基于L-M、贝叶斯算法研究溶解氧与其影响因素关系

利用BP网络分别结合L-M、贝叶斯算法研究溶解氧与BOD5、PH值、流量、水温关系,表明利用贝叶斯算法优化的网络更适合于预测。     

神经网络在输油泵故障诊断中的应用

人工神经网络是模仿人脑神经元结构、特性和大脑认知功能而构成的新型信号、信息处理系统。本文采用Levenberg Marquardt算法建立了输油泵故障诊断的人工神经网络模型 ,以输油泵常见故障现象作为网络的输入模式 ,对输油泵常见的故障进行分类训练 ,并应用于待识别故障样本的识别计算。结果表明该方法在输油泵故障诊断中是有效的。     

用神经网络提高多方案比选效率的研究

从理论上分析了人工神经网络用来解决一类专家评价问题的可行性,并结合实例加以验证,证明非线性前馈人工神经网络模拟专家评价的有效性和优越性,同时,对方法的适用条件进行了讨论.     

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。