考虑多种损坏构成特征的沥青路面预防性养护决策方法

由于沥青路面损坏构成的多样性, 相同的路面状况指数(pavement condition index, PCI)可能代表不同的损坏组合. 当多种损坏并存且损坏程度接近时, 用PCI和主导损坏(最严重、扣分最多的路面损坏)难以得到具有针对性的养护对策. 因此, 通过对PCI的深入分析, 明确了主导损坏代表性不足的路段, 以现行预防性养护决策方法为基础, 补充了一种考虑损坏构成特征、更具针对性的决策方法. 以上海城市道路近5年的检测、养护数据为分析基础, 首先利用有序聚类算法将路段按PCI水平分组, 分析了不同阶段路面损坏构成和差异水平; 然后, 针对多种损坏并存且损坏差异不显著的路段, 根据预防性养护的实施效果筛选了能够反映正确预防性养护经验的有效养护路段; 最后, 基于有效养护路段建立并对比分析了2个基于BP(back propagation)神经网络的养护决策模型. 结果表明: 当PCI水平介于优良(84.4~93.0分)时, 不同损坏程度接近, 主导损坏代表性不足; 考虑多种损坏构成特征的BP神经网络模型表现出更高的决策精度, 测试集决策正确率达86.20%, 优于仅考虑主导损坏的模型(58.50%). BP神经网络与传统决策树法结合能够优化沥青路面决策过程, 提高养护对策选取的针对性.     

改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network)的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。     

基于BP网络的反馈控制器设计

针对常规反馈控制器参数在对象时变情况下难以获得最优的问题，利用BP神经网络构成系统反馈控制器，通过自适应学习速率在线调整网络权值以逼近对象的逆动态模型，并利用Lyapunov方法给出了该算法的收敛的条件。将算法应用于循环水温度控制系统表明：该控制器对模型参数不依赖，能有效地适应控制对象参数的变化，系统具有较强的鲁棒性。     

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     

一种采用神经网络的智能控制算法

本文基于Ａｄａｌｉｎｅ神经网络，讨论了一种采用神经网络的智能控制法，该算法用了一个二层网络代替传统控制器或专家控制器，用改进的ＢＰ算法求网络的参数。仿真结果表明，采用该控制算法的控制系统具有良好的响应特性。     

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.     

神经网络在成组技术方面的应用

阐述了成组技术及其在高级制造技术中的作用，在此基础上描述了神经网络在零件编码分类系统中的应用以及用神经网络设计制造单元的方法。     

基于神经网络的眼底视杯图象分割技术

根据眼底图象中视杯的边沿特征,提出了一种基于ＢＰ神经网络的视杯分割方法,详述了这种方法的实现过程,并研究了ＢＰ学习算法的加速问题．实验证明,这种方法的分割效果较好．     

神经网络中误差反传算法的分析与改进

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因,提出了改进算法ＢＰＧ,以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索,并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．     

Java语言与人工神经网络应用

从控制工程的角度,概括介绍了作为国际互联网的最新核心技术之一的Ｊａｖａ语言的特点和发展,并具体结合人工神经网络的仿真与实现,以实际例子论述其在科学研究中将发挥的巨大效用和带来的新思想．