基于多层前馈神经网络的车牌提取方法

文中提出一种采用三层前馈神经网络提取车牌的方法。该方法是一种基于纹理分析的图像分割算法,适合于彩色及灰度图像。实验表明,该方法能准确地提取图像中的车牌。     

基于BP神经网络的渔港评估指标体系简化

为使渔港管理部门在进行渔港初步评估时节省人力、物力,对渔港评估指标体系进行简化,应用BP神经网络进行渔港评估。简化后的指标体系繁简适中,科学合理,结果符合实际,可供有关部门对渔港进行管理决策时参考。     

基于非负权重组合模型的江苏省入境旅游客源预测

旅游客源需求预测是一个复杂的非线性系统,其发展变化具有增长性和波动性。本文根据1998年~2005年江苏省入境旅游客源数据特征,采用BP神经网络模型、GM(1,1)模型以及指数曲线模型分别进行预测,然后结合这三种预测方法的特点,提出非负权重组合预测模型,通过实例运算的对比分析,证明组合预测模型具有很高的准确性。预测结果表明:组合预测模型优于单一预测模型,江苏省入境旅游客源的非负权重组合预测模型是有效可行的。     

变阻尼汽车半主动悬架神经网络自适应控制研究

提出将神经网络自适应控制策略用于变阻尼汽车半主动悬架的控制,通过仿真研究表明变阻尼半主动悬架能较好地改善车辆行驶的平顺性,且不使汽车的操纵稳定性恶化,证明了该控制策略用于变阻尼汽车半主动悬架控制是可行的和有效的.     

基于模糊神经网络的发电机调节器故障诊断研究

电子调节器起着调节发电量和保护汽车用电器的作用。本文分析了汽车电子调节器的技术原理,并针对车用爪极发电机调节器电路参数的特点,提出了用智能诊断方法——模糊神经网络对其进行诊断,组建了一个基于CAN总线的发电机电子调节器模糊神经网络故障诊断系统,实验证明了该方法的有效性。     

氢燃料电池汽车简易加氢站设计

为了面对能源与环境问题,国家与地方政府正在大力推动氢燃料电池汽车产业的发展,目前国内主流的汽车生产企业基本上都已经启动了氢燃料电池汽车的研发工作。然而,受限于我国加氢站建设周期长,成本高,流程复杂等问题,使得全国的加氢站数量十分稀少,许多汽车生产企业研发出来的氢燃料电池汽车面临着加氢的巨大挑战,一些偏远地方的汽车生产企业甚至到了无氢可加的境地。为了缓解氢燃料电池汽车的加氢问题,拓宽氢燃料电池汽车的使用场景,本文提出了一种简易加氢站的设计方法,期望该方法可为加氢困难的汽车生产企业提供借鉴,加速氢燃料电池汽车产业的发展。     

燃料电池系统氢循环方案综述

燃料电池氢循环主要作用是维持电堆内氢气循环量,保持堆内的水平衡。好的氢循环设计方案对提高燃料电池寿命、可靠性、以及整车的经济和动力性都有着至关重要的作用。文章从成本、效率、技术成熟度、资源可行性等角度分析了不同氢循环方案的优缺点,同时指出未来氢循环研发的热点和方向。     

基于神经网络模糊PID控制的无刷直流电机控制系统研究

针对电动汽车行驶工况的要求,为了使电机能够有良好的启动特性和稳态特性,在Simulink中建立了无刷直流电机转速-电流双闭环控制系统仿真模型,转速控制神经网络和模糊控制对PID控制参数进行在线整定;电流环采用电流滞环控制,并对控制模型进行空载启动后加载实验。实验结果表明,本文设计的控制系统响应速度快,无静差,抗干扰能力强。     

钢桁梁桥的损伤诊断研究

首先针对基于动力特性和人工神经网络的桥梁结构损伤诊断研究情况作了简要介绍,主要工作是将动力特性参数作为神经网络的输入数据,以改进的频率和振型动力特性组合指标参数对钢桁架简支桥梁结构进行了损伤识别,识别结果表明对钢桁架简支桥梁的损伤位置识别误差较小,对损伤程度的识别效果稍差,识别方法还需要进一步改进。     

土木工程结构损伤识别研究

结构损伤识别是近年来国际上的研究热点。阐述了实施土木工程结构损伤识别的必要性,在综述近几年国内外有关结构损伤诊断研究进展的基础上,讨论了结构损伤检测中的两类方法,重点对损伤识别中的动力指纹法、模型修正法、神经网络法、遗传算法、小波分析法进行了分析和比较,最后阐述了结构损伤识别领域目前存在的主要问题和未来的发展方向。