用BP网络诊断汽轮发电机组振动故障

针对ＢＰ网络的不足，提出了自适应学习率的ＢＰ网络算法，该算法从根本上解决了ＢＰ网络中学习率的取值和收敛速度慢的问题，并有效地解决了ＢＰ网络易收剑到局部最小点的问题，并将这种改进的算法应用于汽轮发电机组的故障诊断中，结果表明该方法可行。     

BP网络学习算法改进及用于手写体数字识别

从误差函数入手对传统ＢＰ学习算法进行改进，实验表明此改进算法不仅提出了网络训练效率，而且改善了网络推广性能。     

BP神经网络训练的函数变步长搜索调整法

通过深入分析了ＢＰ神经网络的步长调整，采用函数变步长搜索法来提高网络的学习速度，提出一种新的改进的ＢＰ算法，该算法在速度和收敛性方面比传统ＢＰ算法优越。     

一种快速敛于全局最小点的BP新算法

局部最小问题是ＢＰ算法本身固有缺点。本文针对这一问题，提出了一种改进算法－ＢＰ算法。该算法把较大的学习率能导致网络振荡这一消极因素，成功地转化为使网络能跳出局部最小的有利机制，同时在调整学习率时，有效地运用了模拟退火思想，从而使ＢＰ网的学习过程能够以较快的速度收敛于全局最小点。     

基于步长优化和共轭梯度法的改进BP算法

本文针对传统ＢＰ算法存在的两个常见问题进行了讨论，提出了基于步长优化和共轭梯度法的改进ＢＰ算法。新的算法避免了目前由人为经验确定迭代步长的缺陷，并能有效克服局部极小值。这样可使网络加快收敛，稳定性变好。     

神经网络在过程建模中的应用

阐述了神经网络用于过程建模目前存在的问题，提出了改进的方法，并将此应用到了大型炼油厂脱蜡过程的建模中。通过比较改进前后的ＢＰ算法仿真结果可以看出，改进后的算法在网络的训练收敛速度上有了较大提高。     

基于单层感知器的辨识方法及其应用

单层感知器神经网络模型是多层感知器神经网络———ＢＰ网络的基础,对单层感知器学习算法的改进是进行ＢＰ网络学习算法改进的基础。把带遗忘因子的递推最小二乘辩识算法的原理应用到单层感知器的学习算法中,提出了单层感知器的改进学习算法。这一改进算法克服了常规学习算法不适于在线学习的缺点。仿真实验的结果证实,基于改进学习算法的单层感知器完全可以满足线性系统在线辨识的要求。最后分析了这种改进算法的优点及其具有这些优点的原因     

前向网络学习算法：学习速率矩阵法

本文针对前向网络ＢＰ算法存在的收敛工慢，数值稳定性较差，网络学习困难等主要缺陷，提出用非线性优化理论中的ＢＦＧＳ方法的构造学习速率阵，以替代原来的学习速率常数，并且输入一组样本改变一次权值向量。从而使网络训练时收敛速度极快，数值稳定性好且算法易并行化。文中对ＬＲＭ，ＢＰ，改进ＢＰ算法的收敛性，数值稳定性，计算复杂度等进行了讨论。对异或（ＸＯＲ）问题和六位进制数对称性判别问题进行了仿真比较，结果表明     

基于单层感知器的辨识方法及其应用

单层感知器神经网络模型是多层感知器神经网络－－ＢＰ网络的基础,对单层感知器学习算法的改进是进行ＢＰ网络学习算法改进的基础。把带遗忘因子的递推最小二乘辨识算法的原理应用到单层感知器的学习算法,提出了单层感知器的改进学习算法。这一改进算法克服了常规学习算法不适于在线学习的缺点。 结果证实。基于改进学习算法的层感知器完全可以满足线性系统在线辨识的要求。最后分析了这种改进算法的优点及其具有这些优点的原因。     

