粗糙集-神经网络计算机网络故障诊断方法研究

本文用粗糙神经网络进行计算机网络故障分类判断。首先用粗糙集理论对计算机网络的状态属性进行了约简,将庞大的状态属性表约简为最小属性表,然后将最小属性表作为三层前向神经网络的训练样本,构造了基于三层前向神经网络的计算机网络故障的分类判断系统。实践表明,粗糙神经网络计算机网络故障分类判断系统提高了故障诊断速度,其准确率比单独采用粗糙集方法或人工神经网络的方法都高。     

薄板裂纹诊断的专家系统

将人工神经网络与规则推理相结合,建立了薄板裂纹诊断的专家系统,该系统充分利用神经网络与规则推理的优点,采用正反向混合推理方式调用知识库中的各种知识进行薄板结构的裂纹诊断,采用基于实验的计算机仿真技术建立裂纹诊断的标准谱,基于模拟退火算法训练神经网络,实例表明,本文建立的专家系统克服了基于规则专家系统的自学习困难问题和基于神经网络诊断系统系统控制能力弱的缺点,具有较强的诊断能力。     

时变回归神经网络应用于弹簧优化设计研究

利用人工神经网络的理论,尝试将神经网络理论应用于机械优化设计。利用时变回归神经网络的可行性、渐近稳定性和最优性,通过神经网络系统的演化,使之演化到系统的平衡态,计算网络的Ｌｙａｐｕｎｏｖ函数,并将该函数与机械优化设计问题的最优解相对应,将人工神经网络在此时的网络参数与机械优化设计问题的设计变量相对应,从而实现机械优化问题的求解。描述了神经网络用于机械优化设计的仿真算法,并以弹簧为例进行了优化计算,     

基于神经网络与专家系统在泵站机组故障诊断中的研究

该文描述了人工神经网络的基本原理及其在故障诊断专家系统中的应用。分析了基于人工神经网络的故障诊断专家系统的设计思想、系统结构及知识表示、知识获取和推理机制等方面的基本方法。并以注水泵机组故障诊断专家系统为例说明神经网络故障诊断的推理过程。诊断结果表明了该方法的有效性。     

时变回归神经网络应用于弹簧优化设计的研究

利用人工神经网络的理论 ,尝试将神经网络理论应用于机械优化设计。利用时变回归神经网络的可行性、渐近稳定性和最优性 ,通过神经网络系统的演化 ,使之演化到系统的平衡态 ,计算网络的 L yapunov函数 ,并将该函数与机械优化设计问题的最优解相对应 ,将人工神经网络在此时的网络参数与机械优化设计问题的设计变量相对应 ,从而实现机械优化问题的求解。描述了神经网络用于机械优化设计的仿真算法 ,并以弹簧为例进行了优化计算 ,仿真结果表明了神经网络优化算法应用于机械优化设计的可行性     

神经网络理论在火炸药企业控制系统中系统安全评价的分析

阐述了人工神经网络基本原理,研究分析了BP神经网络模型的缺陷并提出了优化策略。在此基础上,将神经网络理论应用于火炸药企业的控制系统安全评价之中,提出了基于此理论的系统安全评价、实现方法和优点。     

基于人工神经网络的机械设计领域知识表达方法的研究

结合人工神经网络技术开展了机械设计领域经验型知识表达方法的研究，提出了一种基于多层神经网络的知识表达方法，该方法适合于数值型经验知识的表达，并对多层神经网络学习的ＢＰ算法进行了改进。     

用模糊神经网络进行铣刀磨损状态识别

刀具磨损监测过程是一个模式识别过程,模糊推理和人工神经网络都是进行模式识别非常有效的办法,针对模糊系统和神经网络各自表现出来的不足,将模糊推理和神经网络结合起来,充分利用模糊系统在处理结构性知识上的优势和神经网络在自学习和并行处理上的能力,形成模糊神经网络进行刀具磨损在线监测识别.通过研究模糊系统和神经网络的结合形势,...     

神经网络在机器人运动控制中的应用研究

运动控制是人工神经网络应用于机器人控制的重要内容。本文就人工神经网络用于机器人运动学正解问题进行研究 ,通过建立机器人运动学神经网络模型 ,给出了相应的 BP算法 ,并对 2 R、3 R和 6R机器人运动学正解进行了系统的计算机仿真 ,并结合实际任务 ,在 6R焊接机器人上进行了实验验证     

基于神经网络的误差复映参数算法

提出一种用人工神经网络解决机械加工中的误差复映问题的方法。分析了误差复映产生的机理,利用人工神经网络的非线性映射能力对输入样本进行分类,并用模糊理论对输出结果进行处理。对模糊理论和神经网络在机械加工中的应用作了一定的探索。     

神经网络及应用研究

阐述了神经网络的基本理论和概念,着重介绍了神经网络的基本信息处理单位--神经元及其互连模式的两种常用于控制系统的网络结构,提出了人工神经网络的的工作原理和预测方法.     

