基于SOA的勘察设计企业信息系统集成研究与实现

基于SOA的架构,提出了针对勘察设计行业的应用集成解决方案,建立了以ESB为主的企业应用集成框架。基于SOA架构以ESB为主的勘察设计企业应用集成框架能够实现企业信息系统、业务数据、业务流程的无缝集成,有效解决勘察设计企业信息孤岛的问题,提高企业工作效率和协同办公能力。     

基于BP神经网络自适应控制系统的改进与优化

本文针对BP(Back Propagation)神经网络在控制系统应用中存在的一些诸如收敛速度慢、局部极小点等不足,提出了附加动量法以及自适应的学习速率法等算法,并对该算法的原理模型以及工作流程进行了研究和设计,同时对该算法在PID自适应控制系统中应用进行了改进和优化.     

长江危险品船舶交通事故应急资源优化配置研究

针对长江危险品船舶交通事故应急资源配置中存在的问题和自身特点,从应急系统中应急资源的投入产出的整体相对效率考虑,运用数据包络分析(DEA)对长江危险品交通事故应急资源配置效率进行评价,在此基础上,用神经网络对评价所得数据进行训练,并对生成方案的效果进行预测,从而获得全局最优的危险品交通事故应急资源优化配置方案,为目前长江危险品船舶交通事故应急资源的科学配置提供了重要的参考依据。     

基于神经网络和混合编程的整流桥故障诊断研究

本文介绍了采用VC＋＋和MATLAB混合编程实现对三相整流桥进行故障诊断的方法。该方法通过VC＋＋调用MATLAB引擎来驱动神经网络,将神经网络、数据采集及人机接口结合起来,对三相整流桥的故障进行在线诊断。试验证明,经过足够的样本训练,采用三层BP神经网络能达到一定的准确度。     

基于神经网络的铅酸蓄电池模型研究

根据某型潜艇蓄电池充放电的特点,设计了充放电装备用以进行模型试验,提出了充放电电流、蓄电池附属系统及参数测量实验的技术方案,以实验数据为基础,结合神经网络技术,建立了比较准确的蓄电池模型。     

基于多传感器数据融合的齿轮箱故障诊断方法

为了解决单通道单维度振动信号输入不能全面表达齿轮箱故障特征的问题,提出一种基于多传感器多通道数据融合的诊断模型,结合卷积神经网络应用于齿轮箱振动信号的特征学习和故障分类中.利用连续小波变换对多通道数据进行二维时频变换,得到二维时频图像;构建神经网络诊断模型,以多通道的时频图作为输入,实现多通道信号特征的故障分类.通过动...     

“十二五”是提升智能交通系统的关键时期——访“十二五”国家“863”战略研究智能交通与安全组专家、北京四通智能交通系统集成有限公司董事长关积珍

关积珍不仅是国内一流的智能交通企业——北京四通智能交通系统集成有限公司（以下简称＂四通ITS＂）的掌门人,而且是国内知名的智能交通行业专家,身兼全国智能运输系统标准化技术委员会委员、中国智能交通协会专家委员会委员、国家智能交通产业技术创新战略联盟理事长等职务,是＂十二五＂国家＂863＂战略研究智能交通与安全分组的召集人。＂关注技术动态,创新发展,积极承担科技型项目。智能交通领域,创新研究是前进的重要基础＂,凭借对科技的信念,十多年来,经历风浪后的四通ITS奠定了在行业内的专业化领先地位。     

基于异构模糊神经网络集成算法的自主车导向控制

设计了基于神经网络的自主车导向控制器,建立了异构模糊神经网络控制器的结构,并由实验数据产生训练样本和验证样本集.该控制器通过精确控制2个驱动轮的差动转速实现路径跟踪.实验结果表明,采用异构模糊神经网络集成算法的导向控制器能够稳定地实现跟踪导向路径的控制功能.     

BP神经网络应用于散货船空船质量估算

以搜集的200余条散货船为样本,建立了空船质量统计回归模型和三种情况下的BP神经网络模型,并选取10条散货船对各模型进行了测试和比较。三种BP神经网络模型测试结果与实际值很接近,精度优于传统的统计回归模型,表明用BP神经网络进行空船质量估算是可行和实用的。     

船舶与海洋工程中的焊接变形预测方法研究概述

文章介绍了焊接变形预测理论的发展及现状,并将其归纳为基于实验和理论相结合的经验计算阶段、基于计算机数值模拟的模型分析阶段、基于新兴数据挖掘方法的研究应用阶段三个标志性阶段,详细论述了每个阶段预测技术在实际中应用的优劣.着重以BP、RBF人工神经网络为例阐述了神经网络等数据挖掘方法在焊接变形预测中的应用前景,并指出了目前存在的不足及未来亟待研究的方向.