简介：以研究船舶下沉量问题为出发点,总结出近年比较流行的计算船舶下沉量的经验公式方法,并给出各种计算方法的局限和适用情况;根据神经网络的特点,选取适当的输入参数和输出参数,建立船舶下沉量预测模型,并进行对比分析提出进一步的研究方向.

简介：摘要利用传统的单端电压、电流电气量进行故障测距时，容易受到过渡电阻的影响而导致测量距离不精确。本文以小波变换为基础，将传统的单端电气量与反向传播（BP）神经网络算法相结合，提出了一种用于故障测距的新方法，通过大量的仿真验证表明，该方法能够适应各种环境的要求，且精度高，具有一定的实用价值。

简介：摘要近年来风能已成为全球最重要的清洁型能源，风电场输出功率的预测也越发的成为了世界关注的焦点。但对于预测方法的研发目前还不够完善，仅仅依靠天气数值预报的预测是不够的。因此本文提出了神经网络模式下的风力发电机输出功率预测，并对风力发电机输出功率预测模型的建模过程进行了全面的阐述。经实验结果得出以下结论即在神经网络模式下，以风能作为动能的风力发电机，其输出功率的预测准确度非常高，具有可行性和有效性。

简介：摘要本文针对人工缺陷识别的缺点，提出了基于深度学习的输电设备缺陷识别方法，使用卷积神经网络进行图片的特征提取，避免了前期复杂繁琐的图片预处理，与此同时选用了ImageNet作为分类器进行缺陷判断。该方法经过实验验证，对常见的设备缺陷有较高的识别率，提高了输电线路巡检的自动化水平，降低了人工的劳动强度，便于快速准确的发现输电线路缺陷。

简介：摘要人工神经网络（简称神经网络）是20世纪80年代发展起来的一种模仿生物脑结构和功能的信息处理系统，是近年来国际学术界的研究热点之一。神经网络由相互间部分或完全联系的微处理单元（即神经元）组成，具有并行分布处理、非线性映射、通过训练自学等特别能力，能够完成各种涉及非线性结构的工作。随着人们对人工神经网络研究的深入，它在各个学科中的应用也越来越广泛。本文就人工神经网络在印刷工程领域的应用进行探讨。

简介：本文研究BP神经网络PID控制算法在PLC中的具体实现方法。着重介绍了BP神经网络自整定PID控制系统结构和算法;以S7-1200PLC为控制器,采用SCL语言进行了BP神经网络自整定PID控制算法功能块的设计,给出了功能块参数的说明;试验表明,相比常规PID控制,BP神经网络自整定PID控制能获得更好的控制效果,设计的算法功能块具有一定的通用性和可移植性,为先进控制算法拓展到工程实际领域提供了应用参考。

简介：

简介：为了评价某煤矿矿井通风系统的优劣，就必须要建立一套合理的、符合该矿井实际情况的评价体系。我们借助BP神经网络的工具对该矿井的通风系统进行评判，通过广泛的资料收集，确定了通风系统安全指标评价体系；运用Matlab2014软件进行训练，建立矿井通风系统综合评价模型；对矿井通风系统安全进行总体的评价。确定其安全等级为1级合理。

简介：应用BP神经网络对网店销售模型进行了研究,建立了基于店铺访客数、下单转化率、客单价和商品收藏次数来预测网店销售额的BP神经网络模型,模型的训练样本为五皇冠淘宝网店2016-04-21至2016-07-09时间段销售数据,应用构建的模型预测该网店2016-07-10至2016-07-19时间段店铺销售额,仿真模拟实验结果表明其能准确地预测店铺销售额,从而验证了模型的有效性和准确性.

简介：在传统神经网络的基础上,引入小波函数而构成的小波神经网络具有极强的函数映射能力,在图像压缩领域有着较多应用.为了进一步提高图像的压缩质量,引入了遗传算法对传统小波神经网络算法进行改进,在对小波基平移和伸缩参数系数进行寻优时,将其作为种群初始化,经过选择、交叉和变异,获得最佳染色体,最后将最佳染色体转化成对应的权值、伸缩系数和平移系数从而进行小波神经网络映射.实验结果表明,改进后的小波神经网络图像压缩方法相较传统小波神经网络法,均方误差分别降低了14.8%和16.7%,图像信噪比分别提高了9.15%和7.11%,图像压缩质量有了较大提高.

