小波神经网络在变压器故障诊断中的应用

为提高神经网络系统故障诊断的效率和准确率,考虑到小波变换的良好的时－频特性,本文结合小波变换和神经网络并应用于电力变压器的故障诊断中,取得了较好的效果。     

基于小波包-GABP的滚动轴承故障诊断分析

为提高诊断滚动轴承故障的效率和准确率,本文将小波包变换、BP神经网络和遗传算法三者相结合,提出了一种基于小波包和GABP神经网络的故障诊断模型。由小波包的分解与重构在滚动轴承故障原始信号中提取有效的故障特征向量,并利用遗传算法优化BP神经网络,然后训练和诊断滚动轴承信号的故障类型。同时,运用Matlab软件把采集的数据进行仿真分析。仿真结果表明,相对于传统BP神经网络,利用遗传算法优化的神经网络对故障的诊断正确率更高,并且收敛速度较快,说明由遗传算法优化的BP神经网络在故障诊断方面具有较好的效果,而且遗传算法的引入使轴承故障诊断的适应度和准确率更高。该研究为滚动轴承的故障诊断提供了理论基础。     

模糊神经网络在多冲液压系统故障诊断中的应用

介绍了BP神经网络以及常见液压故障,设计了一个具有自动诊断液压系统故障的BP神经网络.     

柴油机供油系统中压力波信号的小波分析

通过压力传感器、放大器、A／D卡和计算机对柴油机供油系统中泵端和嘴端压力小信号进行了采集，然后用小波分析法对其时频特性进行了研究。研究结果表明：通过小波变换，可将柴油机供油系统中压力波信号的各个频带成份清晰地显示出来，并可以看出泵端和嘴端压力波在小波分析后的差别。     

小波神经网络用于非线性函数逼近的研究

神经网络具有良好的学习特性,而小波变换具有良好的时频局部化特性,将二者结合在一起构成小波神经网络,网络隐层采用morlet小波函数,输出层采用线性函数,可使该网络兼具神经网络和小波变换的优点.作者分别用小波网络和BP网络逼近一非线性函数,其结果表明,在相同的误差条件下,小波网络的收敛速度要远远快于一般的BP网络.     

小波神经网络用于非线性函数逼近的研究

神经网络具有良好的学习特性,而小波变换具有良好的时频局部化特性,将二者结合在一起构成小波神经网络,网络隐层采用morlet小波函数,输出层采用线性函数,可使该网络兼具神经网络和小波变换的优点.作者分别用小波网络和BP网络逼近一非线性函数,其结果表明,在相同的误差条件下,小波网络的收敛速度要远远快于一般的BP网络.     

基于小波神经网络的房地产价格指数预测研究

要对非线性趋势房地产价格指数进行预测,就必须利用模拟非线性的模型。应用BP神经网络来对房地产价格指数进行预测,精度和收敛的速度都不是很理想,这主要是因为BP神经网络本身存在着缺陷。为了克服BP神经网络的缺陷,本文将小波变换和BP神经网络结合起来,运用小波神经网络来对房地产价格指数进行预测,并与BP网络的预测结果进行了比较,最后发现用小波神经网络进行经济预测可以达到很好的效果。     

一种新的模拟电路故障诊断小波神经网络方法

结合小波变换和神经网络二者之间的优点，提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。采用能量分布特征提取方法和改进BP算法，用正弦信号仿真模拟电路，应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解，再进行能量分布特征提取，然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别，实现模拟电路故障诊断。相对于传统的故障诊断方法，用小波变换对故障信号进行预处理，大大减少了神经网络的输入数目，从而简化了神经网络的结构和减少了它的训练时间，并提高了辨识故障类别的能力。对实例电路仿真结果表明，该方法能正确识别各种故障状态，准确率高。     

一种新的模拟电路故障诊断小波神经网络方法

结合小波变换和神经网络二者之间的优点,提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法.采用能量分布特征提取方法和改进BP算法,用正弦信号仿真模拟电路,应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解,再进行能量分布特征提取,然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别,实现模拟电路故障诊断.相对于传统的故障诊断方法,用小波变换对故障信号进行预处理,大大减少了神经网络的输入数目,从而简化了神经网络的结构和减少了它的训练时间,并提高了辨识故障类别的能力.对实例电路仿真结果表明,该方法能正确识别各种故障状态,准确率高.     

