基于RBF神经网络的离心压缩机的性能预测研究

利用径向基函数神经网络(RBF)建立对离心压缩机性能预测的神经网络模型,从而能够精确地预测出离心压缩机的性能参数的大小,能够分析离心压缩机的流量,叶片出口安装角,压力比和效率之间的神经网络与预测关系。应用数值计算软件MATLBA软件完成了离心压缩机的性能预测,分别对离心压缩机的压力比和效率进行了性能预测,预测效果表明,RBF神经网络的计算模型可以提高预测效率和预测精度。     

遗传支持向量机在液压泵轴承故障的预测与应用

为了能够提高液压泵轴承故障预测的效率,深入地研究了支持向量机在液压泵轴承故障诊断中的预测和应用。提出了遗传模拟退火算法优化的最小二乘支持向量机预测模型,并分别对最小二乘支持向量机和遗传模拟退火算法进行了描述,给出了优化预测模型。通过实例研究,结果表明该方法具有较高的预测精度。     

在C中存取Oracle数据库表中BLOB数据的方法研究

该文在ASP.NET平台上使用C#编程,通过ADO.NET访问Oracle后台数据库,详细介绍了存取Oracle数据表中的BLOB数据的方法,并阐述了其工作原理及实现过程。     

基于MATLAB的复合数字水印认证系统的设计与应用

为实现多媒体图像的知识产权保护,进行有效的防篡改认证,设计了复合数字水印认证系统。利用该系统可以对单个或批量的多媒体图像嵌入鲁棒性水印及脆弱性水印。仿真实验证明,多媒体数字图像嵌入复合数字水印后和原始图像几呼一样,水印隐蔽效果好;当图像被篡改后,用该系统进行水印认证,可以清晰看到版权标志信息是否被篡改以及定位显示篡改的内容。     

一种改进粒子群算法在水轮机控制中的应用

关于水轮发电机控制系统优化问题,水轮发电机组的控制技术对于水轮发电机组稳定工作非常重要。针对保证供电质量,改善调节系统的非线性时滞特性,利用具有局部搜索能力的粒子群算法对水轮发电机组进行模糊PID控制可以确保控制的稳定性。首先,根据水轮发电机组的控制原理和模糊PID控制器的基本结构,提出具有局部搜索能力的改进粒子群算法,利用模糊PID控制器以及采用了改进粒子群算法的模糊PID控制器,用MATLAB软件对水轮发电机组进行优化控制仿真,仿真结果表明采用改进粒子群算法的模糊PID控制器具有最优的控制效果。     

基于优化的粗神经网络在地质样品元素的预测研究

在神经网络中引入粗糙集理论和模糊聚类方法,实现建模预测。首先用粗糙集和模糊聚类进行属性约简,去掉冗余的属性。然后根据模糊逻辑规则获取合理的网络输入层、隐含层和输出层,建立优化的粗神经网络预测模型。该模型可以有效地去除神经网络中输入层的冗余神经元,合理地确定隐含层神经元的数目,使神经网络提高收敛性能,获得更好的非线性逼近能力。仿真实验结果说明:优化的粗神经网络预测模型,可提取有用信息,简化网络结构,减少训练时间,提高预测精度。在地质样品元素的预测实验中,取得了良好的效果。     

用Matlab GUI技术实现B样条曲线的可视化教学

B样条曲线是计算机专业的《计算机辅助几何设计》课程的重要内容之一。通过Matlab GUI技术编程设计了《B样条曲线绘制系统》,在计算机辅助几何设计课程的教学中,可获得可视化教学效果,提高学生的学习兴趣,具有较大的辅教价值。     

粒子群算法及其哲学启示

粒子群优化（PSO）算法是一种模拟自然生物群体（swarm）行为的优化技术。PSO算法源于对鸟群觅食行为的研究,该算法简单易实现,可调参数少,已得到广泛研究和应用。PSO算法不仅仅是种算法,更是一种学习和思维的创新,体现出学科之间交互所发生的一些突破。它不但是计算机理论上极大的理论创新,而且在哲学上也具有丰富的内涵。对此进行了论述。