简介：摘要人工神经网络具有智能化的特点，可以解决传统信息在处理上无法解决的问题，在自动化、信息等领域应用广泛。近些年来，它在遥感图像处理中也发挥着重要的作用，对于图像的分类、压缩、复原和重建等都有着较大的帮助。本文以BP人工神经网络为例，探究了它在图像压缩中的具体应用。

简介：小波神经网络对建筑物变形预报具有较高的模型拟合及预报精度.从小波神经网络算法原理出发,阐述了使用该方法对所获得的桥梁变形监测数据进行模型建立及预报的过程,并利用Matlab实现了编程代码.通过对某桥梁变形监测预报的应用表明,该方法具有很强的可行性和实用性,可及早为桥梁变形预警,避免或减少灾害的发生.

简介：本文主要对神经网络与计算机网络安全评价基本含义进行阐述,从较强的适应性、容错性和可在线应用三个方面入手,解析神经网络建立计算机网络安全评价的必要性,并以此为依据,从计算机网络安全分析、计算机网络安全评价体系分析和BP神经网络分析三个方面,对神经网络在计算机网络安全评价中的应用进行研究。希望通过本文的阐述,可以给相关领域提供些许的参考。

简介：城市交通流具有复杂性、随机性、模糊性和非线性的特点,城市交通流的准确预测对于解决城市交通问题具有现实意义。针对RBF网络存在的隐层节点中心难以求得的问题,通过构建的小波神经网络对扬州市文昌西路时代广场路口东西方向的交通流进行仿真预测。结果表明,小波神经网络可以准确地、实时地预测交通流,与RBF网络的预测结果对比,小波神经网络拥有相对较高的预测精度。

简介：为了掌握洪湖水质未来的变化情况以及预防污染事件的发生,建立了一个BP神经网络水质指标预测模型。利用洪湖1990~2014年的水质指标实测数据作为学习样本,选取了pH、溶解氧（DO）、铵态氮（NH4＋—N）、硝态氮（NO3-—N）、总氮（TN）、总磷（TP）6项指标作为预测参数,建立了BP神经网络模型,并运用该模型对洪湖水质指标进行了预测,同时引入一元线性回归模型与GM（1,1）灰色预测模型与该模型进行对比。结果表明,BP神经网络模型预测的水质指标的相关性系数都在0.998以上,平均相对误差都控制在2.5%以内,对单个指标的预测相对误差也都小于9%,明显优于一元线性回归模型和灰色预测模型;BP神经网络模型预测精度较高,预测速度快,能够相对准确地预测大部分水质指标,可以有效地应用于洪湖以及其它水域水质指标的预测和水质趋势的预警预报系统中。

简介：基于当前计算机技术的不断发展,网络安全问题逐渐引起了人们的关注,例如,网络攻击、黑客侵袭、病毒侵入等问题的凸显,均在一定程度上威胁到了网络运行环境的安全性。因而在此基础上,为了规避网络数据丢失、窃取等问题的凸显,在计算机网络操控过程中应注重引入BP神经网络操作理念,且建构系统安全模型,打造良好的网络运行空间。本文从神经网络概述分析入手,并详细阐述了BP神经网络的实践应用,旨在推动计算机领域的快速发展。

简介：提出了一种基于单词分类的神经网络语言模型,以解决归一化问题。实验方法为,在基础翻译系统中加入模型参数,然后利用开发集调整参数,再对测试集进行翻译,对比加入模型参数前后的翻译质量以及训练模型和翻译过程所需时间。实验结果表明,在保证归一化的前提下,该模型的性能优于Vaswani等人的模型,且翻译质量与Vaswani等人的模型相当。

简介：

简介：针对信息质量评估系统中各环节影响因素的评估问题,提出了一种基于自适应模糊神经网络（FNN）的信息汇聚质量评估方法,从汇聚结果满足用户需求的角度判断信息汇聚质量的优劣。依据用户体验满意度调查数据,结合神经网络的自主学习与模糊控制的模糊推理能力,提出了该方法,并将生成的TS型模糊推理系统作为汇聚质量评估参考模型。试验结果表明,该方法预测汇聚质量可反映人工专家经验。

简介：黄土的湿陷起始压力是评价黄土湿陷性的重要指标之一.影响黄土湿陷起始压力的因素有很多,且各因素间并非独立,通过分析各物性指标间的相关性确定塑性指数、含水率、干密度作为影响黄土湿陷起始压力的因素.本文提出并建立了黄土湿陷起始压力的人工神经网络预测模型,选取新疆伊犁地区黄土的数据作为神经网络模型的学习和预测样本,将神经网络模型的预测结果与实际结果对比可知二者误差小于10%.利用陕西彬县黄土数据验证了网络模型的通用性,说明用人工神经网络方法计算黄土湿陷起始压力准确、可靠,建立了一种计算湿陷起始压力的新方法.