改进的GPC在网络控制系统时延问题中的应用

针对网络控制系统的时延具有随机、时变的特性,常会出现控制效果不理想的问题提出了动态BP网络误差修正的广义预测控制.在BP神经网络中加入误差动态反馈环节,形成动态补偿的神经网络模型,通过动态BP网络建立误差的预测模型,采用误差预测值对传统广义预测控制的输出预测值进行修正.仿真结果表明,将算法应用到时延网络控制系统当中能取得较好的控制效果.     

基于SAIL模型的HJ-1卫星LAI反演算法研究

基于辐射传输模型和人工神经网络算法,研究出适用于环境一号卫星CCD相机数据的叶面积指数反演算法针对环境一号卫星CCD相机的波段特征,设计出一种新的植被指数HJVI,有效的避免了数据饱和现象,提高了算法的精度。     

暂态混沌神经网络在蛋白质关联图预测中应用研究

蛋白质结构预测是生物信息学的一个主要研究方向,而蛋白质关联图预测是其中的一个重要内容.针对蛋白质关联图预测问题,提出一种暂态混沌神经网络实现方法,所提出的方法具有暂态混沌特性和平稳收敛特性,能有效避免传统Hopfield 神经网络极易陷入局部极值的缺陷.它通过短暂的倒分叉过程,能很快进入稳定收敛状态.仿真结果表明:暂态混沌神经网络解决蛋白质关联图预测问题时,总能收敛到全局最优或几乎接近全局最优,同时具有更高的搜索效率.这种方法预测精度达到0.27,比随机预测器高9倍.     

遗传前馈神经网络在函数逼近中的应用

人工神经网络具有高计算能力、泛化能力和非线性映射等特点,被成功应用于众多领域,但缺乏用于确定其网络拓扑结构、激活函数和训练方法的规则。该文提出利用遗传算法优化前馈神经网络的方法,将网络结构、激活函数和训练方法等编码作为个体,发现最优或次优解,针对特定问题设计较理想的前馈神经网络。介绍遗传算法的具体步骤,对非线性函数逼近进行实验,结果表明优化后前馈神经网络的性能优于由经验确定的前馈神经网络,验证了本文方法的有效性。     

基于人工神经网络的信息处理

1 概述 当今的社会是信息的社会,要使信息得到及时利用,为国民经济和科学技术以及国防工业的发展服务,必须对信息数据的采集、加工处理、传输、存储、决策和执行等进行全面的技术革新,以适应社会发展形式的需求.因此,信息科学技术有着极其广泛的重要应用领域,如通信、雷达、声纳、电子测量仪器、生物医学工程、振动工程、地震勘探、图像处理、计算机科学等.各领域的电子信息系统往往具有不同的性能和特征,但是电子信息系统设备的设计都涉及到信息表征和信息处理技术,如果这种信息科技能获得新的突破,电子信息系统产品将走上新的台阶.     

基于BP神经网络的网络安全评价方法研究

网络安全涉及计算机、通信、物理、数学、生物、管理、社会等众多领域,是一项复杂的系统工程.因此,必须采用系统工程的思想和方法,对整个网络的安全状况进行综合评价,才能得出科学的评价结果.以层次分析法为基础,构建了BP神经网络评价模型,可用于网络安全等级的综合评价,从而得到更科学、合理的评价结果.研究工作为全面评价计算机网络安全状况提供新的思路和方法,对网络安全测评认证工作具有较高的理论价值和广阔的应用前景.     

基于自组织神经网络的炉膛火焰燃烧诊断系统

针对目前大型锅炉火焰检测手段的落后现状,提出了一种基于数字图像处理与自组织竞争神经网络进行燃烧诊断的方法,设计了一套火焰燃烧诊断系统.利用数字图像处理技术提取火焰特征量,应用神经网络的竞争学习对不同负荷下的全炉膛火焰图像进行识别分类,从而实现燃烧诊断和灭火预警的功能.     

冰蓄冷空调系统的优化控制方案设计

介绍了冰蓄冷空调系统的应用现状和常用的控制策略,提出了一种经济有效的优化控制方案.方案主要由负荷预测、优化控制运行和自控实施三大部分组成.重点介绍了如何运用人工神经网络去做建筑物的逐时负荷预测和建立优化运行数学模型.     

基于人工神经网络的股票高低点周期预测模型

基于股市波动的特点提出一种新的数据预处理方法--高低点法,并使用人工神经网络构建一个用于股市预测的高低点周期预测模型,该模型较好地刻画了股票市场运行的特点.     

数据融合技术在废弃弹药分类中的应用

为了对废弃弹药进行分类并安全处理,提出了基于数据融合技术的超声波检测弹体内部成份方法.应用超声检测仪采集大量弹体内部成份样本数据,运用数据融合技术建立神经网络融合模型,对超声波的首波、幅值、频率、增益等特征进行融和处理,从而判断弹药的种类.实验结果表明,该方法准确可靠,具有较高的推广应用价值.