基于CPSO-BP神经网络的冲击地压预测

针对预测冲击地压的传统方法存在的弊端,提出了一种基于混沌(Chaos)优化粒子群的BP神经网络算法。该算法将混沌、粒子群、BP神经网络结合起来,通过混沌粒子群算法寻优得到BP神经网络的最优权值和阈值初始值,然后进行网络训练和测试。该算法对冲击地压的预测取得了较好的效果。     

基于粒子群和BP混合优化的采煤机故障诊断分类方法研究

故障诊断的本质是信号的特征提取与分类,BP神经网络是典型的一种分类方法。针对传统的BP算法易形成局部极小值,缺乏全局搜索性的缺点,利用粒子群算法可以在复杂、多峰、非线性及不可微的空间中实现快速、高效的全局搜索的特点,结合传统BP算法,提出一种基于PSO-BP混合训练神经网络的新方法。该算法首先利用粒子群算法的全局搜索能力对BP网络的权值进行优化,同时引入粒子群熵的概念对粒子群体中个体的多样性进行度量,当粒子群熵的估计值超过某一设定阀值时,用BP算法进行神经网络的训练。采用采煤机的轴承故障数据集对PSO-BP算法进行验证,证明该方法能够对采煤机的故障进行诊断。     

基于粒子群优化RBF神经网络的液压钻机故障诊断

提出了一种基于粒子群优化径向基神经网络的液压钻机故障诊断方法。该方法使用虚拟仪器及LabVIEW软件对液压钻机的特征信号进行采集,利用粒子群优化算法对径向基神经网络的径向基中心值、宽度以及权值进行优化,实现了液压钻机的故障诊断。结果表明,基于粒子群优化径向基神经网络的液压钻机故障诊断方法在小样本情况下,诊断准确率高,实用性强。     

基于改进粒子群优化RBF神经网络的轧制力预报

依据RBF神经网络的非线性逼近能力和自学习特性, 提出基于RBF神经网络的建模方法。将最近邻聚类用于RBF神经网络隐层中心向量的确定, 并采用改进粒子群算法对最近邻聚类的聚类半径进行优化, 合理确定了RBF神经网络的隐层结构, 提出了一种基于改进粒子群算法的RBF神经网络(IMPSO-RBF)。将该网络应用于轧制力的预报, 与基本粒子群算法优化的RBF神经网络比较, 仿真结果表明其在预报精度和收敛速度上都有很大提高。     

基于SPCPSO神经网络红外瓦斯传感器自动补偿研究

针对瓦斯气体井下环境检测时易受干扰、硬件测量易产生漂移的问题,在建立神经网络红外瓦斯传感器补偿模型基础上提出小种群混沌粒子群算法(SPCPSO)对神经网络的部分参数进行优化。引入帐篷映射混沌算法来提高粒子群算法的遍历性,提高了算法的二次搜索精度。     

基于Adaboost-PSO-BP模型的开采沉陷预测研究

针对开采沉陷量与多影响因素复杂非线性关系问题，提出了基于粒子群算法优化BP神经网络的Adaboost强预测模型(Adaboost-PSO-BP模型)。预测结果表明，与BP模型、Adaboost-BP模型和PSO-BP模型相比，Adaboost-PSO-BP模型提高了预测精度，平均相对误差值优化到4.26%|该模型融合了Adaboost算法侧重预测误差大的样本和粒子群算法优化神经网络权值及阈值的特点，实现了强预测器“优中选优”的目的，在开采沉陷预测中具有可行性。     

MCPSO与RBFNN在滚动轴承故障诊断中的应用

将多群体协同粒子群优化算法应用于RBF神经网络优化设计,不仅拓宽了算法本身的应用范围,而且在一定程度上提高了神经网络的泛化能力,为进一步利用神经网络解决实际工程问题提供了便利。利用优化后的RBF神经网络建立从滚动轴承故障特征向量到故障模式之间的映射,达到了滚动轴承故障模式识别的目的,具有重要的理论和实际意义。     

基于PSO-BP的胶结充填体强度预测研究

为快速、准确地确定胶结充填体强度,构建了基于PSO-BP的胶结充填体强度预测模型,并以养护7 d和28 d的胶结充填体强度试验数据进行了验证。结果表明：结合粒子群算法优化BP神经网络初始权值,从而大大提高了预测模型的准确性和可靠性,基于粒子群算法优化下的神经网络相对误差为0.77%,比BP神经网络预测的平均相对误差降低了3.42%,表现出良好的预测精度。     

煤与瓦斯突出预测的PSO-BP算法模型

基于梯度下降的BP算法简单、可塑性强,但极易陷入局部极值,并且存在收敛速度慢等无法克服的缺陷。粒子群优化算法作为一种全局优化算法,引入到神经网络的训练中很容易实现,并且能够快速收敛。结合局部搜索能力快速的BP算法和全局搜索能力极强的粒子群优化算法,提出了PSO-BP算法的煤与瓦斯突出危险性区域预测模型。实验结果证明,该预测模型相比于基于BP神经网络的预测,在泛化能力和收敛速度上均有显著增长。     

基于粒子群神经网络的底板突水预测研究

将粒子群优化算法用于优化神经网络,有效地避免了神经网络易于陷入局部最小点、收敛速度慢等缺陷.将影响底板突水因子的水压、断层、岩溶发育、隔水层厚度作为输入矢量,将粒子群优化的神经网络模型用于煤矿的底板突水预测中,结果表明：模型具有良好的适应性,对比传统的BP网络,精度取得了极大提高,收敛更快.     

