计算手段和方法,把传统上限于语言层次和静态的人文知识数字化和动态化,并用于各种复杂社会问题的建模、分析和决策支持。主要思想包括利用人工系统、计算试验和平行系统等方法,建立社会计算的理论框架。     

大坝智能化安全监测新技术简论

提高大坝安全监测的智能化、标准化，增强传感器布置优化的可操作性等是大坝安全监测技术发展所迫切需要解决的问题．材料科学、数学、力学、人工智能、信息技术与传统大坝安全监测技术的多学科交叉渗透已成为大坝安全监测领域新的研究方向．智能传感器、传感器的网络化在解决上述问题中表现出的强大功能，在大坝安全监测领域已引起广泛的关注．人工智能强大的功能和解决某些问题的独特手段，正在加速监测技术高度智能化的进程．文中在对大坝安全监测传感器、数据采集装置的研制以及布置方案拟定等的研究现状进行综述的基础上，从智能传感器、现场总线控制系统和传感器网路化以及布置优化等几个方面，介绍了大坝安全监测技术新趋势和发展方向，并简述了人工智能技术在提高大坝安全监测水平中的应用前景．     

带固定人工水线拉索绕流的数值模拟

采用计算流体动力学软件CFX 5 .5对带固定人工水线拉索的绕流进行数值模拟 .选取 2种人工水线 ,计算了零倾角零风攻角时带固定人工水线拉索的阻力系数、升力系数、表面平均压力系数、固定人工水线上的气动力等 ,并与试验结果进行比较 .计算表明 ,表面平均压力系数在水线上有一突降     

基于人工免疫算法的电网负荷预测模型的研究

为了克服传统神经网络预测方法在网络结构设计和收敛效果等方面存在的缺陷。提出了一种进行电力系统负荷预测的新算法———人工免疫算法。该算法是根据高等动物免疫系统的机理而设计的,将目标函数和一部分不等式约束条件作为抗原,将搜索空间的解作为抗体,依据抗原与抗体的结合力以及抗体之间的结合力对解进行选择,通过抗体之间的相互激励作用提高了最优点附近的搜索效率,通过记忆细胞对抗体的抑制作用有效地摆脱局部最优点。应用该模型于阜新地区负荷预测的实例中,结果表明,该模型与传统的神经网络预测方法相比具有较强的自适应能力和较好的效果。     

基于粒子群与蜂群结合的算法求解含风电场电力系统经济调度问题

提出一种新的混合智能算法解决含阀点效应和系统约束的含风电场的电力系统经济调度问题,将蜂群中的觅食行为与聚群行为引入改进的粒子群,提出改进粒子群一蜂群混合智能算法．在算法上进行优化,大大地提高搜索的能力,从而使结果更优．通过引入交叉策略,对那些速度保持不变的点,重新赋值．以一定的比例选拔最优点,其中选拔出的最优点,不止一个．同时精英策略的采用,有利于加强全局寻优,跳出局部最优,从而使算法得到很大的改善．最后对一个10机系统的算例进行求解,通过与改进的粒子群算法、蜂群算法进行比较,验证了改进的粒子群一蜂群混合智能优化算法在解决含风申．场的申力系统终济调度问题中的有效性与优撼性．     

保密通信新介质--人工神经网络

根据人工神经网络的结构特点和信息传输与处理特征，提出了利用物理神经网络作为通信信道的观点．在分析了现有通信信道物理模型之后，具体讨论了作为通信信道的神经网络的可能拓朴结构、神经网络学习要点、允许传输信号的模式特征，研究了神经网络信道的传输延时、通信带宽及信噪比，分析了神经网络信道处理多媒体信号的计算潜力，并着重剖析了神经网络信道固有的保密通信特征．最后给出了一个具体的神经网络信道设计实例．     

强海杂波背景条件下海上目标检测方法

为了减少展宽的一阶海杂波谱对空间超分辨谱估计技术的影响，提高MUSIC算法的检测性能，用径向基神经网络实现海杂波预测和对消．利用神经网络的可对任意非线性函数模拟的特性，对展宽的海杂波进行模拟，用模拟后的结果实现一阶海杂波的对消，来满足MUSIC算法的应用条件．最后用MUSIC算法分辨海上目标的方位信息．实验结果表明，对消前后目标背景噪声子空间特征值发生改变，对消后更接近于MUSIC算法的假设条件，提高了MUSIC算法的检测性能，扩大了MUSIC算法的应用范围，实现在非高斯噪声背景条件下应用MUSIC算法检测目标．确定最小的相空间维数和时间间隔，采用更先进的神经网络算法，可以提高神经网络的预测速度．