基于混沌优化BP神经网络的地面沉降模型

为了合理指导地下水资源开采,有效控制区域性地面沉降,结合混沌优化算法和BP算法设计了一种混沌BP混合算法,并基于混沌优化BP神经网络建立了地面沉降模型．该模型克服了传统BP神经网络模型存在的收敛速度慢、收敛精度低、易陷入局部极小点等缺点,具有较高的拟合精度．为探求各含水组的地下水位值对地面沉降的影响,以华北某沿海城市连续14a的各含水组的年均地下水位值作为输入变量,以4个水准监测点年地面沉降值作为输出变量,训练混沌优化BP神经网络模型,应用训练好的模型对地下水位影响强度进行了分析．结果表明：地面沉降与地下水位存在较一致的响应趋势,各含水组对地面沉降的影响强度依含水组Ⅳ,Ⅲ,Ⅴ,Ⅱ的顺序逐渐减弱．     

卷积神经网络的优化在车牌号识别上的运用

通过与传统神经网络对比,分析了利用卷积神经网络(CNN)进行车牌号图像识别中的特征提取过程,提出了优化卷积和池化的过程来提高算法的收敛速度和准确率。运用Py Charm环境建立了改进后的车牌号识别模型,并通过实验验证了其正确性与识别速度。通过BP神经网络、传统Le Net-5 CNN和改进后的CNN对相同的字符集进行对比分析实验,得出了改进后的CNN模型的优势。     

具有混沌机制的模糊神经网络非线性系统建模研究

针对常规的BP算法收敛速度慢及容易陷入局部极小的缺点,在该算法中引入具有混沌机制的非线性自反馈项,给出了混沌BP算法,并利用其训练和学习模糊神经网络中的权值,从而构成一种引入型模糊混沌神经网络;最后,用提出的引入型模糊混沌神经网络对非线性系统进行仿真研究,仿真结果表明,所设计的引入型模糊混沌神经具有与混沌动力学特性同样复杂的动态特性,其对非线性系统具有很好的建模能力.     

遗传神经网络在滑坡灾害预报中的应用研究

针对传统BP算法易收敛于局部最优以及网络结构难以确定等问题,引进遗传算法进行混合建模.采用遗传学习算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快并避免陷入局部极小.文中结合实例,对BP神经网络,遗传算法改进的神经网络进行了比较分析.实验表明,利用改进的混合模型可以提高预测精度,缩短收敛时间.     

基于神经网络的食品安全评价模型构建研究

食品安全评价模型的准确度高低,直接影响食品安全状况评价、预测的准确率.结合危害分析与关键控制点的（HACCP）食品安全管理体系理论,从食品供应链的角度出发,建立食品安全评价指标体系;使用层次分析法（AHP）改进逆向传播（BP）神经网络算法中随机初始化计算权重的方法,训练样本数据,并以测试数据作为验证,检测模型的误差收敛速度和拟合度.结果表明,这种BP神经网络结合AHP方法构建的模型具有实用、精度高、快速、客观等优点,可用于生产、加工、销售等流通环节食品安全评价、区域食品安全评价以及种类食品安全评价.     

基于混沌神经网络的仿生鼻的研究及其应用

根据生物嗅觉信息获取的原理,构造了装有传感器阵列的仿生鼻鼻流道和控制装置,实现在嗅觉区域主动控制气体流量和气味分子浓度,提高了嗅觉灵敏度.针对人工嗅觉系统目前广泛采用的模式识别算法———人工神经网络BP算法存在的网络学习算法收敛缓慢的难题,使用更接近生物嗅觉的混沌优化神经网络算法,采用混沌算法对BP神经网络误差修正进行改进.对标准BP算法和混沌优化算法进行仿真比较,验证了混沌优化神经网络算法的优越性.最后用研究的仿生鼻对白酒进行了实验研究,最高识别率达100%.     

基于粒子群优化算法的BP神经网络在图像识别中的应用

介绍了一种采用微粒群算法与BP算法相结合的方法用于BP神经网络模型优化，来提高模型的收敛速度和精度。仿真结果表明，与BP算法相比较，PSO—BP学习算法训练的神经网络不仅训练时间明显缩短，而且其预报精度也得到了较大的提高。     

遗传算法和BP算法相结合进行图像匹配

将神经网络理论应用于图像匹配 ,提出采用遗传学习算法进行全局寻优、利用BP算法进行精确训练、优化BP(backpropagation)神经网络权重学习和训练的神经网络图像匹配算法 .实验表明该算法的收敛性能及学习速度优于传统的BP神经网络图像匹配算法及其他同类改进算法 ,具有寻优的全局性和精确性 .     

基于改进的BP神经网络模型的雷达网效能评估

为拓展雷达网效能评估的内容、改进评估方法和提高评估效率,重构了雷达网效能评估指标体系,给出了各指标的量化模型和方法;针对BP神经网络收敛速度慢、局部极小化问题,提出了利用遗传算法(GA)优化BP神经网络的方法,并采用GA+BP神经网络模型对雷达网部署方案进行了评估优选.仿真结果表明,运用GA算法改进的BP神经网络具有更快的收敛速度和更高的预测精度,可作为雷达网效能量化评估的有效手段,为雷达兵作战筹划提供科学决策依据.     

