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111.
非线性时序的混沌特性分析与预测 总被引:2,自引:1,他引:2
非线性时间序列相空间重构过程中的参数选择问题以及有效的预测方法一直是该领域研究的热点和难点,基于虚假最近邻域概念,同时确定最佳的嵌入维数m与时间延迟τ,对实际非线性时间序列进行相空间重构,求解出时间序列最在Lyapunov指数LE,验证了其中混沌特性,其可预报尺度为[1/LE].并应用基于[1/LE]个输入神经元与Kenya提出的m:2m:m:1这两种人工神经网络结构对非线性时间序列进行训练和预测,预测结果的平均误差分别为4%和2%左右,后一种神经网络结构能提供更好的预测结果。 相似文献
112.
带固定人工水线拉索绕流的数值模拟 总被引:7,自引:1,他引:7
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 相似文献
113.
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. 相似文献
114.
用BP神经网络法对氯代羟基苯甲醛的定量结构-色谱保留值关系(QSRR)进行了研究,采用多元回归分析对此类化合物的QSRR进行了比较研究,并用因子分析法的斜交因子得分图直观地揭示了上述两法在运用中的优劣差异。 相似文献
115.
萝卜播期和栽培密度对产量及性状的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以“泸优一号”白萝卜为试材,研究不同时期播种和不同种植群体对萝卜产量和开花的影响。结果表明:播期推迟,植株生长势减弱,肉质根产量下降;开花量减少,结实率下降。高产栽培的适宜播期为 8月下旬至 9月上旬,最佳种植规格50 cm×33 cm,每穴 2苗。萝卜不同栽培密度下的根长与横径之比、株高与开展度之比可作为根形和株型划分的依据。 相似文献
116.
盘古祠边坡由于边坡初步设计不合理,2002年4月出现了滑坡,体积达万余m^3,滑坡治理费达40万元.为了对设计和施工起到超前预报与辅助决策的作用,本文对大量边坡工程实例进行了集成,建立了预测安全系数的ANN模型,并应用ANN技术对盘古祠边坡设计方案的Fs进行了计算,结果表明,初步设计方案导致滑坡是必然的.同时又进一步对治理后的边坡进行了Fs预测,治理方案由于Fs值较高,则是可行的,能保证更改设计后的边坡稳定。 相似文献
117.
人工智能中的机器学习研究及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
李健宏 《江西科技师范学院学报》2004,(5):84-86
机器学习是人工智能研究的中心问题。本文首先介绍了机器学习的背景——人工智能的研究和发展,机器学习的概念。提出了机器学习的研究目标和方法,建立并讨论了一个简单的学习模型。最后指出机器学习的发展必须依靠思维科学的发展,提出了发展机器学习的趋势。 相似文献
118.
ICAI技术的应用及发展前景 总被引:4,自引:0,他引:4
杨斌 《科技情报开发与经济》2004,14(8):263-264
介绍了智能计算机辅助教育系统的发展及现状,分析了ICAI与CAI的区别.阐述了实现ICAI系统的思路及技术,提出了ICAI的未来发展前景。 相似文献
119.
图书情报人员现代创新意识教育之思考 总被引:1,自引:0,他引:1
王建芳 《科技情报开发与经济》2004,14(12):84-85
介绍了对图书情报人员进行现代创新意识教育的必要性,指出创新意识教育必须结合图书馆员工队伍的实际情况,尊重人才培养的规律,讲求实效,要把员工道德素质的培养作为重点,正视员工利益与图书馆事业发展之间的关系。 相似文献
120.
非线性时间序列的重构及预测 总被引:1,自引:0,他引:1
高知新 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2004,23(1):138-140
采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测,对网络结构设计进行详细的探讨,并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测,与传统预测方法(TAR)比较,结果证明此种方法具有较好的效果,网络的结构得到了简化。不仅满足了误差目标的要求,而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。 相似文献