基于改进的神经网络循环流化床锅炉建模

提出了基于改进的BP神经网络的方法,并引入附加动量项和自适应学习率,根据所提的建模方法进行实际建模.计算结果表明,该模型能够较好地对床温进行预测,可以反映主要参数变化时循环流化床锅炉床温的动态特性,说明了该建模方法的可行性.     

基于BP方法的企业核心竞争力关键因素探析

为了有效提升企业核心竞争力,对影响企业核心竞争力的关键因素进行识别和分析.依据人工神经网络理论,基于一较全面的企业核心竞争力评价指标体系,建立企业核心竞争力的人工神经网络专家模型,在此基础上构建一个识别企业核心竞争力关键影响因素的模型,是企业竞争战略的制定与实施的有益工具.对哈药集团进行实证研究表明,该模型能较好地识别哈药集团企业核心竞争力的关键影响因素,这对企业为提高核心竞争力如何进行有针对性的资源投入有较重要的借鉴价值.     

Rapid prediction method for nonlinear expansion process of medical vascular stent

A neural network model with high nonlinear recognition capability was constructed to describe the relationship between the deformation impact factors and the deformation results of vascular stent.Then,using the weighted correction method with the attached momentum term,the network training algorithm was optimized by introducing learning factor η and momentum factor ψ,so the speed of the network training and the system robustness were enhanced.The network was trained by some practi-cal cases,and the statisti...     

Multi-channel micro neural probe fabricated with SOI

Silicon-on-insulator(SOI) substrate is widely used in micro-electro-mechanical systems(MEMS).With the buried oxide layer of SOI acting as an etching stop,silicon based micro neural probe can be fabri-cated with improved uniformity and manufacturability.A seven-record-site neural probe was formed by inductive-coupled plasma(ICP) dry etching of an SOI substrate.The thickness of the probe is 15 μm.The shaft of the probe has dimensions of 3 mm×100 μm×15 μm with typical area of the record site of 78.5 μm2.The im...     

基于GA-RBF神经网络的光伏电池MPPT研究

讨论了光伏电池非线性输出特性,在此基础上,结合径向基函数神经网络的特点,提出了基于遗传算法优化的径向基函数神经网络方法,并将该方法用到了电池的最大功率点跟踪预测中。仿真及实验结果表明,与传统的径向基函数神经网络相比,该方法克服了网络参数选择的随机性,具有更高的精度和适应能力。     

基于免疫抗体生成算法的电力变压器故障诊断

提出了一种基于人工免疫的抗体生成算法,并将其应用于电力变压器的故障诊断。抗体生成算法仿生生物免疫系统中抗体对抗原的识别与记忆的机理,先对训练样本进行免疫学习和记忆,提取表征样本的有效特征,形成表征样本特征的记忆抗体集,再用最邻近分类法对测试样本进行分类识别。UCI的Iris数据集和电力变压器故障数据的仿真分析结果表明,抗体生成算法能够进行有效的分类,并具有很高的准确率。     

混合匹配规则的否定选择算法

针对目前基于免疫的检测器生成算法中,匹配规则单一造成的检测器质量低下的问题,提出一种基于混合匹配规则的否定选择算法,采用海明距离整体匹配的各段内R连续比特匹配的否定选择算法,即混合匹配否定选择算法,对算法的性能进行了分析．实验结果表明,该算法能够高效地产生所需要的检测器,提高了检测率,且降低了误报率．     

基于BP神经网络的协作过滤推荐算法

研究、探讨了协同推荐问题,提出了一种基于两层面的多个后向传播(BP)神经网络的协作过滤推荐算法(TMNN-CFRA). 两层面的多个BP神经网络协同工作,高层面BP网反向误差传播直至低层面多个人工神经网络(ANN)进行网络权值修正,以此为基础,借助用户评价等特征前向给出项目推荐. 标准评测集Movielens上的实验评测表明了TMNN-CFRA的可行性和有效性.     

嵌入式无线传感器网络自组织通信协议栈

从协议的分布性和简约性出发,设计了适用于当前大多数无线传感器网络节点平台的嵌入式协议栈,使节点快速地自组织构建网络并且实现数据通信．协议栈采用了多种路由和组网方式,直接为应用提供网络通信接口．仿真结果表明,本协议栈能实现成百传感器节点的快速组网和多跳通信,具有很大的实用价值．     

动态网络中的高效多故障诊断技术

针对已有算法复杂度较高,不适用于规模较大网络的问题,将被管系统建立成动态贝叶斯模型,并提出一种能处理多故障的近似推理算法. 通过复杂度分析,证明该近似算法时间复杂度为多项式级,远远低于精确算法的时间复杂度下限,可以用于解决大规模动态网络的故障诊断问题. 实验结果证明,新算法在准确度方面虽然略低于精确算法,但执行效率上远远高于精确算法.