非线性部分最小二乘方法的研究与应用

该文将部分最小二乘算法与径向基函数神经网络相结合,给出了一种非线性部分最小二乘建模方法,可以更加有效地处理过程非线性和数据共线性等复杂特性,提高模型的精度和推广能力。该方法在确定径向基函数神经网络的隐节点时,采用了一种改进型的k-均值聚类算法来自动确定最优的聚类区数。对煤气化炉合成气组分浓度软测量建模的应用结果表明,采用该方法建立的软测量模型在模型精度和推广能力等方面明显优于二次型多项式部分最小二乘方法建立的模型,并且计算精度满足工业生产的实际要求。     

混合粒子群径向基神经网络的短期负荷预测的应用

电力短期负荷预测的结果对电力系统的经济效益具有重要影响.为了克服基本粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点,提出一种将自然选择和变异结合的混合粒子群(Hybrid Particle Swarm Optimization,HPSO)算法,可以保持种群的多样性,有效地避免粒子早熟,并利用混合粒子群算法优化径向基神经网络的权值,最后将优化好的径向基神经网络进行广西某市的短期电力负荷预测.计算结果表明,该算法收敛速度快,并达到了提高预测精度和改善网络性能的要求.     

基于径向基函数的曲面重建算法

针对基于传统径向基函数的数据插值方法在重建大量数据点云曲面时的困难,提出将数据点先分割再分别重建的方法.将点云的包围盒沿坐标轴分割,两两合并相邻的方块,使得方块相互重叠且覆盖整个包围盒.对每个包围盒内的点用径向基函数方法插值,利用窗口函数将每个函数限制在各小方盒内求和得到最终的整体插值曲面.借助MC（marching cubes）方法得到三角网格曲面.每个方块内点云的重建过程可以并行实现,因此该方法非常适用于对重建效率要求较高的场合.     

基于小波变换和径向基神经网络的签名识别

主要研究利用小波变换和径向基神经网络进行签名图像的分类识别.它包括不同签名图像和相似签名图像的分类识别.所提出的方法包括小波域的图像特征提取和利用径向基神经网络的模式分类.采用小波的多分辨分析方法对签名图像进行时频分析特别有效.熵和能量相关特征的概念用于小波域.径向基神经网络具有快速的收敛速度和分类能力.实验仿真证实了...     

基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测

针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集（RST）和径向基（RBF）神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务.     

冻结方式影响试样内部结构变化的CT研究

利用CT技术可以在不破坏土体结构的情况下,连续不间断的观测到土体试样内各局部区域参数的变化.研究了两种粉质黏土试样分别以不同冻结方式进行冻结,并对试样进行了无损CT扫描,比较了冻结前后的CT数变化,由此定量得到试样内部各区域含水量和干密度的变化程度.结果表明:对于初始均匀的试样而言,不同冻结方式,对试样冻结后其内部含水量和干密度的变化的影响程度及趋势是不同的,比较而言,轴向冻结方式对冻土试样内部含水量的变化影响要小于径向冻结方式.     

核蚁群化学聚类算法

为了提高蚁群化学聚类算法的聚类效果,通过引入径向基核函数改进蚁群化学聚类算法的相似度度量式,提出了核蚁群化学聚类算法。将核蚁群化学聚类算法用于三个标准数据集合,计算结果表明与蚁群化学聚类算法相比,核蚁群化学聚类算法聚类效果提升显著。将核蚁群化学聚类算法、核自组织神经网络映射算法和基于多项式核的结构化有向树数据聚类算法同时用于Iris数据集合,结果显示三种核聚类算法聚类效果相当。     

环形橡胶径向刚度特性仿真分析

利用ANSYS软件建立了环形橡胶的有限元参数化模型,将对模型仿真所得结果与已有数据进行对比,验证了仿真模型的正确性,实现了环形橡胶径向刚度的快速计算.在此基础上,分析了内外圆柱面半径与轴向长度对环形橡胶简化径向刚度值的影响,研究了环形橡胶的径向刚度特性,确立了在环形橡胶实际设计中需要考虑的要点,为环形橡胶的设计提供了依据.     

基于人工神经网络的无线传感器定位算法

在无线传感器网络定位中,距离向量-跳数(DV-Hop)算法定位误差较大;为了提高定位准确性,结合径向基函数(RBF)神经网络与节点跳数理论,提出RBF-Hop的定位算法;该算法中需要随机生成虚拟节点以满足神经网络的训练,此算法为首先对距离各锚节点均较近的优先定位节点进行定位,然后将已经定位的节点作为下一轮定位的锚节点,循环定位直至所有未知节点定位出来;仿真实验表明,在同样的节点分布下,RBF-Hop比DV-Hop算法的平均定位误差降低29.11%;在锚节点比例、通信半径不同等情况下,RBF-Hop比DV-hop算法的定位精度有了明显的提高。     

低压甲醇合成塔开发成功

南京国昌化工科技有限公司研发的GC型轴径向低压甲醇合成塔技术，通过了中国石油和化学工业协会组织的鉴定。专家认为该甲醇合成塔结构新颖、设计合理，属国内首创，填补了我国轴径向低压甲醇合成塔的空白。该项目为我国甲醇工业提供了一种技术先进、造价低且易于大型化的新型合成装置，推广应用前景广阔。