模糊神经网络在模拟电路故障诊断中的应用

将模糊理论和神经网络结合起来用于模拟电路的故障诊断是一种有效的方法.首先测得模拟电路在故障状态和正常状态时各测试节点的电压值,并对其电压偏差值模糊化,从而求得不同故障状态下各测试节点的电压偏差值所对应的隶属度;其次,以各测试节点的隶属度和所对应的故障类型作为训练神经网络的样本,来建立从故障特征到故障类型的非线性函数;最后.将该方法用于视频放大电路的故障诊断.仿真结果验证了该方法的有效性.  

机器学习在GDP预测分析中的应用研究

应用机器学习思想对GDP数据进行分析,使用遗传算法优化BP人工神经网络建立GDP数据分析模型并进行预测,带回验证表明模型具有较高精度.在机器已习得数据规律后,利用Sestito和Dillon提出的SD算法,对习得知识后的模型进行知识获取的分析,得出一些由机器学习过程而获得的有意义的结论.这种分析方法可以广泛应用到如人口、经济等复杂系统的预测和分析中,分析出相关因子对结果的影响程度,为决策提供第三方的客观依据,具有很强的推广性和实用性.  

打卡图像的分层人脸比对识别方法研究

具有身份的人脸图像比对要求具有高的识别率和实时性。本文针对打卡人脸图像,提出了一种基于加权模板匹配和SVM的分层人脸识别方法。该方法利用Gabor小波变换进行人脸图像特征提取,采用贡献分析法分析特征的贡献权重,在待测人脸图像比对识别时,采用加权模板匹配进行比对,通过两个阈值的判断,在既不能认为比对正确和不正确的情形下,再采用SVM和库中人脸图像进行识别比对。实验结果表明,基于该方法的人脸比对识别率高、实时性好,可用于实时打卡人脸比对。  

移动机器人三维空间听觉定位系统设计

研究移动机器人听觉系统优化问题,针对准确判断发声源位置,为提高机器人听觉系统在空间中的搜索能力,设计了一种基于声达时间差的移动机器人听觉定位系统.整个系统分为信号采集及预处理、捕捉声达时间点、定位计算和机器人控制四个部分.通过建立正四面体结构的麦克风阵列,感知三维空间中目标发出的声音信号,采用声电信号处理技术,实时捕捉声音到达时间点:对定位的数学模型测定目标的方位信息进行仿真.结果证明,听觉系统可实现机器人在三维空间中对声源目标的实时定位,定位精度较高.  

电信行业第三代营业系统

打破传统人与人面对面似的电信业务办理方式,充分发挥互联网的优势,提出新一代的营业系统.将现实营业厅业务办理方式拓展到网络化办理,进而扩大业务覆盖范围,方便用户业务办理,提高业务办理效率,使业务受理更加人性化.  

基于神经网络的四元球面阵空间声源定向系统

针对移动机器人的目标声源定向问题,应用四元球面麦克风阵列建立了一套空间声源定向系统。为了解决通过阵列的时延值预测出目标声源方向的问题,提出了神经网络算法,并设计了双隐层BP神经网络。通过Matlab仿真验证了该网络可以实现近场和远场的声源定向,并在机器人本体上进行了实验测试,证明了该系统的实用性。  

基于BP神经网络的正四面体阵列声源定向研究

针对利用正四面体麦克风阵列获取的时延值实现目标声源跟踪这个问题,提出了一种基于BP神经网络的声源定向方法。设计了一个含有双隐层的BP神经网络,使用Matlab神经网络工具箱进行仿真实验,证明可以实现远场和近场的声源定向,进而进行声源跟踪,有较高的实用性。  

一种基于图形数据库的快速电力网络拓扑分析方法

提出了一种基于图形数据库的通用拓扑分析方法，将多状态设备映射为多节点，每个节点的父对象都为此设备，将设备连接抽象为连接电缆节点和连接关系，每种设备的电气属性都抽象为节点和关系的属性，在将网络的拓扑信息入库后，组合利用图形数据库中的多种图形分析算法，并结合电力网络应用开发出相连节点连通性分析和停电范围检测算法，基于此开发的电网停电范围监测系统和变电站智能开票操作票程序该方法具备高可用性和高性能，取得了良好的效果．  

基于IIS的学生登录软件开发与管理

分析并设计了一个功能较齐全、实用性较强、扩展灵活、安全性高、操作方便的基于IIS的网络管理系统,对系统进行划分,对各个子系统的功能进行详尽的描述。  

中国铁路运输生产力布局与经济发展的适应性评价分析

2003年，我国将铁路运输生产力布局的调整工作作为铁路运输跨越式发展的重点任务之一，总体规划，分步操作实施，以期到2020年能使我国铁路的资源配置、劳动用工和设备综合利用率能达到发达国家水平。这次调整取得了显著成效，铁路运输效率大大提高了，劳动生产率提高了40%-50%。调整铁路运输生产力布局是为满足我国铁路日益增长的运输需求，这是与经济发展密切相关的。本文就铁路运输生产力布局与经济发展的适应性进行详细的分析探讨。