基于JSCORS与似大地水准面精化模型的RTK三维水深测量研究

文章以长江江苏段为实例,提出了一种RTK三维水深测量测量方法,利用长江江苏段沿岸的控制点资料,基于分段二次曲面与BP神经网络拟合算法建立似大地水准面精化模型。利用该模型换算测深点高程数据文件,并输出数据成图。经多方面精度测试比对,此方法能够获得高精度的水底点高程。     

基于遗传BP神经网络的电控发动机故障诊断研究

为提高发动机故障诊断的正确率与精确度,提出遗传算法和BP神经网络相结合的故障诊断模型。将发动机部分尾气信息和传感器数据作为BP神经网络诊断模型的输入变量,利用遗传算法的全局搜索能力优化BP神经网络的初始权值和阈值,采用优化后的BP神经网络建立发动机故障的诊断模型。实验结果表明该诊断模型可提高发动机故障诊断的正确率。     

基于文化粒子群网络优化算法的医学图像研究

文章提出了基于文化粒子群的网络优化算法的医学图像方法，通过在50例唇裂矫正术中运用BP神经网络进行学习．对唇部进行解剖观察和美学分析，在矫正修复手术中不断学习和调整来接近期望输出，并通过实验仿真及客观的图像提出了评估准则。实验结果表明，在美学研究基础上的基于文化粒子群BP神经网络的医学图像研究，适用于唇裂的矫正修复。     

供水管道渗漏定位方法探讨

文中以供水管道的渗漏定位为研究对象,概括了当前主要使用的供水管道渗漏定位方法。鉴于国内供水管道管网分区还比较滞后的现状,提出了基于贝叶斯理论的概率神经网络模型来判断出现漏损的故障类型,可在此定性判断的基础上来利用现有仪器做进一步的精确定位。     

基于智能仿真的机械故障诊断方法研究

文章总结了机械故障诊断技术中应用仿真技术的4种模式，提出了将仿真技术与目前的智能方法相结合的思路，建立了结合神经网络和仿真技术的机械故障诊断方法的分析流程。文中所设计的故障诊断方法可以利用小样本来对机械设备进行故障诊断，因此，具有广泛的工程实用性和推广价值。     

Elman递归神经网络在结构分析中的应用

给出了Elman动态递归神经网络的网络结构和基本原理。基于Elman递归神经网络能够逼近任意非线性函数的特点,提出了一种基于Elman递归神经网络建立结构分析模型的方法。利用Elman递归神经网络对桁架进行建模,真实地反映了桁架结构的动态特性。     

一种新的综合滤波在INS/GPS/CNS组合导航系统中的应用研究

针对INS／GPS／CNS组合导航系统的特点，采用了基于H。滤波的神经网络代替传统卡尔曼滤波器，利用INS／GPS、INS／CNS两个局部滤波器的输出值，通过联合滤波器进行线性最优估计，且进行了计算机仿真。仿真结果表明，该算法在满足系统精度和容错性要求的基础上，有效地改善了系统的自适应性、实时性、鲁棒性等性能，是组合导航系统理想的结构模型。     

基于BP神经网络的二手车价格评估影响因素研究

为了高效客观准确评估二手车价格,以影响二手车价格评估的因素为研究对象,采用文献法分析筛选出二手车评估价格的11个影响因素并建立了BP神经网络二手车价格评估模型。通过BP神经网络二手车价格评估模型的计算结果显示模型预测价格与实际价格相关系数达到0.96,根据所建模型的连接权值得出了二手车价格评估影响权重值较大的7个因素。最后将影响二手车价格评估的7个主要因素作为输入重构了价格评估模型并重新计算二手车价格得出BP-11模型与BP-7模型计算结果基本一致且Pearson相关性度到0.83。因此本文的研究结果表明:二手车价格评估主要受综合油耗、车辆售后满意度、车龄、车辆可靠性、舒适性、外观、当前里程数的影响,BP神经网络二手车价格评估模型可由这7个因素描述。     

一种短时交通流组合预测模型

为提高短时交通流预测的精度,提出利用BP神经网络、RBF神经网络和ARIMA模型构建组合预测模型,该组合预测模型利用最优化原理进行权系数的分配,并且满足分配到的权值始终具有实际意义。通过对分配的权系数进行显著性检验,以确保组合预测模型中选用的单项预测方法显著相关。通过实例分析,验证了组合预测模型的有效性,结果表明,相比较单一的预测模型,组合预测模型具有更高的预测精度。