Matlab在CAI课件中的应用

本文依据高等数学CAI课件软件的研制流程,介绍了Matlab的强大功能,并利用Matlab的图形处理功能,结合高等数学知识,建立友好的图形用户界面的方法,并以梯度场为例,实现了函数特征的图形显示,给出部分源代码.     

BP网络在消防训练评价模型中的应用

对如何评价现代消防训练的总体效果，从被评单位的基本情况、训练工作的指导思想等9个方面，建立了评价指标体系原则、目标和内容。通过引入人工神经网络理论，建立了基于BP网络的评价模型，并结合应用实例进行了讨论。     

浅谈数据挖掘技术在消防系统中的应用

介绍了数据挖掘技术的概念及功能，并结合消防的现状讨论了数据挖掘在消防领域中的应用，构造了一个消防系统数据挖掘模型。     

基于AGA-BP算法的智能故障诊断技术研究

针对传统BP神经网络的不足,提出基于自适应遗传算法的BP神经网络故障诊断算法.在迭代计算前期,采用自适应遗传算法对神经网络的权值和阈值进行全局优化;在迭代计算后期,利用改进的BP算法在近似最优解附近进行局部寻优.将该算法用于磨削烧伤的故障诊断之中,并将结果与基于改进BP网络的诊断结果进行比较,证明该方法的正确性和有效性.     

基于云计算的日光温室群物联网服务平台

以建设智能化日光温室物联网为目标,提出日光温室群物联网服务平台设计方案。该平台包括感知操作层、采集控制层、组网传输层、门户服务层和后台云支撑层5个层次,实现了温室群的数据存储、管理控制和云数据分析等功能。设计面向日光温室生产动态过程的实时云预警技术及云分析建模系统,提高日光温室生产的精细化作业水平。应用结果表明,该平台能扩大日光温室的管理规模,降低物联网系统建设和运行成本,提高日光温室群物联网的大数据存储和数据分析能力,并且具有良好的可扩展性、安全性和稳定性,在农业信息化领域有较好的推广前景。     

基于自适应遗传BP算法的混合气体定量检测研究

针对混合气体检测问题,利用误差反向传播(BP)算法和遗传算法,提出了用自适应遗传算法优化BP神经网络的方法来实现定量检测.即利用遗传算法的全局搜索能力,对神经网络连接权值和阈值进行优化,再以优化后的初值作为BP神经网络的初始连接权值和阈值,最后用附加“动量项”的误差反向传播算法训练BP网络.设计了一个结构为7×18 ×3的3层BP网络用于一组含有5个样本的混合气体识别试验.结果表明:将自适应遗传神经网络算法应用于混合气体定量识别的训练中,收敛速度比附加“动量项”BP算法要快,而且学习精度更高,识别效率也提高了2/3.