為了有效解決網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)可能出現(xiàn)的故障,結(jié)合模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種新的故障檢測算法fdd-fnn(failuredetectionalgorithmbasedonfuzzyneuralnetwork).該算法根據(jù)特征信息熵建立了故障檢測評價方法和最小偏差的優(yōu)化模型,設(shè)計(jì)了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則層和解模糊層,并且給出了具體的算法流程.通過建立網(wǎng)絡(luò)仿真平臺,深入分析了影響fdd-fnn算法的關(guān)鍵因素,同時對比研究了fdd-fnn算法與其他算法的性能情況,結(jié)果表明fdd-fnn算法具有較好的適應(yīng)性.

精密軸承應(yīng)用廣泛,精度要求高,軸承表面缺陷對其使用影響很大.因此,對軸承缺陷的檢測很有必要.目前的檢測以人工為主,但當(dāng)缺陷小于0.075mm時人眼就很難識別.以ccd攝像機(jī)為視覺結(jié)合圖像處理技術(shù),設(shè)計(jì)一種軸承在線檢測方法,能夠在很大程度上提高檢測效率和檢測精度,最后利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行缺陷分類,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:分類正確率可達(dá)92.7%,符合工業(yè)要求.

目前鋼絲繩斷絲定量檢測中存在效率低、可靠性差的問題?；赽p神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能化鋼絲繩斷絲檢測系統(tǒng),利用虛擬儀器技術(shù),可方便地實(shí)現(xiàn)對鋼絲繩的數(shù)據(jù)采集、實(shí)時分析,實(shí)現(xiàn)了對鋼絲繩斷絲檢測的綜合判斷。運(yùn)用matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行模擬檢測,結(jié)果表明:網(wǎng)絡(luò)仿真與實(shí)際相符,準(zhǔn)確判斷率為81.82%。該系統(tǒng)用于鋼絲繩斷絲識別可行。

提出“三因素”法檢測球磨機(jī)的外部響應(yīng),應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立球磨機(jī)內(nèi)部負(fù)荷與外部參數(shù)之間的關(guān)系模型對負(fù)荷進(jìn)行預(yù)測。同時,應(yīng)用基于嵌入式處理器核nios的sopc(systemonprogrammablechip)技術(shù)來完成球磨機(jī)負(fù)荷檢測系統(tǒng)軟硬件設(shè)計(jì)。測試結(jié)果表明該系統(tǒng)能實(shí)時、準(zhǔn)確地檢測球磨機(jī)負(fù)荷,為解決球磨機(jī)外部響應(yīng)與內(nèi)部負(fù)荷參數(shù)之間的建模問題提供了一種行之有效的方法。

支撐是水泥廠窯尾塔架設(shè)計(jì)中的主要部分，以往都是專家根據(jù)知識規(guī)則進(jìn)行設(shè)計(jì)，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)實(shí)現(xiàn)建筑平面支撐的設(shè)計(jì)縮短了設(shè)計(jì)時間，提高了設(shè)計(jì)效率。

為在繼電器的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)階段通過多個評價指標(biāo)評價其整體品質(zhì),研究了多層次綜合評判模型的可計(jì)算性。該模型依據(jù)電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案關(guān)于技術(shù)性能和成本的綜合評價指標(biāo)體系,并通過對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的評判方法的研究而建立。實(shí)例證明,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為處理各種模糊的、數(shù)據(jù)不完全的、模擬的、不精確的模式識別問題提供了一個全新的途徑。

針對工業(yè)過程中直線行程的高精度測量問題,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)逼近原理,以巨磁阻(gmr)傳感器為核心的非接觸式測量系統(tǒng)。運(yùn)用等效電流法對提供磁場的圓柱形永磁體進(jìn)行建模并仿真,得到永磁體磁場在空間中的分布規(guī)律,從而確定磁體的位置及形狀參數(shù)。通過matlab建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),用遺傳算法進(jìn)行優(yōu)化,最終獲取了位移與電壓的函數(shù)關(guān)系,研究結(jié)果表明:該測量系統(tǒng)可以精確地測量直線位移。

