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航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

航空动力学报 2008年第10期23卷 1913-1920页

作者：赵俊陈建军王灵刚西安电子科技大学机电工程学院西安710071 中航一集团电光设备研究所洛阳471009

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差... 详细信息

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.

关键词：航空发动机智能神经网络模糊PID控制混沌蚁群优化误差反传算法最小二乘支持向量机

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智能神经网络在时序信号预测上的应用

重庆大学学报（自然科学版） 2003年第1期26卷 34-37页

作者：汪成亮宋军胡炳权张勤重庆大学自动化学院重庆400044 重庆大学电气工程学院重庆400044

从 8 0年代开始 ,人工神经元网络的研究技术在理论和实际应用上已经比较成熟 ,在信号处理系统中也开始采用该技术进行非线性时间序列信号的预测分析。但由于该理论黑箱模型的特点 ,无法引入先验知识 ,从而预测精度难以提高。针对该问题 ... 详细信息

从 8 0年代开始 ,人工神经元网络的研究技术在理论和实际应用上已经比较成熟 ,在信号处理系统中也开始采用该技术进行非线性时间序列信号的预测分析。但由于该理论黑箱模型的特点 ,无法引入先验知识 ,从而预测精度难以提高。针对该问题 ,提出了通过滚动预测的方法 ,并引入了一种智能化的新型神经元模型 ,建立区别于传统的神经网络预测模型 ,达到了较为理想的预测效果。并且以股票价格的预测作为实验模型 ,对该方法进行了验证 ,表明了它的实际应用价值。

关键词：智能神经网络 BP算法预测模型时序信号股票价格预测信号处理人工智能

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智能神经网络及其在天气预报中的应用

计算机工程与设计 1999年第3期20卷 42-44页

作者：王海兵王涛伍良富樊宏伟彭康四川联合大学计算机系成都610065

将符号推理、数值计算融合于神经网络中，提出了智能神经元模型。利用智能神经元模型理论设计一个天气预报系统，该系统性能有较大提高。

关键词：智能神经网络知识获取人工智能天气预报

智能神经网络程序设计语言NIPL的分布实现

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计算机工程与应用 2003年第6期39卷 111-113,131页

作者：黄雪梅李涛伍良富四川大学电气信息学院成都610065 四川大学计算机学院成都610065

论文介绍了智能神经网络程序设计语言NIPL。设计并实现了消息传递系统及远程方法调用设施。结合代理对象机制实现了基于消息传递的分布式智能神经元模型,从而使开发大规模的分布式智能神经网络应用系统变为可能。

关键词：智能神经网络程序设计语言 NIPL语言人工智能智能神经元模型消息传递远程方法调用分布式对象系统

智能神经网络及其在隧道运营期变形预测评估中的应用

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智能神经网络及其在隧道运营期变形预测评估中的应用

作者：黄惠峰西南交通大学

学位级别：硕士

变形监测包括对变形体的变形现象进行持续观测、对变形体变形性态的分析和对变形体的发展态势进行预测及安全评估等内容。随着信息化测绘的发展,变形监测观测手段由传统的人工测量向基于卫星定位、多传感器、互联网、移动通信等多项技... 详细信息

变形监测包括对变形体的变形现象进行持续观测、对变形体变形性态的分析和对变形体的发展态势进行预测及安全评估等内容。随着信息化测绘的发展,变形监测观测手段由传统的人工测量向基于卫星定位、多传感器、互联网、移动通信等多项技术融合的物联网模式的现代化监测方式转变,如何在多源海量监测数据下对工程的安全状态进行预测评估是目前面临的最大挑战。特别是受经济条件及技术水平所限而修建的盐水沟隧道,其运营安全关系到整个西气东输重点工程的顺利进行,由于隧址环境恶劣、地质条件复杂并且已存在多处安全隐患,其安全严峻状况理应得到足够重视。然而,目前我国仍没有一部系统化的隧道安全评价行业规范,在实际中只能形成简单框架型的评价思路,可操作性十分有限。因此,科学地研究隧道变形预测与安全评估显得尤为重要。文章以新疆西气东输管道——盐水沟隧道变形监测工程为依托,以变形监测理论为基础,以数据分析为核心,借助人工神经网络与模型组合的优势,研究智能神经网络在运营期隧道变形预测分析与安全评估中的应用,对盐水沟隧道变形监测期间得到的大量监测数据进行了分析评估,保证隧道的运营安全。在论文研究过程中,笔者深入研究了各环节的关键技术,主要工作如下：1、针对标准BP算法的缺陷,研究动量-自适应学习速率算法、L-M算法及遗传算法对标准BP的改进,将三种改进方法与标准BP算法进行仿真实验对比分析,结果表明改进算法在收敛速度与拟合精度两方面均显著优于标准BP算法。2、将组合模型分成串联型、并联型与混联型三种组合方式,设计BP神经网络组合器,将三种改进模型与组合器以混联方式构建一种最优的智能神经网络模型—双重BP神经网络。实例分析表明,智能神经网络组合模型能有效提高单项模型的拟合精度。3、结合物联网模式下的多传感器融合隧道变形监测工程特点与难点,从基于时间序列和基于隧道变形影响因素两方面研究智能神经网络在隧道运营期变形预测中的应用,解决微空间灰色系统多关联因素下高精度隧道变形预测问题。4、研究隧道安全评价多层次指标体系构建及指标度量方法,设计五级评价集,用智能神经网络学习专家知识,对隧道运营安全评价指标进行逐级递归式的综合评判,根据评判结果确定运营隧道监测断面的安全等级。

