样条过程神经元网络在测井岩性识别中的应用研究

测井岩性识别是油气勘探中十分重要的基础工作,可为测井解释选择正确解释方法和解释参数提供依据.本文利用过程神经元网络建立了复杂的非线性岩性辨识模型;同时,为了提高对实际问题求解的适应性和算法执行效率,开发了一种基于样条函数拟合的过程神经元网络学习算法.最后,结合海拉尔盆地贝16区块的实际测井资料进行岩性识别.实验结果表明,基于样条过程神经元网络的岩性辨识方法避免了采用传统BP神经网络预先建立复杂的数学或物理模型来提取小层测井曲线形态模式特征的过程,有效改善了网络的运算速度和对实际数据的抗扰性,具有较好的稳定性和泛化能力.     

基于PID神经元网络控制的空间光通信ATP跟踪性能分析

针对空间光通信中跟踪系统的高精度、宽带宽要求,提出了一种基于PID神经元网络(Proportional integral differential neural network-PIDNN)的控制方案.采用MATLAB对所建立的跟踪系统模型进行了仿真分析研究,对采用PIDNN控制器的精跟踪系统的在线训练能力及学习、调整功能进行了仿真验证,同时加入扰动源对精跟踪系统的稳态、动态性能及鲁棒性进行了仿真测试.仿真和测试结果表明:通过PIDNN控制的精跟踪系统具有良好的稳态及动态性能和很强的鲁棒性,系统跟踪精度高且系统带宽较宽.     

电力负荷中期预测分析系统的仿真应用

本文介绍了开发电力负荷预测分析系统的主要技术，系统集成了人工神经BP算法和支持向量机SVM两种预测方法，运用多元回归模型和时间序列模型建立电力负荷中期预测模型。系统运用MATLAB科学计算工具实现模块设计、功能设计和数据存储设计，运用GUI(图形用户界面)实现系统仿真界面，方便了技术人员进行电力负荷预测的分析研究。     

关于连续过程神经元网络的一些理论问题

针对输入/输出均为连续时间函数的非线性系统信号处理和建模问题,提出了一种连续过程神经元和过程神经元网络模型.连续过程神经元的输入/输出均为连续时间函数,其时空聚合运算能同时反映连续时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的时间累积效应,可实现输入/输出之间非线性实时或若干时间单元延迟的映射关系.文中给出了一种输入输出均为连续时间函数的前馈过程神经元网络模型,并证明了相应的连续性,函数逼近能力和计算能力等性质定理.     

小波神经网络训练研究及在织物预测中的应用

针对小波神经网络训练不便的问题,构造了一种基于MATLAB神经网络工具箱的训练方法。首先通过公式推导简化了小波神经网络的学习参数,将伸缩因子和平移因子变换到了权重和阈值中。然后根据神经网络工具箱对激活函数的要求,采用MATLAB编制了适用于神经网络工具箱的小波基激活函数,简单描述了编写自定义激活函数的方法。最后将该小波神经网络应用于织物的热阻和湿阻预测中,采用贝叶斯正则化训练算法,取得了较好的效果。     

移动通信系统数据业务量预测研究

运用灰色GM(1,1)模型,以北京市某运营商移动通信网络数据业务量为样本数据,通过模型预测的移动通信业务量的拟合数据与样本数据基本一致,得到的2020年业务量增长倍数在其他各家机构预测倍数范围之内,从而得出将灰色GM(1,1)模型用于移动通信数据业务量增长趋势的预测是合理的。     

基于递归神经网络的预测控制算法研究

提出了一种递归神经网络预测控制算法。该方法将预测控制中预测模型的误差项提取出来,专门建立神经网络模型来预测误差项,以此实现预测控制与神经网络的结合并用MATLAB仿真。该算法具有良好的控制品质,表现出较强的鲁棒性和适应性。     

反馈控制系统建模研究

所谓控制系统计算机仿真就是以控制系统的数学模型为基础,借助计算机对控制系统的动静态过程进行实验研究。控制系统的计算机仿真分析与CAD是建立在控制理论、数值方法、计算机技术等多方面知识上的综合,目前已成为控制学科的重要研究分支,并对复杂控制系统的分析设计、自动控制理论及技术的应用与发展起到了越来越重要的作用。MATLAB软件具有容易使用、矩阵运算功能强和丰富的控制理论与CAD应用程序集等特点,已经成为国际控制领域内最流行的控制系统的计算机辅助设计软件。     

反馈控制系统建模研究

所谓控制系统计算机仿真就是以控制系统的数学模型为基础,借助计算机对控制系统的动静态过程进行实验研究。控制系统的计算机仿真分析与CAD是建立在控制理论、数值方法、计算机技术等多方面知识上的综合,目前已成为控制学科的重要研究分支,并对复杂控制系统的分析设计、自动控制理论及技术的应用与发展起到了越来越重要的作用。MATLAB软件具有容易使用、矩阵运算功能强和丰富的控制理论与CAD应用程序集等特点,已经成为国际控制领域内最流行的控制系统的计算机辅助设计软件。     