通過研究工程造價的構(gòu)成及其影響因素,特別是建筑工程結(jié)構(gòu)和主要分項(xiàng)工程的特征在工程造價中所起的作用,確定了12個主要因素,作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入變量,在深入研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論功能的基礎(chǔ)上,選用可以應(yīng)用于工程估價的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp計(jì)算方法,利用s型神經(jīng)元i/o特性和bp算法的函數(shù)逼近功能,使建筑工程造價的估算值的影響因素變化更逼近于其在成本構(gòu)成中的客觀作用,從而更接近于工程實(shí)際造價,建立了工程估價模型并開發(fā)了計(jì)算機(jī)輔助系統(tǒng)。收集了60個工程估價實(shí)例作為訓(xùn)練樣本,10個工程實(shí)例作為檢測實(shí)例,經(jīng)測算達(dá)到可以用于工程實(shí)際的水平。此方法可以快速準(zhǔn)確地進(jìn)行工程估價。

提出將一種徑向基網(wǎng)絡(luò)的重要變形—概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(pnn)應(yīng)用于化工過程的故障檢測中。與其他網(wǎng)絡(luò)相比,概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)速度快,適合于故障檢測問題。將概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于tennesseeeastman(te)過程故障檢測的仿真實(shí)驗(yàn),將實(shí)驗(yàn)結(jié)果與bp網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行比較,結(jié)果表明概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)時間明顯少于bp網(wǎng)絡(luò),故障檢測的準(zhǔn)確率明顯提高。該方法可行、有效。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路軟基沉降分析——簡述了高速公路軟基沉降觀測的目的和意義。介紹了工后沉降的預(yù)測方法。其后，簡述了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念。論文提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路工后沉降預(yù)報(bào)方法。結(jié)合江蘇省某高速公路現(xiàn)場監(jiān)測資料，進(jìn)行了實(shí)例分析，說明...

本文將bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于高校大學(xué)生德育評價體系中,使該體系能夠更為全面、準(zhǔn)確地反映學(xué)生的實(shí)際情況,為學(xué)生德育發(fā)展指明方向。該體系的建立為大學(xué)生德育評價提供一種更為客觀準(zhǔn)確的評價手段,特別解決了評價體系當(dāng)中的人為主觀因素誤差和評價指標(biāo)權(quán)值設(shè)置問題。

針對工業(yè)控制系統(tǒng)入侵檢測模型對各類攻擊的檢測率和檢測效率不高的問題,提出一種adaboost算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的入侵檢測模型.首先利用主成分分析法對原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理,消除其相關(guān)性；其次利用adaboost算法對訓(xùn)練樣本的權(quán)重進(jìn)行不斷調(diào)整,從而獲得bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)權(quán)重和閾值；最后再通過adaboost算法將bp弱分類器組合成bp強(qiáng)分類器,從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)控制系統(tǒng)的異常檢測.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在對各攻擊類型的檢測率和測試時間明顯優(yōu)于其他算法模型.

采用催化傳感器和電化學(xué)式氣體傳感器配合使用的傳感器陣列.為了解決2種傳感器對礦井co和ch4氣體的交叉敏感問題,提出了一種基于改進(jìn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井co檢測方法.通過matlab仿真可以看出,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器陣列方法可以明顯提高co檢測精度.實(shí)際輸出值和期望輸出的絕對誤差平均值為3.43ppm,相對誤差平均值為1.43％.

簡要介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及特點(diǎn),并且詳細(xì)論述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中央空調(diào)水系統(tǒng)、風(fēng)系統(tǒng)、制冷系統(tǒng)、負(fù)荷預(yù)測、系統(tǒng)的仿真設(shè)計(jì)和建筑運(yùn)行能耗評價等方面的應(yīng)用概況,指出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在空調(diào)領(lǐng)域今后的發(fā)展方向.