基于神经网络的电喷发动机故障诊断专家系统

针对汽车电喷发动机故障诊断的特点,本文对基于神经网络理论的发动机故障诊断方法进行了初步的研究,并在Windows环境下,将神经网络技术与计算机多媒体技术相结合,探讨了发动机故障诊断知识表示、知识获取及知识库的开发.对发动机故障诊断提供了智能诊断方法.     

基于模糊基因神经网络的传动设计评价模型的研究

利用模糊数学理论建立了评价语言值标尺,使专家知识的形式化数值表达成为可能。利用神经网络的非线性特性构成了多层次因素事物的评价模型,并建立了包括遗传算法和人工神经网络的混合学习系统,解决了网络设计问题。本评价模型建立的传动设计方案评价系统,使专家评价知识获取手段简化且易于表达,提高了评价结果的正确性。     

神经网络技术及其在发动机故障诊断中的应用

开发智能监测诊断技术对提高机械设备维修能力具有特别重要的意义。目前最常用的是基于知识的专家系统和基于神经网络的智能诊断系统。一、神经网络诊断技术人工神经网络技术是从人脑的生理结构出发来研究人的智能行为,模拟人脑     

基于PCNN的图像纹理分析研究——评《脉冲耦合神经网络图像处理(第2版)》

作为计算机模式识别和视觉识别的重要内容,纹理分析即对目标的纹理进行描述、分割分类和检索等.脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,简称PCNN)是近年来计算机领域研究的热点,其是一种新型的第3代人工神经网络模型,这种网络模型的时空总和特性较好,还具有动态脉冲发放特性等优良特性,目前研究人员正在研究其在图像处理、人工生命和目标的自动识别等领域的应用.人工神经网络是以生 物神经网络为基础,从而模拟人脑的结构建立的一个系统,是近年来神经心理学和信息科学等综合学科的研究重点.由林德布莱德编著、高等教 育出版社出版的《脉冲耦合神经网络图像处理(第2版)》一书,详细论述了神经网络对图像的识别和纹理分析的各种方法,还列举了大量的应用实例从事信息处理、生物医学图像处理和计算机视觉等研究人员可通过该书进一步深入了解关于PCNN图像处理的相关内容.     

基于Hopfield神经网络的变电站数据负载均衡系统研究

Hopfield神经网络作为递归神经网络,结合了存储系统和二元系统的神经网络,能够实现对局部极小的收敛。设计了一种基于Hopfield的变电站神经网络负载均衡系统。以一台监控计算机从电力管理系统服务器和客户端中收集网络能量数据,提出了一种基于Hopfield神经网络的自学习监测算法,对目标服务器和客户端进行过载诊断,并且还提出了一种自学习负载算法,通过人工神经网络的自学习实现训练更新,维持电力网络的稳定。     

神经网络用于故障诊断的实现方法

通过深入研究人工神经网络理论,探索神经网络技术在某型飞机自动飞行控制系统(CAY)故障诊断中的应用;建立由多个子模块组成的神经网络诊断系统模型,并选择其中一个模块进行设计与训练;训练后的神经网络能很好地对自动飞行控制系统已知故障模式进行识别,实现故障诊断。     

人工神经网络在制造过程智能预测控制中的应用研究

本文介绍了人工神经网络用于过程控制中的理论与方法，研究了基于多层神经网络的自校正控制。并应用神经网络控制方法仿真了丝杠磨削中的传动链误差控制，取得了良好的效果     

人工神经网络与智能 CAD

通过分析目前ＣＡＤ专家系统中存在的问题,对人工神经网络在智能ＣＡＤ中应用的理论和方法进行了探讨。文中介绍了人工神经网络在模拟形象思维、知识获取、知识表示等方面的应用,并对存在的一些问题进行了详细的讨论。     

人工神经网络在机械故障诊断技术中的应用

机械故障诊断对提高设备可靠性和利用率具有十分重要的意义。利用人工神经网络理论可以快速、有效地对机械故障进行诊断,建立了机械故障诊断神经网络模型,对变速箱中的典型故障进行了振动诊断。理论分析和测试结果表明,采用人工神经网络故障诊断技术可以快速、准确地诊断出机械故障类型。该诊断技术比传统的谱分析诊断技术试验工作量大大减少,而且在准确率和效率上都有很大提高。