人工神经网络和BOTDR技术在结构物局部变形预测中的应用

介绍了分布式光纤监测系统的检测原理,针对结构物局部点的应变变化建立了4层人工神经网络模型,对结构物的局部变形进行预测,并利用隧道实测数据对预测值进行了验证,取得了比较满意的效果.     

水面舰艇对潜防御智能决策支持系统设计研究

潜艇是现代海战中水面舰艇面临的主要威胁之一。运用智能决策支持技术建立的水面舰艇对潜防御智能决策支持系统，可以在瞬息万变的海战场态势下辅助舰艇指挥员迅速、准确地做出舰艇对潜防御决策。介绍了智能决策支持系统的基本结构，对系统各部分的设计与实现进行了分析，强调了人工神经网络与专家系统相结合进行系统相关部分设计的重要性，并且指出智能决策支持系统的关键技术和开发困难，对舰艇编队对潜防御智能决策支持系统的研究有一定的借鉴意义。     

基于人工神经网络预测的汽车安全气囊系统点火控制算法研究

对安全气囊点火时刻的准确控制是气囊系统起到保护乘员作用的关键技术.点火控制算法是实现气囊适时准确点火的手段.本文提出了一种基于人工神经网络的汽车安全气囊点火控制算法.算法构造了一个三层人工神经网络,利用碰撞发生时的减速度信号和乘员重量为输入信号,其输出信号为乘员的头部位移,作为气囊触发的一个依据.     

基于正交试验设计的深基坑岩土力学参数反分析

运用正交试验设计确定了待反演的深基坑岩土力学参数,根据分析确定通过观测点竖向位移来反演土体参数E。按深基坑开挖实际情况,运用有限元方法结合人工神经网络进行力学参数反分析。在网络训练中,提出了一种PSO融合BP的算法。实例证明,通过竖向位移来反演参数E是合理的,采用PSO-BP方法提高了人工神经网络训练速度,收敛更快,其反演结果准确。     

基于人工神经网络的铣削磨损监测研究

基于人工神经网络模型，建立了切削条件下铣削磨损监控系统。依据机床相关切削参数，以实验方法研究了高速钢立铣刀后刀面磨损BP网络对铣刀的磨损量预报。实验表明：该模型适用于切削条件下的铣刀磨损监控，可以较准确地监控铣刀的剧烈磨损。     

基于ANN的谐波电流检测分析方法

基于自适应器声抵消方法和人工神经网络（ANN）理论，提出一种谐波电流检测分析方法，所设计的系统在线训练ANN，具有二级滤波，能够对奇次，偶次，特定次以及总谐波进行实时准确的动态检测，所提出的方法，无须进行Park变换，即可用于单相和三相不平衡系统。仿真结果证实了该方法的有效性。     

基于人工神经网络的铁路客运量预测

本文讨论了人工神经网络的特点和建模原理,建立了铁路客运量的预测模型。并用武汉铁路客运量的数据对其进行了验证,得到了较好的预测效果。     

基于免疫进化ANN的雷达信号分选方法

介绍采用基于免疫进化算法的神经网络对雷达信号分选的实现方法。基于免疫进化算法的ANN采用全局搜索的优化方式，克服传统算法的固有缺陷，在收敛速度和性能上都有较大的提高。并用仿真结果表明，基于免疫进化算法的ANN对各种特殊体制的雷达信号分选都达到了较高的正确分选率。     

漂石河床一般冲刷的人工神经网络解

漂石河床的一般冲刷计算是迄今为止还在研究的课题。本文使用人工神经网络方法中的反向转播算法(BP法 ) ,成功模拟了成昆线大漂石河床一般冲刷深度的测试数据 ,其精度较高 ,可供漂石河床的一般冲刷计算参考。     

基于时间序列的BP神经网络的滑坡预测预报及其在Matlab中的实现

滑坡的形成、发展、破坏是一个复杂的过程,受诸多因素影响,这些因素的综合使得滑坡位移-时间曲线呈现出很强的非线性特征.本文研究基于时间序列的BP冲经网络模型,并用Matlab神经网络工具箱对新滩滑坡位移-时间曲线进行预测.结果显示该模型能较好的反映滑坡位移-时间曲线的非线性特征,具有收敛速度快、精度高等优点.