BP和RBF神经网络在辨识内燃机燃烧过程中的应用

分析了发动机燃烧过程的研究方式,提出了用BP和RBF网络辨识内燃机燃烧过程的方法。选定神经网络的结构、隐层神经元的作用函数和控制参数,成功地得到了发动机的辨识模型,结果由RBF网络辨识的模型给出,从这一模型可以获得任意点缸内压力和温度以延拓的参数,为排放分析、计算和结构优化提供了良好的基础。     

液压半主动悬架的自适应神经网络控制

提出了液压半主动悬架系统的自适应神经网络控制策略 ,分析了系统模型及自适应神经网络控制器的设计和实现 ,并对控制效果进行了仿真研究。结果表明通过这种控制策略可以得到比较好的控制效果。     

张弦梁结构的优化设计方法研究

利用神经网络的强大映射功能,采用拟满应力法分析杆件截面变量的离散性,同时与遗传算法相结合而构成的一种新型组合优化方法．经平面张弦粱结构算例优化分析表明,计算速度快捷、有效可靠且能够满足工程精度要求。     

不等时距GM(1,1)模型预测地基沉降研究

分别采用直线插值、三次样条插值、BP神经网络3种方法,用M ATLAB语言编制程序将不等时距序列转化为等时距序列,采用灰色理论预测沉降.由于BP神经网络强大的非线性映射功能,可以避免常规插值法所造成的一系列误差.实际工程应用结果表明,利用直线插值、三次样条插值和BP神经网络与灰色理论联合建模所得的预测值与实测值的最大相对误差分别为17.2%,5.9%和4.6%.由此可见BP神经网络和灰色理论联合建立的GM(1,1)模型用于预测路基沉降最为精确.     

高等级公路交织区交通冲突数与安全性关系研究

结合人工神经网络建立的高等级公路交织区交通冲突数与安全性关系模型．从模型调试、测试结果及评价结果来看,具有较好的应用价值。     

Energy-aware load-balaning fault-tolerant routing scheme for ad hoc sensor networks

Most routing protocols for sensor networks try to extend network lifetime by minimizing the energy consumption, but have not taken the network reliability into account. An energy-aware, load-balancing and fault-tolerant routing scheme, termed as ELFR was propsed to adapt to the harsh environment. First a network robustness model was presented. Based on this model, the route discovery phase was designed to make the sensors to construct into a hop-leveled network which is mesh structure. A cross-layer design was adopted to measure the transmission delay so as to detect the failed nodes. The routing scheme works with acknowledge （ACK） feedback mechanism to transfer control messages to avoid producing extra control overhead messages. When nodes fail, the new healthy paths will be selected locally without rerouting. Simulation results show that our scheme is much robust, and it achieves better energy efficiency, load balancing and maintains good end-to-end delay.     

基于图像分析的滚动轴承表面缺陷识别技术研究

系统介绍了滚动轴承表面缺陷视觉检测系统的检测原理及流程,着重分析了表面缺陷二值图像的几何特征和形状矩特征、BP神经网络的各参数选择以及实验结果．实验证明本系统用于滚动轴承表面缺陷检测具有可行性,采用神经网络识别可使表面缺陷分类正确率达到88％．     

基于神经网络的公交客流预测

公交客流量具有动态性,受多种因素的影响,不能或无法用精确的数学模型进行预测。通过对公交客流量预测的Elman和BP神经网络的建立、学习和训练。并以前三年的公交客流量、国内生产总值、工业总产值、城市人口数作为两种神经网络的输入神经元,第四年的公交客流量作为输出神经元,同时以合肥市公交客流量为例进行分析,结果表明：所建的Elman模型比EBP模型的预测精度高,效果好。     

基于AMFNN的非线性噪声消除器

提出基于加乘性模糊神经网络(AMFNN)的非线性噪声消除器，讨论了AMFNN模型和学习算法及其通用逼近性．该消除器利用AMFNN逼近噪声，然后从测量信号中消去噪声即得到有用信号．该噪声消除器具有神经网络分布式并行信息处理能力、较好的容错性和鲁棒性以及除噪性能．     

具有反应扩散的神经网络的稳定性分析

通过构造适当的平均Luapunov函数，利用M矩阵理论，研究了一类具有反应扩散的Hopfield神经网络的全局稳定性．在放松神经网络的激活函数的有界性、单调递增性和可微性的条件下，得到了神经网络的全局渐近稳定的条件．这些条件适合于神经网络的关联矩阵为对称或非对称矩阵、激活函数为非单调的情况．