一种综合智能故障诊断方法的研究

文章介绍了当前一些常用的智能故障诊断技术及其相应的局限性;提出了一种综合运用模糊系统、神经网络及专家系统知识的综合型智能故障诊断方法———基于神经模糊网络和专家系统技术的故障诊断系统,并对该系统的结构、函数及迭代算法等进行了详细的讨论和研究。     

预变形Cu本构关系的神经网络模型和Z-A模型

利用Split-Hopkinson bar装置上所得到的变形数据，研究了冲击预变形铜的神经网络本构关系模型以及Zerrrlli-Axmstrong本构关系模型，比较了两种模型对冲击预变形铜在不同热力学状态下流变应力的预测精度．研究表明：神经网络模型的总的拟合度为0．9％，而Zerrilli-Armstrong模型的拟合度为8％；Zerrilli-Armstrong模型相对于神经网络模型精度较低，是由于物理模型把材料内部某些动态变量作为常数处理，而神经网络模型建模训练时已经包含了这些动态变化的因素；通过增加神经网络输入节点数可以扩大神经网络模型的应用范围。     

太原市森林公园人工湖防渗方案的比选

通过对聚乙烯防渗膜料防渗、现浇混凝土板防渗、黏土铺盖防渗等几种防渗方案进行综合技术经济比较，确定了太原市森林公园人工湖防渗方案采用聚乙烯防渗膜料防渗，并经过实际运行达到了预期的目标。     

基于高斯过程的软测量建模

软测量技术在工业过程中得到了广泛的应用，其核心问题就是建立软测量模型。提出了一种基于高斯过程的软测量建模方法，高斯过程是一种有着概率意义的核学习机，在不牺牲性能的条件下，与人工神经网络和支持向量机相比具有实现简单的特点，理论分析和仿真研究表明了高斯过程在软测量建模中的优越性。     

白颈长尾雉(Syrmaticus ellioti)的人工繁殖

在充分进行野外生态考察研究的基础上,建立拟态的人工鸟园,鸟园内第一代白颈长尾雉系自野外采集的卵和幼雏,经人工育成,在鸟园内正常生长、发育、繁殖。第二代卵经人工孵化,受精率81.7%、孵化率50%、育雏存活率85.2%。本项研究在鸟园设计、人工饲养的食物、发情产卵期管理、卵的人工孵化、育雏管理、饲养管理、疾病防治等方面取得进展,在完全人工条件下育成第二代白颈长尾雉。     

人工神经网络光度法同时测定锆和钛

在锆(钛)一对氯苯基荧光酮—CTMAB显色体系中，应用三层神经网络解析锆和钛的吸收光谱，不经分离分光光度法同时测定锆和钛．使用改进的BP算法，避免了神经网络在学习过程中可以产生的麻痹现象．用于合成样品和钢样中锆和钛的测定，效果较好．     

用神经网络对柴油机振动主动控制的试验研究

将神经网络技术应用于柴油机振动主动隔离，构造了一种振动主动控制(AVC)系统，并采用液压执行机构在柴油机双层隔振试验台上进行试验研究．结果表明，将神经网络控制技术用于振动主动控制具有一定的可行性，在某些主要频率下振动可衰减8dB左右．     

食物链算法及其参数分析

根据人工生命突现集群与环境进行动态作用的特点,同时基于食物链也是生命系统中重要而又广泛存在的现象,通过定义各级人工生命的局部活动规则,提出一种具有食物链形式的人工生命算法,并称之为食物链算法.该算法是一类模拟自然生态系统进化和自然生物信息处理机理来进行优化计算的人工生命算法.阐述了基于人工生命的食物链算法的定义、思想和算法流程;并进一步讨论了食物链算法中的生命代谢能量规则,人工生命活动邻域的变化规则;对算法的关键参数进行了系统的分析研究.根据测试结果,本算法具有很强的类生命特性,比如自治、进化、自适应等,这些特性使得它非常适合于那些类生物系统优化问题的求解,如分销网络系统的选址分配问题.     

径向基函数神经网络在多河段水质模拟中应用

为了更好地模拟与预测河流水质,运用人工神经网络的原理与方法,在分析河流多河段水质模型基础上,建立了RBF人工神经网络水质模型,应用滏阳河邯郸市区段实测水质数据对模型进行训练与检验,结果表明,该模型应用于水质模拟精度高,是可行的.     

人工神经网络用于化合物的属性识别

将化合物中元素的Z1、、Z2、(Z1/rcov)1、(Z2/rcov)2、X1和X2作为结构描述符,用LM-BP神经网络和概率神经网络识别55种未知类别化合物的属性,两种方法均优于文献方法,且人工神经网络方法识别结果准确、稳定可靠,因而是一种较好的化合物属性识别方法.