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.     

BP神经网络改进算法的研究

本人通过对人工神经网络BP算法的研究,提出了两种基于BP改进算法,并结合泥沙学科中的宽级配非均匀沙最大起动粒径dcmax的推求.采用C#语言,分别实现BP经典算法以及自适应调整学习效率和模拟退火两种改进算法,建立了dcmax预测模型并对预测结果进行验证与分析.表明改进算法的优势所在,体现出改进算法的应用价值和发展前景.     

舰船电力电子设备在线阻抗建模方法

从二端口网络分析出发,设计一种基于差分方式的在线阻抗测试方法。运用人工神经网络的优化方法,提出一种阻抗等效电路参数的提取算法,由此建立在线阻抗等效电路模型。应用该方法实现了电力电子设备阻抗的在线工程测量,实测与仿真结果表明基于该建模方法所获得的阻抗等效电路能准确反映设备在线运行的阻抗特征。     

自组织人工神经网络在民航旅客盈利能力细分中的应用

目前采用的基于里程的旅客划分方法不能清晰区分旅客价值，应用Kohonen T自组织特征映射的人工神经网络模型将反映旅客盈利能力的多维行为特征属性数据以有序的方式映射到对旅客盈利性判别等级的低维空间，形成对旅客正确识别的一种拓扑意义的有序图。试验结果表明，此模型对客户细分识别成功率较高，准确率可达90．8％。     

结构系统可靠性分析中的人工神经网络方法

将人工神经网络方法应用于结构系统可靠性的研究，就结构系统可靠性分析中人工神经网络模型的及网络训练的有关问题进行了探讨，给出了相应的算例。     

货物配积载经验数据优化策略

合理配积载对保证船舶安全，贷物完整无损，加速船舶周转，缩短营运周期，提高船舶营运经济效益具有及其重要的作用．用神经网络对船舶配积载进行优化，并提出准确的数学模型代替人为经验数据，以提高船舶配积载质量．