弓型折流板换热器动态响应神经网络预测

采用ARX动态模型设计了一种用于换热器动态特性辨识及预测的人工神经网络结构模型,基于有限的实验数据将人工神经网络技术应用于以水、油为换热工质的弓型折流板换热器动态特性的预测当中.采用Levenberg-Marquardt算法对网络进行训练和测试,辨识和预测了换热器单侧流量扰动情况下油侧出口温度的响应情况及换热器油侧进口发生温度扰动情况下油侧出口温度响应情况,并与数值计算进行了对比,神经网络的预测结果好于数值计算.分析了神经网络模型的泛化能力.计算结果表明,人工神经网络对于复杂系统的动态辨识及预测是相当成功的,与基于数理模型的数值预测相比,有更好的预测精度,且模型的泛化能力也很强.     

青海省基于GIS的营林信息系统设计的探讨

文章在分析了营林信息管理特点的基础上,应用MIS和GIS技术,以ArcGIS为平台,进行了营林资源管理的设计.提出了青海省营林地理信息系统设计的目标,要求系统运行软硬件环境;拟定了系统基本结构图和系统数据流程图,数据库设计原则以及系统数据的更新与维护流程.     

基于人工智能和数据库技术的分布式WZCAPP系统的研究与开发

本文针对回转体零件,采用分布式、人工智能及数据库等技术,提出了构造高效ＣＡＰＰ系统的方法．该系统通过实用技术的集成,自动完成工艺设计,达到了高效的目标     

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。     

边坡位移时序预测的组合模型研究

将边坡变形预测看作一个特殊的凸二次规划问题,以加权一阶局域法（AOLMM）、Lyapunov指数预报法以及神经网络预测方法（ANN）为基础,建立了边坡变形预测的组合模型,应用动态规划方法求解组合预测模型的最优解,以达到有效利用各种预测方法提供的信息和提高模型预测精度的效果．通过工程实例研究表明,该组合预测模型较单一预测模型精度有较大提高,表明组合预测模型的可行性及有效性．     

基于人工神经网络的降雨径流模拟研究

针对水库径流难以预测的问题。采用改进的动量．自适应学习率调整BP神经网络方法,以南告水库作为研究对象,对水库的日资料进行径流模拟。并对该模型在径流模拟中的方法和难点问题进行分析和探讨。改进的BP模型模拟的结果与三水源新安江模型的模拟结果相比较,探讨改进的BP模型应用于水文模拟的可行性。研究结果表明,改进的BP模型用于水文模拟是可行的。     

无人机集群规避动态障碍物的分布式队形控制

本文研究了无人机集群躲避动态障碍物下的队形控制问题。首先, 引入针对动态障碍物的碰撞预判机制判断集群是否需要对障碍物进行规避。其次, 在动态障碍物与无人机间构造斥力场实现避障。最后, 根据一致性理论设计基于集群各无人机之间、无人机与虚拟领导者之间的位置、速度一致性控制律, 结合人工势场法实现躲避动态障碍物下集群队形的形成与保持。仿真结果表明, 集群无人机能够在以分布式方式躲避动态障碍物的同时实现队形的形成、保持与重构。     

关于复杂系统的建模、分析、控制和管理

以人工系统、计算实验、平行执行为讨论基础,以“不断探索和改善”为指导原则,提出具有不可分和不可知特性的复杂系统的建模、分析、控制和管理的理论体系和施行方法。     

水泥窑协同处置生活垃圾的燃烧特性分析优化

针对传统方法难以分析掺烧生活垃圾后的水泥窑复杂燃烧特性的问题,引入数据挖掘技术,以国内某水泥厂为对象,采集相关参数数据,使用稳定性选择算法分析各参数对煤耗与NO_x排量的影响系数,通过随机森林算法建立煤耗与NO_x排量的数学模型,结合K-means聚类算法得出关键优化参数及其最优值。结果表明,该方法能够建立精确的煤耗与NO_x排量模型,挖掘出节能减排的关键优化参数及其最优目标值。通过改善关键优化参数至最优值,能够大大降低煤耗与NO_x排量,可指导水泥厂优化窑内燃烧特性。     

储层含油性识别中ANN和GA融合的模糊规则提取

提出一种基于ANN和GA融合的自学习自适应的模糊规则提取算法,用来对油层进行识别.其方法是:首先运用人工神经网络(ANN)对训练样本进行有导师学习,网络的输入是测井属性,输出表达为网络权值和输入的函数Ψk=f(xi(WG1)ij,(WG2)jk)(其中:Ψk代表含油性类别Ck的判别函数;C1为干层;C2为水层;C3为差油层;C4为油层).然后,以Ψk作为遗传算法(GA)中的适应度函数提取对应于类别Ck的模糊规则.最后,通过某油田oilsk81和oilsk83油井的实证研究表明,该方法能够有效地识别储层的含油性.