基于网络文本的山地景观游客行为与形象感知研究——以重庆市长嘉汇弹子石老街为例

剖析网络评价文本能为景观规划设计提供科学的依据支撑,弥补因快速城镇化建设发展而导致的公众参与不足,对于景观设计而言是非常重要的。以重庆市弹子石老街为例,基于网络文本内容分析法,利用rostcm6、excel及python等分析和数据抓取软件,采集大众点评的相关评论数据,以山地景观设计视角结合相关数据分析软件进行定性定量分析并制作可视化分析图,最终从多维度分析游客评论得出结果及改进建议,总结针对重庆弹子石老街及山地景观设计的6条设计策略:(1)交通可达的组织方式;(2)垂直上下的衔接转换;(3)对景远眺的外向空间;(4)本土文化的特色彰显;(5)城市事件的策划安排;(6)游览夜景的慢行系统,期望对今后的类似山地景观空间规划设计提供一定参考和借鉴价值。     

多模型系统的神经网络控制器设计

针对多模型不确定系统,文章给出利用神经网络同时逼近多个常规控制器,实现多模型控制的神经网络控制方法.仿真实验结果表明了该方法简单有效,鲁棒性强.     

Fe(Ⅲ)改性膨润土光催化降解水溶液中的4-氯苯酚

以Fe（Ⅲ）离子交换改性膨润土,制得一种多相Fenton催化剂;以4-氯苯酚为模型污染物,研究不同反应条件的影响。结果表明,复合催化剂主要含SiO2及α-Fe2O3两种晶型,Fe是以高催化活性的α-Fe2O3形式存在。复合催化剂在H2O2及紫外光的协同作用下,经60 min反应后对4-氯苯酚的降解率约100%,TOC去除率约70%,且其循环使用性能较好。在实际操作过程中,控制溶液体系的pH值为6以及H2O2与4-氯苯酚浓度比约15较为适宜;在4-氯苯酚的降解过程中,C—Cl键持续断裂,Cl-被释放出来,降解过程生成了一些不含氯的中间产物。     

应用BP神经网络的单机架可逆式冷轧机弯辊力预设定

针对单机架可逆式冷轧机生产过程中，由于不同热轧生产厂的热轧板形原料性能、板形差别较大、从而造成弯辊力预设定值和实际指标相差较大的问题，利用现场生产工艺数据丰富，采用人工智能BP神经网络的方法，通过大量数据输入进行训练，大大的提高了生产过程中弯辊力预设定值的准确性。     

基于人工智能的钛合金热变形工艺参数优化

在深入分析热变形工艺参数对Ti-15-3合金显微组织及成形载荷的影响的基础上,以变形温度、变形程度和变形速率等热变形工艺参数作为设计变量,以显微组织和成形力的最佳综合为目标,建立了该合金热塑性成形工艺参数的多目标优化数学模型。以显微组织参数和成形力的人工神经网络预测模型作为优化算法的知识源,将人工神经网络与修正的遗传算法相结合,对Ti-15-3合金的热塑性成形工艺参数进行优化。结果表明,提出的修正的遗传算法是有效的,采用将其与人工神经网络相结合的方法对钛合金的热塑性成形工艺参数进行优化是可行的。     

ANN valuation model of material LCIA profile

Weighting model is the only valuation model of life cycle impact assessment(LCIA) profile now. It simplifies evaluation function into linear function, and makes the determination of weighting factor complicated. Therefore the valuation of LCIA profile is the most critical and controversial step in life cycle assessment(LCA). Development on valuation models, which are understood easily and accepted widely, is urgently needed in the field of LCA.The modeling approaches for the linear evaluation function were summed up. The modeling approaches for the nonlinear evaluation function were set up by function approximation theory, which include choosing preference products, forming preference data, establishing artificial neural network(ANN) and training ANN by preference data.By selecting 7 material products as preference product, experience was done with modeling approaches of the nonlinear evaluation function. The results show that the modeling approaches and valuation model of the nonlinear evaluation function are more practical than the weighting model.     

基于动态结构神经网络的自组织模糊控制

给出了一种利用动态结构的BP 神经网络进行模糊推理的方法,即在学习过程中BP网络的隐层层数和维数不断变化,其目的在于使网络性能在训练过程中始终保持最优,从而实现规则自组织,达到在控制过程中不断优化控制性能的目的.     

消失模铸造充型过程的模拟方法

通过分析消失模铸造充型过程的特点，提出了一种消失模铸造充型过程的计算模型，并用人工神经网络算法计算了充型过程中不同时刻液态金属-模样界面的位置．模拟计算结果与实际测试结果无论在充型形态还是充型时间上都符合得较好．     

基于小脑模型神经网络控制的混合驱动连杆机构控制系统研究

混合驱动连杆机构系统是一种新型的可控机构,采用一个不可控电机和一个实时可控电机作为驱动元.两种类型的输入运动通过一个两自由度运行机构复合后,可得到柔性输出运动.位置控制系统对保证混合驱动连杆机构输出精度起着决定性的作用,其控制系统要求实现高精度的跟随运动.文章运用复合控制思想,基于小脑神经网络,设计了混合驱动性杆机构的复合控制系统,并进行了仿真实验.仿真结果表明,该方法可以显著提高系统精度,且具有良好的控制性能.     

神经网络在电液位置伺服系统中的应用

设计了基于BP神经网络的自适应PID控制器，该控制器充分利用了经典PID控制算法简单的特点，又利用了神经网络良好的自适应和抗干扰能力，通过神经网络的学习和对系统的在线辨识，自适应调整PID参数，使控制系统对参数变化表现出良好的鲁棒性和控制性能，并通过仿真证明了所设计系统的合理性。