基于 ANN 的 FMS 故障诊断模型及其学习算法

讨论了基于前馈型神经网络的ＦＭＳ故障诊断模型，并提出一种用于前馈型神经网络训练的改进ＢＰ算法和基于遗传算法的网络初始点获取策略，给出一种通用前馈型神经网络结构和学习参数自整定学习算法，最后应用上述方法建立了基于前馈型神经网络的ＦＭＳ机器人故障诊断模型，并用所提出的新的学习算法对网络进行了学习，与传统ＢＰ算法比较，学习速度较快，且不易陷入局部极小点     

求解等式约束最优化的一种信赖域方法

本文利用Zangwill型不可微精确罚函数对等式约束最优化问题构造了一种信赖域算法。为了使算法更加完善,又给出了一个改进算法。在一定条件下这些算法都具有大范围收敛性和超线性收敛速度。     

遗传算法的最佳熵在图像分割中的应用

以区域一致性、区域对比度和形状测量参数为评价准则，对基于遗传算法的最佳熵阈值分割方法与传统的几种全局阈值分割方法进行了对比研究，结果表明：基于遗传算法的图像分割，得到的图像目标清晰，分割效果较优，有一定的应用前景。     

基于掩蔽效应的改进型自适应语音增强算法

在分析经典自适应滤波算法的基础之上提出了一种有效的消除噪声且减小语音失真的语音增强方法.为了进一步提高语音增强效果,根据人耳掩蔽效应把语音信号中关键频率段的阈值作为自适应滤波算法的动态系数,根据此系数估算误差函数.在Matlab上对此算法输入不同信噪比的信号,仿真结果表明:输出的信噪比明显高于传统滤波算法,且残留噪声较小.     

互斥关系模式挖掘算法研究

序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要领域,在序列挖掘的基础上有了结构关系模式的概念,重点研究结构关系模式的一个重要分支——互斥关系模式.首先给出互斥关系模式的定义,然后讨论什么是负关联规则挖掘及其与互斥关系模式之间的联系与区别,从而得到互斥关系模式挖掘的过程;给出互斥关系模式挖掘过程采用的主要算法,并针对算法进行设计与实现,实验证明算法正确有效.     

基于组合导航技术的管道地理坐标定位算法

针对长输管道地理坐标定位问题,提出了一种基于组合导航技术并应用管道磁标处地理信息进行分段修正的管道地理坐标定位算法.该算法基于惯导/里程仪组合导航的基本原理,应用误差模型对航迹误差进行修正.通过研究陀螺仪和里程仪的误差特性,建立了陀螺仪和里程仪的误差模型,针对低精度加速度计应用于惯性导航系统时存在速度和航迹解算误差较大的问题,提出了应用加速度信息对里程仪速度进行修正的速度解算方法.实验结果表明,算法解算所得位置误差为0.16%,可为长输管道提供三维地理坐标定位信息.     

非线性系统的一种加权自校正控制

给出了仅含一个非线性环节的一类非线性控制系统的加权自校正控制算法,具有很强的通用性．仿真结果表明该算法能克服系统非线性的影响,改进系统的控制性能．     

RS码译码算法与译码器的DSP实现方法

推荐一种多项式辗转相除方法实现RS码译码算法,为便于掌握与寻找出DSP编程规律通过举例分析算法的译码过程。给出用DSP实现译码的硬件原理电路,并介绍如何解决译码软件编程方面的关键问题。     

用8098单片机实现多电阻炉的自动控制

以平板硫化机的三层电阻加热炉控制为例，阐述了８０９８单片机对多电阻炉进行闭环控制的设计方案，特别就控制算法，多路脉冲宽度调制波的形成及温度采集等关键问题作了较详细的论述。     

电力系统节点的时域仿真

根据电力系统运行参数的特点，建立了电力系统单个节点在时域的数学模型，以P－Q节点为例阐明了使用非线性受控源将数学模型转换为电路模型的方法，电路模型仿真的结果表明，这种模型适用于电力系统的暂态与稳态分析，同时也用来对节点变量的时域波形进行精确的预测和监控。     

采用全双工方式的分布式系统中机间通信的实时同步

本文简要地讨论了机间通信的控制策略,提出了一个基于全双工工作方式的分布系统中机间通信的实时同步算法,分析和模拟了算法的响应时间。机间采用缓冲式通信。