胃食道酸碱度动态监测信号的人工神经网络分析算法

在深入分析胃食道pH值动态监测方法的基础上,提出了一种基于自适应共振理论(ART）适用于外参比电极胃食道pH值动态监测信号的分析算法．该算法的特点是综合考虑了食道pH值与胃pH值;结合pH值波形幅值和波形形态来确定返流判据;兼顾自适应方法与定阈值方法．理论和实验表明,这种算法具有一致、稳健和自适应等优点,在提高返流判据“客观性”方面具有一定的实际意义,与临床普遍采用的方法相比,判断精度有显著提高．     

人工神经网络预报浮游植物生长趋势的研究

提出用人工神经网络预报赤潮多发海区浮游植物生长趋势,并以１９９８年４～５月大亚湾澳头港实际监测数据为对象,以采样深度、水温、盐度、ｐＨ、ＤＯ、ＣＯＤ、浊度、营养盐、叶绿素ａ、微量元素、总碱度、气温、气压、风速、风向、光照、潮汐、总细胞密度等为参数,试验了工人神经网络的效果。结果表明,人工神经网络可望成为赤潮预报的有效方法。     

快走丝电火花线切割加工工艺参数的优化选取

基于快走丝电火花丝切割加工机床性能的发挥在很大程度上依赖于操作人员的技术水平,用神经网络技术建立快走丝线切割加工工艺模型,与实验数据的比较表明,模型能精确地预测出给定条件下的切割速度和表面粗糙度,反映了该机床的加工工艺规律,在此基础上根据工件的实际厚度和表面粗糙度要求得到最优的加工参数组合,克服了工艺参数的局限性。     

面向对象知识库建库技术

针对目前人工建立对象知识库的局限性 ,提供了一种基于样本利用、模式识别、形式文法和改进结构建模方法的面向对象知识库的建库新技术 ,它直接从客观世界提取样本知识 ,经过人工神经网络机制进行学习 ;然后通过语意理解器的识别从而达到提高知识确定性、减小信息熵的目的 ;最后由改进结构建模方法实现对象知识库的继承体系     

人工神经网络在仪表信息处理中的应用

介绍了一种用于测量二次仪表中充满管道的过热蒸气流量和载热计算的人工神经网络。它节省了储存空间和运算时间, 具有本征性滤波功能, 在高准确度, 防止发散、偏离和非唯一性方面较之传统算法具有很大优越性。同时, 还进一步介绍了由此而产生的具有学习能力的仪表。     

用并行输出实现多"人工串口"串行输出

结合MCS - 51系列单片机的应用实践 ,讨论了80 51系列单片机串行口扩展的四种应用方式 ,介绍了 4种应用方式的软、硬件设计方法 ,其中着重介绍了多“人工串口”并行输出串行数据的程序设计。实践证明 ,第 4种方法在大屏幕LED点阵显示的应用中取得了良好效果     

神经网络在人工心脏输出流量和压力检测中的应用

人工心脏的输出流量和压力是血泵设计及运行的重要特性参数,其测量精度和方法直接关系到人工心脏在动物实验及临床中的实际应用效果本文提出了一种新的测量方法,即用神经网络将叶轮式人工心脏电机驱动参数换算成血泵的流量和压力与传统的测量方法相比,采用本文方法可做到无创性,不会对血液造成破坏,同时减少了感染机会;结构简单,省去了流量计和压力计,便于人工心脏完全植入体内     

笼养红腹锦鸡的繁殖习性与人工孵化

2001~2003年在郑州市动物园对笼养红腹锦鸡的繁殖习性与人工孵化进行研究的结果表明,求偶炫耀可见于每年的11月上旬至翌年7月中旬,产卵时间为4月上旬开始,6月中下旬结束,鸡群持续产卵时间约57~76天.产卵盛期是4月上旬至5月上旬.平均产卵数为7.09枚/鸡.年.平均产卵数最多的为2龄鸡,达到17.75枚/鸡.年,平均卵重29.97±3.35(21.2~44.5)克,受精率为60.37%,电孵化器孵化,孵化率为93.28%,孵化期为24(22~25)天.     

人工神经网络在电磁带隙结构设计中的应用

文章采用人工神经网络对电磁带隙结构进行建模,并结合逆向方法训练网络;神经网络用于电磁带隙结构的设计,具有缩短设计时间、降低设计成本的优点;通过文中实例可以看出,人工神经网络设计的结果与数值仿真的结果吻合良好,显示出该方法的有效性。     

局部放电脉冲波形数字测量与分析系统

为检测局部放电快速变化的脉冲电流波形及根据波形进行放电模式识别工作 ,研制了一套数字测量与分析系统。系统硬件部分包括宽带信号检测器件、高速数字示波器等。实测着重考虑了高压测量中的屏蔽 ,高速采集系统的带宽 ,以及放电实验样品的多样性等因素。结果证明该测量系统具有灵敏度高 ,测量准确 ,对脉冲波形畸变小等优点 ,可用于测量局部放电脉冲波形。系统软件的采样程序能够通过人机界面完成对示波器的通信与控制 ,数据的人工或自动采集 ,波形绘制与打印 ,数据的二进制、ASCII码、图形文件保存及文件间转化。系统软件的数据处理程序能够完成对波形的检出和特征量的提取。特征提取中应用了包括自回归模型在内的多种方法。采用前馈神经网络对不同的放电模式进行了识别。研究结果表明 ,利用局部放电的脉冲波形可以识别不同模式的放电