发电机组状态检测技术通过鉴定

由中国铝业河南分公司自主开发的背压式发电机组状态检测技术日前通过了中国有色金属工业协会专家组鉴定，达到国内领先水平。发电机组状态检测技术集成了基于人工神经网络与模糊推理、故障诊断相结合的故障诊断技术，采用多点信号的综合应用技术、多台背压汽轮发电机组集中管理诊断知识库的建造技术、黑匣子记忆技术和七阶椭圆跟踪滤波器技术。     

关于成都膨胀土地区边坡稳定性的探讨

成都市三环路建设中 ,膨胀土边坡稳定性研究是大家关心的重要课题。膨胀土边坡土体中的吸力变化直接影响到其稳定性 ,参照“人工神经网络技术”中的吸力经验公式 ,以三环路东一B标段的路堤边坡为例 ,采用“条分法”进行预测分析 ,并有针对性地进行防护处理取得了较好的效果。     

遗传BP神经网络在深基坑开挖监测中的应用

地铁车站等深基坑开挖施工中监测数据处理极其复杂，其经验多于理论。有鉴于此，本文提出了神经网络的处理模型，并用将遗传算法和BP最优化方法相结合所产生的一种高效率，高精度的算法来训练网络，并比较了各类训练网络方法的优缺点，由于测量数据存在误差，所以本文又着重分析了误差在网络中的前向传播与可控制性，首次提出了工程应用中网络的初值稳定性问题，最后对某地铁车站的开挖监测进行了实例分析。     

一种用于组合导航的多层感知机模型

针对组合导航系统，研究了一种多层感知机模型，采用相应的ＢＰ算法训练此神经网络，并将其代替闭环卡尔曼滤波器，应用于ＧＰＳ／ＳＩＮＳ组合导航系统，通过计算机仿真，表明了这种模型较标准的前馈型神经网络更适于组合导航系统，具有较好的学习能力与较快的收敛速度 。     

跨国石油BP在中国亏本建加氢站

北京晨报消息跨国石油巨臂BP(英国石油)上周在中国增加了一块新的"试验田",它是中国第一个,同时也是BP在全球最大的加氢站.     

基于神经网络的河道浅滩演变预测模型

河道浅滩演变是一个复杂的非线性动力学过程, 作者借助神经网络处理非线性问题的优势, 在分析影响河道浅滩演变因素的基础上, 建立了预测河道浅淮演变的BP网络模型, 并对模型中的输入因子和样本的提取进行了探讨. 以闽江竹岐至侯官河段为实例,用“试控法”给出了BP网络模型的建模方案, 用正交设计原理选取相应的训练样本集, 利用该样本集对网络进行学习和训练, 并用训练好的BP网络模型预测浅滩上年内最小水深和年平均淤积厚度. 计算结果表明: 模型预测结果与实际值吻合良好. 这为河道浅滩演变预测研究提供了新方法.     

基于ANN和SA的混凝土配合比优化设计

利用模拟退火方法探讨了混凝土配合比的优化设计，并用Visual C＋＋语言编制了实用系统，得出了只要数据充分，算法的精度可以得到保证的结论，以推广该设计方法的应用。     

用变化的降雨一径流资料通过反向传播人工神经网络模拟径流

用变化较大的、精度不高的数据组建立多层反向传播神经网络（BPANN）模型，用以模拟印度纳尔默达河两个小流域Banjar～Hridaynagar和Narmada-Manot的3种时间尺度（周、10d、月）的降雨径流过程。采用梯度下降优化技术建立BPANN径流模型，并通过交叉检验进行概化。用变化相对较大、精度不高的数据资料建立起来的BPANN，在几乎所有情况下，计算迭代次数较少，概化程度较高。计算结果表明，BPANN模型的性能优于线性转换函数模型（LTF）。     

应用改进的BP神经网络预测导弹的研制费用

结合导弹武器系统研制的特点，分析并确定了影响导弹武器系统研制费用的主要因素，并在前人研究的基础上，提出了基于改进的BP神经网络的费用预测模型。该模型不仅克服了以往由于专家主观因素而造成的负面影响，而且提高了算法的运行效率和模型的预测精度。通过具体的实例分析比较，充分证明了利用该方法的科学合理性。最后探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题，并给出了一些有益的建议。