GASA—SVM改进算法及其在柴油机供油系统故障诊断中的应用

针对目前支持向量机（SVM）参数选择的盲目性,结合遗传算法GA的并行搜索和模拟退火算法sA的概率突跳特性,提出一种改进的基于遗传退火算法（GASA）混合策略优化支持向量机惩罚函数和核函数参数的GASA-SVM算法。利用柴油机供油系统油压波形的实测数据,归一化处理后作为诊断模型的特征值,建立了基于GASA-SVM的柴油机供油系统故障诊断模型。通过与BP神经网络、RBF神经网络、SVM和GA-SVM故障诊断模型比较表明：应用GASA．SVM建立的故障诊断模型在故障识别准确性上优于其它网络模型,能够有效进行柴油机供油系统的故障诊断。     

齿轮—五杆机构的轨迹特性研究

采用计算机机构动画仿真的方法，对齿轮五杆机构的轨迹特性进行了研究。分析了该机构双曲柄存在的条件，两连杆铰接点Ｃ的轨迹曲线可到达的区域及该轨迹曲线形状随机构结构参数的不同而变化的规律，从而为齿轮五杆机构的轨迹综合提供了重要依据。     

数学优化方法在新安江模型参数率定中的应用分析

以3种数学优化方法及新安江(三水源)模型的理论为依据,介绍了优化方法在新安江三水源模型参数率定中的应用.将率定成果与API模型进行了对比,说明这3种优化方法在大宁河流域参数率定中应用效果良好,具有很好的参考和推广价值.     

霸县凹陷文安斜坡内带层序地层学研究

以文安斜坡内带深层为研究对象,应用高分辨层序地层学等方法研究识别隐蔽油藏.通过兴隆1井地层重新划分及高分辨率三维地震应用,将该区沙三、沙四段地层之间重新确定为不整合接触.在三级层序地层框架建立的基础上,刻画各体系域砂体展布特征,构建了坡折带控制沙四下自生自储岩性油气藏成藏模式.通过钻井实践,首次在霸县凹陷发现沙四下段含油层系及新的烃源岩层,实现了深层自生自储式油藏类型的勘探突破.     

密炼机转子的刚度计算

介绍了变截面梁变形计算的初参数法，运用该方法求密炼机转子的变形，并得到了精确的解。     

高等学校固定资产计提折旧问题探讨

中国现行会计制度规定,高等学校的固定资产不计提折旧。随着经济的发展和高等教育的改革,高等学校的经济成分越来越复杂,固定资产管理和核算中暴露出来的问题越来越突出。针对现行高校固定资产计价模式存在的问题,提出了对高校固定资产计提折旧的设想,研究了高校固定资产折旧的范围、折旧年限、折旧方法及会计处理办法。     

一类含间隙分布时滞的种群模型稳定性研究

主要借助螺线特性,对一类含间隙分布时滞的种群增长模型特征方程λ＋c＝d（1＋λT）     

红豆杉原生质体制备和培养研究

采用不同浓度的纤维索酶和果胶酶混合液对红豆杉种子的胚进行了处理,采用3％ 0.5％(m／v)的纤维索酶 果胶酶混合液效果好．得到了红豆杉胚原生质体;同时采用了B5、V-KM、MS3种培养基对所得到的原生质体进行了初步培养;实验结果表明．采用V-KM附加椰子汁(含天然植物激素)培养基培养胚性原生质体效果较好,并研究了植物激素的浓度和光照强度等对愈伤组织的诱导的影响,表明采用IAA和NAA对愈伤组织生长效果较好,光照强度在1000lx生长效果较好.     

浅析资产减值会计对利润的操纵

会计制度规定企业定期或者至少于每年年度终了，对各项资产进行全面检查，合理地预计各项资产可能发生的损失，并计提资产减值准备，既不高估资产或收益，也不少计负债或费用，从而避免虚增企业利润。但在实务中，一些企业却利用会计法规准则中的原则性，通过资产减值准备达到操纵会计利润的目的，本文即是从企业滥用资产减值入手，以实例来揭示企业计提秘密准备的意图，以引起业内人士的重视。     

扬声器的自滤波特性与D类功放失真的改善

应用动圈式扬声器的电—力—声类比等效线路对动圈式扬声器的频率特性进行了初步的研究,提出了利用扬声器的自滤波性能改善因D类功放移相网络引起信号相位失真的方法。同时,采用比较、反馈的方法对音频信号的谐波加以抑制,使得数字功放的总体失真指数下降。     

红土颗粒粒度的分维变化特征

借助分形几何理论,探讨红土在不同处理方法下其颗粒粒度的分维变化特征结果表明：红土的颗粒粒度具有线性分形结构的特点是客观存在的事实,其分维值的大小反映了土中颗粒粒度的分布情况,并与土的物理力学性之间存在一定的关系分维是描述土的颗粒粒度的一个新的特征参数