改进的基于TSK模型的模糊对向传播神经网络研究

将模糊C-均值(FCM)算法和模糊对向传播神经网络相结合,解决了模糊对向传播神经网络中模糊隶属度函数的自动生成问题,在此基础上结合TSK(Sugeno Tanaka Kang)模糊模型,提出了改进的模糊对向传播神经网络Improved FCP,并给出了学习算法.对两种典型的非线性模型进行实验研究,实验结果表明Improved FCP网络具有良好的非线性逼近能力.     

8098单片机在脉冲测量中的应用

本文阐述８０９８单片机在中测量中的应用和测量方法，并着重分析了８０９８单片机中内集成模块ＨＳＩ。     

模糊神经网络在桥梁结构等级评估中的应用

针对模糊综合评判在确定权重上的不精确性，用模糊神经网络方法对桥梁进行等级评估。通过大量输入数据的训练得出实用的判决系统，不仅消除了权向量选取仅靠经验的缺憾，而且加快了判决结果的得出。通过各次权值对比与误差分析，证明了神经网络的有效收敛及该方法的精确性。     

港口信息化与SAP Net Weaver平台

阐述了在全球经济一体化,枢纽港竞争日趋激烈的今天,港口的综合竞争力取决于其港口基础设施和港口的信息化水平。介绍了一种集成化应用平台——SAPNetWeaver,为港口信息化及港口管理系统的集成提供了很好的选择。     

基于地铁综合监控系统的环境设备监控系统应用技术

地铁综合监控系统集成或互联了环境设备监控系统等诸多子系统。对环境设备监控系统的神经网络感知、基于客流量模型灰色系统预测、设备优化控制技术,以及设备状态检修和RAMS(可靠性、可用性、可维护性和安全性)管理等应用技术进行了研究,这些应用技术能够更好地实现对地铁机电设备全面、高效的自动化监控及管理,保证设备安全、可靠、高效、节能地运行,并为乘客提供安全、舒适的乘车环境。     

CPN神经网络在模拟电路故障诊断中的应用研究

提高模拟电路的故障诊断速度对于装备保障具有重大意义,采用CPN神经网络对模拟电路进行故障诊断,运用Matlab神经网络工具箱对其进行建模、网络训练和故障识别,结果表明采用CPN神经网络可以大大提高故障定位的准确率.     

Deutz公司在欧洲推出的“天然燃料”发动机

不久前，Deutz股份公司在欧洲农业机械展览会上展出其“天然燃料”发动机。这些发动机是在TCD2012和TCD2013系列发动机基础上开发出来的，可使用100％生物柴油。符合DINEN14214的菜籽油甲基酯燃料和DINV51605的菜籽油燃料的要求。Deutz宣称，这些使用生物柴油的发动机排放完全符合欧3标准，并承诺提供整车质量担保。Deutz天然燃料发动机采用德国DCR共轨技术，以及具有Deutz专利的燃料管理系统。该系统由集成控制系统、双油缸和燃料预热器组成。双油缸可进行柴油和菜籽油燃料间的自动切换，燃料预热器用以保证在低温下使用菜籽油时发动机正常工作。全面诊断功能可预测临界操作状态的出现，以防止燃油滤清器堵塞。     

基于智能模型的入侵检测技术与方法研究

入侵检测技术是计算机安全领域的一项重要技术,是计算机信息系统的安全保障.以神经网络的入侵检测方法和数据挖掘的入侵检测方法为例,对基于智能模型的入侵检测技术与方法进行了探讨和研究,阐述了两种方法的实现原理,并对其技术与方法特点进行了详细的分析.     

四电集成出精品 龙腾中华铸丰碑——访中铁建电气化局集团有限公司总经理郑斌先生

据悉，2009年12月26日，随着京九铁路电气化改造工程和武广高速铁路同一天开通运营．中国电气化铁路总里程一举突破3万公里大关．正线达到3．2万公里，居世界第二。     

基于GA-BP神经网络的螺旋桨水动力性能预报方法

为了快速预报螺旋桨水动力性能，提出一种遗传算法优化BP神经网络（GA-BP）的螺旋桨水动力性能快速预测方法。采用计算流体力学（CFD）方法，使用FLUENT软件对P4119螺旋桨水动力性能进行仿真计算，结果表明CFD方法可替代敞水试验获取螺旋桨水动力性能。采用CFD方法计算100组不同系列螺旋桨的水动力性能，建立GA-BP神经网络螺旋桨水动力性能预测模型，以计算所得的100组数据为模型的学习样本，选择其中的80%为训练集，10%为验证集，10%为测试集，对比分析传统BP神经网络和GA-BP神经网络模型的预测效果。结果表明，GA-BP神经网络预测结果预测精度更高，能够满足快速预测螺旋桨水动力性能的要求。