基于结构的拟神经网络建模与优化方法研究

提出一种基于系统结构的拟神经网络建模与优化原理及拓扑结构.与传统的人工神经网络建模方法不同,该方法在建立系统模型时充分利用所研究对象的已有知识,使所建网络模型的权值具有明确的物理意义.通过对其网络权值的调整,同时实现了非线性系统的结构参数优化.以直动式溢流阀为例,验证了该方法的可行性和有效性,为非线性系统建模和优化提供了一个新的方法.     

模糊数学理论产物——模糊计算机

人类思维的重要特点是逻辑推理和经验推理并用，但现阶段的计算机系统仍局限于用逻辑推理进行“思维”，尚未涉及到更接近人类思维的形象思维和直接思维形式。为了更好地表现人类所具有的主观模糊性，并对其进行处理，美国控制论专家扎德教授于１９６５年率先提出了模糊数学理论的新概念。它拓宽了经典数学中的“非此即彼”的界限，找到一种解决概念划分不确定性现象的描述方法，即用“隶属度”来刻画某事物“亦此亦彼”的中间过渡状态，亦即“１”和“０”之间非“１”、“０”的状态，受到广泛关注。模糊理论采用形容词汇来表现多样化的文…     

模糊规划在炼油厂生产计划优化中的应用

生产计划的编制是炼油化工企业生产经营管理中的一个关键环节，然而由于市场变化的不确定性，使得企业的长远规划制定受到限制，笔者将模糊数学应用于炼厂生产计划的编制，通过模糊规划对炼油企业生产计划进行优化，使编得的生产计划在一定程度上反映市场的变化并使企业的生产效益最优，为企业管理决策者进行长期规划给予指导，给出了实例来说明该方法的可行性。     

液态金属 BenQ-Siemens C32手机

近日,响应时间≈0秒的三星245T粉墨登场了。245T应用了三星最新的MPA技术,实现了显示效果上响应时间≈0秒的震感效果。它主要是通过背光扫描的办法,使用脉冲式驱动有效消除稳态型液晶显示器动态影像边缘模糊拖影现象,给专     

多层神经网络学习算法的研究

本文对多层神经网络的反向传播算法作了简要的分析和讨论,据此提出了一种新的学习算法用以消除多层网络的“迟钝状态”。实验结果表明,这种新算法能够加速学习收敛速度并避免陷入局部极小。     

构造性神经网络在测井岩性识别中的应用

测井岩性识别是石油勘探中十分重要的基础工作,准确的岩性识别结果可以为勘探和开发提供可靠的依据。人工神经网络方法可对复杂的高维数据进行非线性映射,在模式识别领域得到越来越广泛的应用。针对传统的BP神经网络算法存在收敛速度慢、隐层数以及隐层节点数难以确定等缺点,研究了一种构造性神经网络学习算法---级联算法（Cascade Correlation Algorithm,简称CC算法）及其在石油工程中的应用。采用该算法对甘肃镇原-泾川地区进行岩性识别研究,通过与BP神经网络的识别结果进行比较,体现出构造性神经网络的优越性。     

改进的BP神经网络在电子器件可靠性参数预测中的应用

提出一种基于BP神经网络的电子器件可靠性参数预测的新方法。以具体实验数据为例,以MATLAB中的神经网络工具箱为工具,采用了改进的BP神经网络,并对其设计方案进行了详细的分析说明,发现动量参数和学习率对训练次数的影响都很小;采用双隐含层比单隐含层训练更稳定,收敛的也更快速,同时给出了理想的学习方案。最后通过实验验证了该方法的有效性。     

两类小波模板及其在医学错畸形X射线头影图处理中的应用

基于医学错验X射线头影图像自动处理重要性及其复杂性,研究了两类小波模板并将其应用在X射线头影图像处理中.实际使用也证实了算法的鲁棒性.     

恩智浦欲引领第二代电视芯片市场

大屏幕HDTV上的光晕和模糊图像已经成为消费者长期以来的烦恼，而电视制造商也一直很难找到有效的解决方案。因此，虽然电视技术不断发展，但人们也只是感受到了其技术发展的第一阶段成果。近期。恩智浦半导体（NXP Semiconductors）公司推出了彩运动精确图像处理[第一段]