基于SoC嵌入式片上系统应用研究

以片上系统(SoC)为代表的嵌入式应用系统拉开了嵌入式系统发展的大幕,极大的推动了IT产业的发展,给人们的生产、生活带来深远的影响。嵌入式系统用在一些特定专用设备上,通常这些设备的硬件资源(如处理器、存储器等)非常有限,而且对成本敏感,有时对实时性要求较高等。常见的嵌入式系统如手机、PDA、电子词典、掌上电脑、VCD/DVD/MP3 Player、数码相机、游戏机、机顶盒、路由器等,这类嵌入式应用系统对成本比较敏感。还有一些对性能和实时性要求比较高,如通信系统,医疗仪器,航空航天设备以及军事武器上的一些嵌入式应用系统。     

基于互联网技术的智能建筑管理系统研究

随着现代化信息技术的迅猛发展,智能建筑系统集成成为一大研究热点,并为依托于信息技术促进建筑物整体功能的相应提升创造了有利条件。文章介绍了智能建筑系统集成以及B/S模式的特点,阐述了ASP.NET的新特性,对IPMS-智能建筑管理系统的研究与实现加以分析和讨论。     

浅谈对三项监察的认识

结合辽宁的监察工作,谈一谈对三项监察的认识。     

基于小波分析理论的风机故障诊断技术研究

基于小波分析理论,针对风机动静碰摩故障信号进行了小波分析,利用特定频带的信息进行故障诊断,并通过对实验数据分析有效地提取了故障特征,验证了该方法的正确性和有效性。该研究为对风机振动信号进行分析处理,进而为实施故障诊断提供了有效的方法。     

基于Inventor系列化零部件库的开发与调用研究

系列化零部件在设备设计中被大量而频繁地使用。目前,在CAD软件中并没有现成的系列化零部件模型库。过去,设计人员需要对CAD软件编程进行二次开发,来建立这类零部件模型库。详细阐述了利用Inventor的iPart功能开发设备的系列化零部件模型库步骤、要点及其调用方法。该研究对通用设备设计手段的创新和所有系列化零部件的设计与创建都具有指导意义。     

Studies on copper coating on carbon fibers

The weak interface bonding of metal matrix reinforced by carbon fibers is the central problem of fabricating such composites. Depositing copper coating on carbon fibers is regarded as a feasible method to solve the problem. In this paper, copper coating has been deposited on the fibers through both electroless deposition and electroplating methods. Two kinds of complexing agents and two stabilizing agents are taken during the electroless plating process. The solution is stable, and little extraneous component is absorbed on the surface. After adding additive agents and increasing the concentration of H2SO4 to the acid cupric sulfate electrolyte, the "black core" during usual electroplating process is avoided. The quality of copper coating is analyzed using SEM and XRD, etc.     

基于LCL滤波的三电平有源滤波器研制 基于LCL滤波的三电平有源滤波器研制

永城煤矿部分矿井提升机系统采用直流电动机调速设备,产生谐波,污染电网。针对这一问题,本研究研制了一套基于LCL滤波的三电平有源滤波器以降低系统谐波。该装置采用二极管箝位型三电平拓扑结构,通过电容电流反馈的有源阻尼方法进行谐振抑制,并且将智能化粒子群算法应用于LCL滤波器参数设计。本研究所采用理论及方法,经仿真验证证明其正确可行,可以有效降低系统谐波。通过样机实验结果证明,所研制的有源滤波器可以有效补偿直流提升系统产生的谐波,将电网谐波含量控制在5%以内,满足国家标准。     

基于AutoCAD的三维建模研究

叙述了复杂地质体三维建模在Adina中自下而上依次建立点、线、面和体的方法,其中面和体的定义需要手工完成,费时费力.用VC编写了AutoCAD To Adina三维建模程序,实现了点、线、面和体的自动定义,大大缩短了Adina三维建模的周期.实例表明,该方法具有较大的实用价值.     

使用Inventor创建端盖工程图的问题及解决办法

为了将端盖上的多种孔及凸台结构表达完整、清晰,需采用复合剖和向视图。使用Inventor软件不能直接生成这2种视图,对如何利用已有的工具创建这2种视图进行了研究,给出了关键技术和解决办法,为工程图的创建探索出了一套新型实用的方法。     

基于SEM的噪声烦恼度对矿工不安全行为的影响研究

为研究噪声烦恼度对矿工不安全行为的影响,确定出了影响噪声烦恼度的5个不同维度,编制了煤矿噪声烦恼度和矿工不安全行为测量量表,构建了煤矿噪声烦恼度对矿工不安全行为影响的结构方程模型(SEM)、通过分析结构方程模型的路径系数和模型拟合数据,得出噪声烦恼度不同维度对矿工不安全行为影响关系。研究表明,不安全行为意向在噪声烦恼度与矿工不安全行为之间存在间接效应,噪声烦恼度各维度对矿工不安全行为影响效应的大小排序为噪声属性、噪声不良心理、噪声排斥态度、噪声不良情绪、噪声疲劳。