基于GA和BP融合算法的装备费用估算方法

简要介绍了GA和BP算法以及装备费用估算分析的传统方法 ,分析了GA、BP算法以及费用估算三者间相互结合的必要性。把GA和BP算法相结合并应用到装备费用估算分析领域 ,建立了基于GA和BP融合算法的防空导弹研制费用评估模型 ,并对典型的防空导弹型号研制费用进行了估算。结果表明 ,该模型具有计算精度高、适用范围广、运算速度快的特点 ,为装备费用估算提供了有效依据     

BP网络及其应用

基函数选取和系数求解是函数逼近中的两个关键问题,目前广泛应用的回归分析或其它映射方法均有局限性。采用人工神经网络中的BP网较好地解决了这两个问题,对理论和实际的数据进行了比较与验证,结果表明.BP网络有助于提高数据处理的可靠性与预测的精度.     

基于模糊C均值聚类和神经网络的短时交通流预测方法

短时交通流预测是动态交通控制和诱导的前提。提出一种模糊C均值聚类和神经网络相结合的短时交通流预测方法。用同一组实测数据对比计算了该方法与BP神经网络预测方法、模糊神经网络预测方法分别得到的预测结果。计算结果表明：所提出的方法的预测准确性明显地高于其他两种方法。     

一种失真模糊图像的无参考质量评价方法

针对现有的无参考质量评价方法对失真模糊图像不能有效评价这一现象,提出了一种针对失真模糊图像的无参考质量评价方法。该方法将结构相似度(structural Similarity,SSIM)全参考质量评价方法应用到无参考质量评价中,不仅扩宽了SSIM方法的应用范围,也解决了SSIM方法不能合理评价模糊图像质量这一缺陷。首先对失真模糊图像进行低通滤波得到参考图像,计算失真图像与参考图像的结构相似度;然后提取图像的纹理特征,计算失真图像与参考图像的纹理相似度;最后将这两个相似度指标作为输入,LIVE图像数据库提供的主观评价值(different mean objective score,DMOS)作为输出,建立一个[29 1]单隐层BP(back propagation)神经网络预测模型。实验结果表明,方法的预测结果稳定且与人的主观评价分数偏差小,Pearson相关系数(correlation coefficient,CC)和Spearman等级相关系数(rank order correlation coefficient,ROCC)均达到了0.97以上。     

任意非线性函数的神经网络实现及其仿真分析

本文采用计算机仿真的方法,对多层神经网络描述任意有界非线性函数的特性进行了分析和实验验证,并对网络的隐层数和每一隐层的神经元个数给网络输出带来的影响进行了分析,同时给出了仿真结果。     

贝叶斯正则化神经网络预测金属热力学性质的研究

采用贝叶斯正则化神经网络(BRNN)对67种金属升华热Ls和升华熵△Ss进行了预测．对网络结构、训练集、预测集以及学习次数进行了优化，并用独立预测样本对贝叶斯正则化神经网络作了检验．预测结果表明，在推广能力方面，贝叶斯正则化神经网络优于熟知的反向传播(BP)神经网络和多元线性回归方法(MLR)．它可望成为元素和化合物构效关系研究的辅助手段．     

基于BP神经网络的工作面周期来压预测

针对现有工作面周期来压预测方法在算法结构复杂、计算量较大等问题,探索一种高效、准确、易于使用的工作面周期来压预测方法。以淮南潘集矿区20个已采工作面作为工程研究背景,采用BP神经网络预测原理,在分析工作面周期来压的影响因素基础之上,设计出一种基于BP神经网络的工作面周期来压预测方法,通过MATLAB编程实验表明BP神经网络在工作面周期来压的预测中具有较高的精度。     

A design for environment methodology for evaluation and improvement of derivative consumer electronic product development

Increasing environmental awareness and stringent environmental regulations have motivated many companies to incorporate ecodesign into product development.To assist companies to address the challenge,this research presents a design for environment(DfE) methodology to evaluate and improve derivative consumer electronic product development using a back-propagation neural network(BPNN) model and a technique for order preference by similarity to ideal solution(TOPSIS) method.Based on use of a BPNN,the life cycle assessment(LCA) models are developed to estimate quantities of hazardous chemical substances and energy consumption for a derivative consumer electronic product throughout the product life cycle.A performance evaluation and improvement model for DfE is then devised based on the TOPSIS method to analyze the ecodesign performance and provide concrete improvement strategies.With the aforementioned analysis of environmental performance,an enterprise can profoundly understand and significantly enhance the relative DfE performance of a new product compared to the similar competitive products.Finally,we apply an optical mouse development project as a case to elaborate and demonstrate the effectiveness of the proposed methodology.These analytical results can let us understand the DfE performance ranking and acquire the maximum reduced quantity of each DfE criterion for each module of a new product.Meanwhile,to enhance the green competitiveness of the new product,we recommend that the engineers should decrease the area of the circuit board of the new product.In addition,the material of the USB cable for the new product should be switched from the PVC material to the PE material.     

人工神经网络模型在瓦斯预测中的应用

通过对神经网络的基本原理和学习算法的分析,建立了基于瓦斯涌出量预测的BP网络应用模型,采用Delphi编程语言,预测了瓦斯的涌出量,并结合实例进行了验证。