基于模糊理论和双向联想记忆神经网络的变压器老化评价

采用模糊理论和双向联想记忆神经网络(BAM)相结合的方式对变压器老化进行评价。该方法首先运用模糊理论对变压器的相关特征进行模糊化处理,处理相关参数的不确定性问题,之后采用模糊推理和解模糊过程进行变压器的老化状态评价。在模糊化过程中,因为绝缘油气体和绝缘油的电气特征主观性较强,本文使用BAM神经网络进行训练,从而实现这些规则的模糊化。通过对实际数据的模拟实验,对所提出的方法进行了检验,实验结果与实际情况吻合程度很好,验证了所提出方法的有效性。     

生物信息学在新兴学科群中崛起

生物信息学以一种综合、全面、系统的观点来研究生命现象及其规律,它将会成为21世纪生命科学中的重要研究领域之一.本文简单介绍了生物信息学的产生,发展,研究内容,应用及重要意义等.     

融合语言模型的端到端中文语音识别算法

为了解决语音识别模型在识别中文语音时鲁棒性差,缺少语言建模能力而无法有效区分同音字或近音字的不足,本文提出了融合语言模型的端到端中文语音识别算法.算法建立了一个基于深度全序列卷积神经网络和联结时序分类的从语音到拼音的语音识别声学模型,并借鉴Transformer的编码模型,构建了从拼音到汉字的语言模型,之后通过设计语音帧分解模型将声学模型的输出和语言模型的输入相连接,克服了语言模型误差梯度无法传递给声学模型的难点,实现了声学模型和语言模型的联合训练.为验证本文方法,在实际数据集上进行了测试.实验结果表明,语言模型的引入将算法的字错误率降低了21％,端到端的联合训练算法起到了关键作用,其对算法的影响达到了43％.和已有5种主流算法进行比较的结果表明本文方法的误差明显低于其他5种对比模型,与结果最好的Deep?Speech2模型相比字错误率降低了28％.     

抗压夹具磨损对试验结果的影响

抗压夹具是检测水泥抗压强度主要的实验设备，《水泥企业质量管理规程》中明确要求：抗压夹具每6个月检验一次。规程中的技术要求虽然是夹具的压板厚度、压板间的距离等，但化验室一般采用自行组织与校正夹具对比试验的方式来验证夹具是否合格，当对比相对误差值≥5．0％时，应更换新夹具。     

氨基酸序列中同源序列的识别↑

本文介绍了如何使用计算机技术对氨基酸序列的同源序列进行识别,给出了一种动态算法对两个序列识别的方法,以及各种改进的算法对多个序列识别的方法,并根据实验结果对各种算法讨论和评价。     

基于免疫粒子群优化的一种动态递归神经网络辨识与控制非线性系统

提出了一种采用免疫粒子群优化算法对动态递归神经网络进行训练的方法,实现了对Elman网络的结构、权重、结构单元的初始输入和自反馈增益因子等参数的同时进化训练。进而针对非线性系统分别提出了相应的辨识与控制算法,并设计出了相应的辨识器和控制器。最后以超声马达为对象进行了仿真,结果表明:基于所提出的算法而设计的辨识器和控制器在辨识和控制过程中不仅都能取得很高的收敛精度和速度,而且对于随机扰动有较强的鲁棒性,从而为非线性系统的辨识和控制提供了一条新的途径。     

关于激励函数可调的人工神经网络模型的注记

讨论了激励函数可调的人工神经网络模型中激励函数数选择方面存在的问题。     

基于粒子群与模拟退火算法的板材优化下料

提出一种用于处理板材下料问题的粒子群与模拟退火混合算法。同时,在把下料模式转化为实际设计时,提出了一种类似于Bottom Left（BL）算法的转换方法。模拟实验结果表明这种混合方法的性能明显优于粒子群算法。     

基于亲缘关系选择的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法在解决最优化问题中存在早熟收敛和无法寻找到全局最优解问题,本文提出了一种基于亲缘关系选择的粒子群优化算法,提高了算法的全局搜索能力。此外,引入了多个种群的交流机制与各子种群之间的淘汰机制,有效避免了个体在寻优过程中陷入局部最优点。实验部分首先在单目标优化函数集上与传统的粒子群优化算法以及一些有竞争力的算法结果进行对比分析,发现算法在相同种群规模与评价次数的条件下,在准确性与搜索能力上有着明显的优势;然后,将新算法应用到桁架穹顶优化问题上,并与传统的粒子群优化算法进行了比较,求得了这一实际问题的一个可行解。     

蚁群算法中求解参数最优选择分析*

通过理论分析和一系列的对比模拟实验研究,来探讨蚁群算法中参数的最佳设定原则,以利于蚁群算法在实际中的应用和推广.