采用催化傳感器和電化學(xué)式氣體傳感器配合使用的傳感器陣列。為了解決2種傳感器對礦井co和ch4氣體的交叉敏感問題,提出了一種基于改進(jìn)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井co檢測方法。通過matlab仿真可以看出,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器陣列方法可以明顯提高co檢測精度。實(shí)際輸出值和期望輸出的絕對誤差平均值為3.43ppm,相對誤差平均值為1.43%。

工程造價人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算系統(tǒng)——工程造價人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算系統(tǒng)

本文敘述了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理，介紹了工程造價人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估算模型和人工智能估算系統(tǒng)軟件，并結(jié)合實(shí)例作了分析。

為了有效利用多種檢測數(shù)據(jù)來綜合評價軌道的狀態(tài),本文應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立了軌道狀態(tài)評定方法,并采用matlab軟件編制了具有自學(xué)習(xí)功能的評價軟件。bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于軌道狀態(tài)的評價中,其學(xué)習(xí)樣本、規(guī)模及代表起關(guān)鍵作用,通過大量的樣本訓(xùn)練,對\"未知\"樣本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的評價具有較高的準(zhǔn)確性。理論分析與算例的結(jié)果表明,該評價方法是可行的、有效的,為解決軌道狀態(tài)評定提供了一條新的途徑。

提出一種使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來估計(jì)紅外圖像背景的快速算法,并利用紅外圖像中弱小目標(biāo)的特性來構(gòu)建目標(biāo)模型,采用中心重合的大、小兩個窗口,用大窗口的外層來估計(jì)目標(biāo)周圍的背景,即隱含層第一個結(jié)點(diǎn)的輸出值,大窗口內(nèi)的小窗口則是用來估計(jì)中心像素的特性,即隱含層第二個結(jié)點(diǎn)的輸出值,用隱含層第二個結(jié)點(diǎn)減去第一個結(jié)點(diǎn)的差的大小來判斷中心像素是屬于目標(biāo)還是背景,差值越大輸出值越大。采用該思想訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,可以更好地檢測真目標(biāo),剔除虛假目標(biāo)。

本文分析了引起光電檢測系統(tǒng)非線性誤差的因素。在基于光電二極管的光照度檢測實(shí)驗(yàn)中,應(yīng)用rbf人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對光信號和電信號進(jìn)行非線性誤差補(bǔ)償,實(shí)現(xiàn)了在不同環(huán)境溫度下,光信號與電信號的線性轉(zhuǎn)換,有效地提高光照度檢測的檢測精度。

隨著當(dāng)前我國城市化的發(fā)展進(jìn)程的快速推進(jìn),有限的城市土地面積不斷減小,由此人們也開始將關(guān)注的目光更多的放到了高層建筑上.然而就從目前我國的高層建筑施工現(xiàn)狀來看,依舊普遍存在著大量的外墻裂縫現(xiàn)象,對于高層建筑的整體施工質(zhì)量造成了極其不利的嚴(yán)重影響.基于這一現(xiàn)狀背景下,建筑施工單位在開展工程項(xiàng)目施工時便應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)針對這一問題的高度關(guān)注,采取一些切實(shí)可行的措施手段來加以處理.本文具體就從高層建筑外墻裂縫的類型及原因來著手展開了相關(guān)的研究工作,并具體探討了應(yīng)對高層建筑外墻裂縫的措施方法.

基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的焊條性能預(yù)報(bào)系統(tǒng)隱含層結(jié)構(gòu)討論——研究了基于電焊條化學(xué)成分與熔敷金屬抗拉強(qiáng)度的關(guān)系；討論了網(wǎng)絡(luò)隱含層神經(jīng)元個數(shù)對預(yù)報(bào)結(jié)果的影響及其變化規(guī)律。