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Proteus软件的虚拟实验室的构建

Proteus进行硬件仿真是学习模电、数电和单片机课程比较快捷、有效的方法,而且可以很好的去理解和掌握硬件特征。构建了以此软件为中心的虚拟实验室,通过该软件仿真实例来进一步说明该实验室很方便性和高效性。     

往复泵泵阀故障智能诊断系统

通过小波分析提取往复泵泵阀的故障特征,以能量为元素可以构造一个特征向量。然后建立合适的神经网络,并采用通过小波包变换得到的特征向量作为样本数据对神经网络进行训练,确定其网络结构及其参数,从而实现对往复泵泵阀故障的智能故障诊断功能。     

含负折射率材料一维三元光子晶体的特性研究

运用光学传输矩阵理论，研究了含负折射率材料一维三元光子晶体的禁带特性和局域模特性，发现了一种新型全方位光子带隙。与传统的Bragg带隙相比，这种新型全方位光子带隙的中心频率和带宽对入射角的变化不敏感。引入缺陷后，全方位光子带隙中出现缺陷模，它的位置对入射角不敏感，而且当各层介质厚度做一定比例的缩放时也几乎保持不变。     

牛乳大分子含量检测实验装置的研制

研制基于激光散透比理论能快速准确检测牛乳大分子含量的实验装置。该装置利用散射光与透射光的比值表征大分子成分的含量,借助蠕动泵实现牛乳样本自动输入与输出,运用ICL7650来设计微弱信号的检测,放大电路实现散透比的测量,并以实时操作系统μC/OS-II为核心设计整个系统的软件部分。实验数据证明,该装置能够实现对牛乳大分子的快速实时测量。     

嵌入式牛乳大分子成分含量检测系统的研制

牛乳大分子成分含量是牛乳饲养场的重要评价指标。以散透比方法为基础,在整体上进行系统方案的设计,包括基于嵌入式微处理器的硬件总体方案和基于嵌入式实时操作系统的软件总体方案的设计。系统的软件设计分为数据处理,数据传送以及动作控制等几部分来完成,使得系统的程序便于调试,便于维护。实验结果表明,该系统能够达到牛乳蛋白质和脂肪快速检测的目的。