基于切片模型的快速混合学习算法

针对传统BP神经网络训练收敛速度慢、易陷入局部极小点的问题,将遗传算法与误差放大的BP学习算法相结合,提出基于切片模型的快速混合学习算法.该算法通过将传统神经网络的训练过程划分为许多小的训练切片,并利用遗传算法的并行寻优特性,对采用误差放大的BP训练过程进行监督.通过及时发现收敛速率较快的个体和过滤陷入局部极小点的个体,来保证网络训练的成功率和实现快速向全局最优区域逼近的目的.仿真实验表明,该算法在不增加网络隐层节点数的情况下,显著地提高了网络的收敛精度和泛化能力.     

发挥学科优势,推动建筑节能技术创新与应用

安徽省是典型的夏热冬冷型气候,建筑节能十分重要。提出了在加快建设资源节约型社会进程中的几项关键性工作和急待解决的技术问题。介绍了本单位的建筑节能研究机构的组成、开展建筑节能技术研究的现状、近期的工作计划和今后发展方向。     

校园建筑节能监管系统的探索与实现

为了创建节约型校园,提高学校用能、用水效率和科学管理的水平,以宁夏大学节能监管系统项目建设为例,对校园建筑节能监管系统进行介绍,从硬件和软件上分析了节能监管系统的可行性,其监管系统主要是利用校园网和低压载波远程抄表技术,通过远端数据采集实现对重点能耗单位及公共设施的水、电、暖、气等的监控和管理.通过节能效益分析可知,该系统的建成将有力提升学校用能用水的管理水平,并能为学校降低能耗、节约资金.     

建筑系统节能的变温环境基准分析

建筑节能是整体节能工作的重要组成部分。针对建筑物能量系统,利用变温环境基准的 分析方法,对西安地区采取墙体外保温的某一建筑物采暖期和空调期进行 分析。计算分析说明:采取墙体外保温比不采取时可节约 43.1%的能源,对节能有着十分重要的作用;若要求利用同样的热量 ,维持相同的热环境时,采用变温环境基准比采用定温环境基准的 分析可节约 79%的保温材料,对节能和节约保温材料有着重要意义。     

杭州地区建筑节能调研与改造技术

分析了国外低碳建筑物的特点,认为杭州建筑物节能需要因地制宜.在分析杭州综合环境的基础上,通过举例所调研建筑物,找到过去建筑节能上的一些问题,提出解决方法,其中可再生能源利用是可行之道,另外需要加强节能监测体系建立,以及一套综合节能措施,并对今后的建筑节能发展提供展望.     

我国建筑节能现状分析及对策

建筑节能是贯彻国家可持续发展战略的重要组成部分,也是我国经济工作中的战略重点之一。从建筑节能的基本概念出发,分析当前我国的建筑能耗状况,从建筑规划设计、围护结构以及采暖空调等角度有针对性的提出了各种节能的措施,对推进和完善我国建筑节能具有很强的参考价值。     

用新型墙材复合墙体改善建筑功能

介绍了采用GRC作面层材料,岩棉作保温材料的幕墙式GRC外墙外保温板节能体系,同时经实践证明,它不仅可节约能源,增加使用面积,还可改善室内热环境;然后介绍了袋装珍珠岩复合墙体,它以实心粘土砖作内、外层,袋装珍珠岩作填充保温材料,实践证明,该节能住宅也可达到节能30%;对于外墙岩棉外保温墙材,提出了其构造要求,以及确保外墙岩棉外保温工程质量应解决的关键技术。     

浅析我国建筑节能现状及措施

我国建筑建造反使用能耗高,并且能源利用效率低,主要是因为政府重视度不够,监管不力,节能技术发展缓慢,节能意识不到位等原因。单就建筑界讲,建筑节能应该体现在建筑的设计、建造及使用等阶段,建筑节能不能仅注重降低能耗,还要重视提高能源利用效率,需要人民群众的广泛支持与参与。     

建筑节能途径和实施措施综述

建筑节能不仅在缓解全球环境和能源安全问题中起到至关重要的作用,而且是可持续发展战略的重要内容.在回顾建筑节能历史的基础上,较全面地对建筑节能的技术途径和政府所起的调控作用进行了综述,最后对中国的建筑节能提出了一些建议.     

采暖居住建筑节能一体化设计模式

自１９８６年以来，国家相继颁布了两个建筑节能设计标准，对建筑节能目标作出了明确规定。为确保建筑节能目标的实现，还需要建筑师与暖通设计人员协调一致，形成节能的建筑与供热系统。为此本文提出采暖居住建筑节能一体化设计模式的思想。建立建筑师与暖通设计人员可以相互应用且互相协调制约的采暖居住建筑节能一体化的两套设计模式：分解模式与反馈模式。     

严寒地区农村住宅节能措施研究

本文重点研究严寒地区农村住宅建筑节能问题。在综合分析现有农村住宅节能问题的基础上,结合当代建造技术,从空间布局、围护结构及节能设施等方面提出合理有效且可行的严寒地区农村住宅节能设计策略。