浅谈龚贤积墨法

龚贤作为金陵画派的精神领袖,以其高洁的人品和卓绝的画艺光耀古今,全方位认识他独特的绘画方法——积墨法,有助于我们学习及对其作品的理解。     

油水两相流电导信号的IMF特征提取及流型识别

石油开采过程中油水流型对压力等参数影响很大,准确识别流型可以提高传输效率、降低开采成本.利用INV306型智能信号采集处理系统和电导探针测量系统,采集垂直上升管中三种不同油水两相流流型的电导波动信号.应用经验模态分解(EMD)对电导波动信号进行了IMF特征参数的提取,然后分别提取各模态的能量特征,并将其作为Elman神经网络的输入,训练并建立网络.用检测样本进行检测,结果表明:该方法可以准确识别出三种典型流型,具有较好的识别效果.     

K5\e×Sn的交叉数

K5\e×Sn表示将完全图K5删除一条边e所得到的图,Sn表示星图K1,n.证明了一类特殊的图Hn的交叉数为Z(5,n)+2n以及笛卡儿积图K5\e×Sn的交叉数为Z(5,n)+4n.     

基于神经网络的期铜价格趋势预测研究

运用X-12-ARIMA季节调整方法,对上海交易所三月期铜月平均价格进行季节性调整,消除了季节因素和不规则因素对铜价的影响.针对季节调整后序列,分另建立了BP、RBF、Elman等神经网络模型,并对期铜价格进行预洲.预测效果比较说明,与传统的神经网络相比,Elman神经网络模型具有收敛速度快、预测精度高的特点,能在期铜价格预测方面取得较好的效果.     

神经网络法在光伏水泵最大功率点跟踪中的应用

光伏水泵系统中需要快速准确的跟踪最大功率点,如今已经发展了许多控制方法,诸如扰动观察法和电导增量法,并且日趋发展成熟。本文就在人工智能领域逐渐发展成熟的BP神经网络技术在光伏水泵系统中的应用做具体的探讨,并用MATLAB进行仿真。     

基于自组织神经网络的建筑市场执业资格人员信用分类研究

利用自组织神经网络技术,结合建筑市场执业资格人员信用的相关特点,研究了网络中神经元个数的确定、训练步数、网络维数、获胜神经元的领域等对网络结构和执业资格人员信用划分类别的影响,给出了执业资格人员信用分类的网络构造思想和神经网络结构,并以被调查的执业资格人员为例进行了实证研究。研究结果表明,该方法简便、易行,适用于执业资格人员信用分类研究,为开展执业资格人员信用管理奠定了良好的理论方法基础。     

风能发电系统谐波检测智能方法研究

大量的非线性和冲击性负载的涌现使谐波与无功电流对公共电网的污染日益严重,本文论述了风电并网电网中谐波滤除系统的结构,阐述了谐波的检测与分析,提出了一种基于神经网络的谐波检测方法,理论分析和仿真结果证实了该方法的可行性。     

积维数为2的3维可换结合代数的分类

通过对复数域上3维可换结合代数积维数的讨论,给出了3维可换结合代数分类,本文仅讨论积维数为2的情形。     

基于BP神经网络的磁通门传感器温度误差补偿

三轴磁通门传感器受温度影响明显,严重影响其测量准确度,需要研究补偿方法,提高测量准确性.在不同磁场环境下,利用无磁高低温试验箱对传感器输出值温度特性进行了测试,并采用BP神经网络的方法进行温度补偿.分别阐述了设备操作过程及数据处理方式.采集传感器在不同温度下的测量数据样本;将BP神经网络应用于温度误差模型的非线性辨识,...     

美用DNA制造出首个人造神经网络

<正>据美国每日科学网站7月20日报道,美国科学家朝人工智能领域迈出了关键的一步:他们使用DNA,在试管中制造出了首个人造神经网络,这个相互作用的分子组成的电路能像人脑一样,基于