关键词：智能神经网络变形预测 BP神经网络群组合模型隧道安全评估

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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智能神经网络在乐器音调识别中的应用

四川大学学报（工程科学版） 2004年第4期36卷 111-114页

作者：李敏榆李涛刘晓洁胡晓勤莫沙廖竣锴浦海挺四川大学计算机学院四川成都610065

基于智能神经网络的理论,提出了一种乐器音调识别的方法。首先通过小波变换提取音调的特征值,然后训练了若干能够识别某一音调的小网,最后联合所有小网络组成大的智能神经网络以识别所有音调。本试验中对单音的音调识别率为97.90%。

关键词：智能神经网络音调识别小波变换 BP算法

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从数据自动学习的智能神经网络

自然杂志 2004年第1期26卷 59-60页

作者：史定华上海大学理学院数学系上海200436

众所周知,神经网络在模式识别问题上有着广泛的应用[1],近十几年在生物信息学中神经网络也有很好的表现,例如预测蛋白质的二级结构[2],识别各种具有重要生物学意义的序列模体(motif)等等[3].

关键词：智能神经网络数据自动学习 BIC准则 BP算法贝叶斯神经网络人工神经网络

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一种基于智能神经网络的入侵检测新方法

北京建筑工程学院学报 2007年第2期23卷 52-55页

作者：毕靖成晓静北京建筑工程学院电气与信息工程学院北京100044

提出了一个基于智能神经网络的网络入侵检测新方法.该方法首先建立功能单一、结构简单、易于构造的小型神经网络来完成单一的网络入侵检测任务,然后将多个训练好的、能够检测多种多样网络攻击的小型神经网络组合成一个大型智能神经网络... 详细信息

提出了一个基于智能神经网络的网络入侵检测新方法.该方法首先建立功能单一、结构简单、易于构造的小型神经网络来完成单一的网络入侵检测任务,然后将多个训练好的、能够检测多种多样网络攻击的小型神经网络组合成一个大型智能神经网络.实验采用DARPA 1998入侵检测评估数据库,使用MATLAB软件完成相关仿真实验.实验结果真实有效.

关键词：入侵检测智能神经网络特征提取

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双面渐进成形工艺参数优化及减薄率的预测

制造技术与机床 2024年第7期 131-138页

作者：张澧桐田雨顾鹏张鑫长春理工大学机电工程学院吉林长春130022 长春设备工艺研究所吉林长春130000

渐进成形的减薄率是衡量成形件质量的重要指标。文章采用Box-Behnken设计实验方案进行试验,分析了刀具直径D、层间距Δz、成形角α和板厚t对减薄率的影响,并得到试验最优的参数组合。建立了工艺参数到减薄率的BP神经网络模型,用数据训... 详细信息

渐进成形的减薄率是衡量成形件质量的重要指标。文章采用Box-Behnken设计实验方案进行试验,分析了刀具直径D、层间距Δz、成形角α和板厚t对减薄率的影响,并得到试验最优的参数组合。建立了工艺参数到减薄率的BP神经网络模型,用数据训练集训练网络,计算测试集减薄率预测模型的精度。针对BP神经网络平均误差大(6.42%)的问题,用粒子群算法(PSO)优化了BP神经网络模型参数,使预测误差降低到2.24%。PSO-BP神经网络模型可以有效预测工艺参数和减薄率的关系。

关键词：双面渐进成形减薄率智能神经网络粒子群算法正交试验