利用复合神经网络进行柴油机故障诊断

在对ART-2和并行BP人工神经网络模型进行分析的基础上,提出了一种针对大型复杂设备进行故障诊断的复合神经网络诊断策略:先运用ART-2识別单一类故障,再使用并行BP网络实现并发故障和新故障的分离,解决了对复杂设备并发故障诊断和新故障都能有效识別的问题。该模型利用柴油机缸盖振动数据进行诊断验证,能够有效识別并发故障和新故障等复杂故障类型。     

青藏铁路大风天气运输组织方法

青藏高原大风天气多,空气密度小,大风对铁路运输安全的影响与低海拔地区差异较大。利用车辆动力学原理建立列车临界翻车风速模型,分别计算青藏铁路海拔3 000 m和4 000 m冻土和非冻土地区的临界翻车风速和危险翻车风速,以及给定风速条件下车辆限制速度。计算结果表明,青藏铁路临界翻车风速随海拔升高而增大,随冻土路基病害出现而降低。参考英、日等国大风标准,结合青藏铁路的特点,根据危险翻车风速和临界翻车风速,初步提出青藏铁路海拔4 000 m地区安全行车标准及特定运行条件、冻土地区线路出现病害情况下的安全行车标准及特定运行条件。提出列车限速运行、增加车辆载重、提高列车编组水平、提高司机操作水平、改善棚车顶部外形、加强货运检查、注意车辆防溜和风沙地区线路检查等大风天气运输组织措施。     

BP神经网络在土工合成材料蠕变预测中的应用研究

过对目前广泛应用于加筋土工程的土工合成材料-CE131土工网、SDL25土工格栅进行不同应力水平作用下的长期荷载蠕变试验,获得大量的实验数据.在此基础上,运用最小二乘和BP神经网络对其蠕变量进行预测.最小二乘原理是在曲线族中寻找一曲线去拟合实验数据,从得到的误差平方和σ=0.00116来看,其拟合精度较高.BP神经网络具有自适应学习和记忆能力,尤其是三层BP神经网络模型,所得预测值与实际值误差最大为0.91%,较最小二乘3.4%的误差改善了许多,该法为蠕变预测找到了一条新的途径.     

复突触神经网络模型及其稳定性研究

传统的Hopfield网络在联想记忆、优化计算方面发挥了重要作用,但该网络存在一个弊端,即它只能处理线性或二次的最优化问题。因此,本文首先对Hopfield神经网络进行了扩展,将其称为复突触神经网络(或模型),扩展的网络不仅可以解决目标函数或约束中含有高阶的最优化问题,而且还可以处理目标函数含有对数、三角形式等较复杂函数的最优化问题;然后给出了该网络稳定的充分条件并给出了证明,同时对网络中的权矩阵是否对称也进行了讨论;最后结合典型的模糊c均值聚类问题验证了该模型的有效性。     

自适应神经网络用于船舶动力定位系统

船舶动力定位（DP）采用一种控制系统驱动装在船上的侧推器和尾部推进器或者几个全回转的推进器，使船定位在海平面的要求位置上。船受到风、浪及流等海洋环境力的作用时会漂移离开原位置，传统的控制方法是采用PID（比例、积分、微分）反馈控制。顾和李（1994）提出了一种新的基于人工神经网络的控制方法，它具有许多优越性：①一个可随意调节的目标函数以适合不同的需求──定位精度高或节约定位能量后前馈控制并能自适应于不同的环境力变化包括非线性的波浪漂力；本文在目标函数中引入了与速度相关的项，从而提高控制质量。这一方法也可用于自动驾驶船舶沿设定的轨迹航行。计算机模拟结果表明本方法能达到很好的控制效果。     

铁路行车事故分析中的语音压缩方法

在铁路运输中，安全行车是第一位的。一旦出现行事事故，对事故原因的分析往往十分棘手。采用黑匣子技术能够准确地记录列车运行中的各种信息，但巨大的语音存储量需求是黑匣子技术的一个难关。若采用传统的语音压缩技术，则理论和实现都很复杂，并且成本太高。采用神经网络不仅简单易行，还有提高信噪比的功能。     

神经网络在信号非线性变换中的应用

在温度测量中，热敏电阻或热电偶与温度的关系是非线性的。在微机化智能仪器中，常用软件来代替硬件进行线性校正，本文给出一种基于神经网络的信号非线性变换的方法，以实现线性校正，这种方法具有通用性，在介绍神经网络算法的基础上，给出了两个实例，其计算机模拟的结果是令人满意的。     

ANALYSIS OF FORMING PRESSURE AND INSIDE DIAMETER VARIATION IN THIN WALL TUBE PRESS EXPANSION

ＡＮＡＬＹＳＩＳＯＦＦＯＲＭＩＮＧＰＲＥＳＳＵＲＥＡＮＤＩＮＳＩＤＥＤＩＡＭＥＴＥＲＶＡＲＩＡＴＩＯＮＩＮＴＨＩＮＷＡＬＬＴＵＢＥＰＲＥＳＳＥＸＰＡＮＳＩＯＮＸｕＷｅｎｂｉｎ（许文斌）ＺｈｕａｎｇＸｉａｏ（庄晓）ＺｈａｎｇＹｏｎｇｑｉｎｇ（张永清）Ｈ...     

基于人工神经网络的海洋平台振动主动控制

将经典最优控制算法与人工神经网络相结合，采用BP神经网络模型，实现了受随机波浪力作用下的海洋平台的振动主动控制。由于神经网络的鲁棒性、容错性和很好的泛化能力，仿真结果表明控制是可行、有效的，并且克服了传统算法本身的时滞问题，为海洋平台的振动控制提供了一条新的思路。     

级联神经网络用于单扫描示波极谱信号的测定

将改进小波神经网络与BP神经网络相结合,提出一种新的混级联神经网络结构,用于单扫描示波极谱信号的同时测定.通过对网络结构的优化和网络参数的调整,加快了训练速度,提高了预测的准确度.用该法对邻、间硝基氯苯混合样进行了预测,结果满意.对级联神经网络法与单一BP神经网络法的预测结果进行了比较,表明级联神经网络优于单一BP神经网络.