神经网络在时间序列预测中的应用研究

介绍了时间序列预测的基本概念、各种模型,分析了基于神经网络的时间序列预测方法,阐述了BP神经网络基本原理,提出了一种基于BP神经网络的时间序列的预测和方法。通过应用实例的分析表明,以此方法得到BP网络应用于非线性时间序列预测是可行的,神经网络方法可以成功地用于分析预测时间序列变量。     

基于MATLAB神经网络工具箱的线性神经网络实现

首先简要介绍了线性神经网络结构和算法,以及 MATLAB 语言的特点。其次介绍了利用 MATLAB 神经网络工具箱实现线性神经网络方法和基本步骤。基于 MATLAB 语言提供的神经网络工具箱函数进行网络设计,用户可以根据自己的需要调用相关的程序,从而省去了编写具体的复杂而冗长的算法细节。最后给出具体的实例,证明该方法是可行的。     

神经元网络在行波管设计中的应用

该文介绍了使用MATLAB神经元网络模拟已有的经验数据的方法,并将其应用于行波管的设计中。与传统的根据经验值二次插值的结果相比较,用神经元网络的方法拟合的结果更加接近实验模拟的色散特性。     

基于预报误差法的神经网络辩识

针对传统系统辨识存在的缺点,提出了基于预报误差法的神经网络辨识方法,将神经网络的预报误差法应用于系统辨识中,通过调节神经网络连接权值可使网络输出逼近系统输出。神经网络作为实际系统的辨识模型,可以用于在线控制。仿真实例表明其收敛速度快于BP算法。     

网络计费系统数据采集技术的分析

数据采集技术作为网络计费系统中的关键技术,在计费系统的开发中起着关键性作用。分析了现有的几种数据采集技术,说明了它们各自的特点以及应用。同时,介绍了下一代网络计费系统中数据采集技术的特点。目的是总结几种数据采集技术的特点及发展方向,开发出满足需求的网络计费系统。     

OPC在与MATLAB动态数据交换中的应用实践

对OPC技术在软件与MATLAB动态数据交换中的应用进行了实验研究,设计并实现了基于OPC技术和MATLABde1数据交换系统。用户可以通过该系统将从现场得到的实时数据送入MATLAB服务器,进行数据分析和处理,然后通过OPC返回系统使用。从而实现了MATLAB服务与OPC采集现场数据之间的交换。实践证明,此方法简单实用,具有较高的推广应用价值。     

基于MATLAB神经网络激光切割质量预测系统设计

针对激光切割加工工艺过程的复杂性、系统的非线性、以及加工参数变化而引起的时变性, 如何确定合适的工艺参数以得到良好的切割质量就显得极其重要。针对激光切割多种因素相关的非线性特点, 建立了人工神经网络模型, 并对激光切割工艺数据进行拟合, 从而实现切割质量的预测和优化工艺参数的选取, 用以指导实际切割过程。     

基于工作过程的高职《数字图形图像设计与处理》课程开发与建设

在《数字图形图像设计与处理》课程开发与建设中,围绕基于工作过程的多项目课程开发模式来展开,针对相关行业岗位,典型工作任务和职业能力要求,将职业领域转换为相应的工作情境,从中遴选出典型工作任务,并按照工作过程来组织教学内容,让学生在实际的工作项目和环境中开展学习活动,体会到“做中学,学中做”的乐趣。     

高速CCD数据采集系统及接口技术

本文介绍了一种高速采集 CCD 原始数据的方案,并讨论了相应的接口技术以及该采集系统的适用范围。     

数字系统零极点与频率特征关系的动画界面设计

MATLAB具有强大的图形编辑功能,能对信号处理中的很多问题用比较简单、直观、形象、易懂的方式表现出来。首先介绍MAT-LAB的句柄图形、图形对象、GUI控件对象以及对离散系统的零极点与频率特征的关系作了分析。然后详细地给出如何用MATLAB中的图形函数设计数字系统零极点与频率特征关系的动态实时显示动画界面。这个设计方式可以很容易应用于信号处理课程中其它很多难点问题。     

HEMT大信号Ⅰ-Ⅴ特性的神经网络模型与Pspice模拟

采用改进的误差向后传播算法（BP算法）-Levenberg-Marquardt（LM）算法建立HEMT的大信号电流-电压（Ⅰ-Ⅴ）特性的四层神经网络模型,且测试样本的相对误差小于0.01。其中,训练和测试样本均从经验公式中提取获得。然后用Pspice语言描述该模型使其以电路的形式在Pspice软件中实现,弥补Pspice软件中不存在HEMT模型的缺憾,且Pspice模拟结果与经验公式计算结果一致。