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美国pnnL开发一种可以将乙醇转化为C_(5)^(+)酮的催化剂

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石油炼制与化工 2021年第3期52卷 109-109页

作者：张伟清不详

美国太平洋西北国家实验室(pnnL)的科学家开发了一种钯改性的新型ZnO-ZrO_(2)催化剂,可将乙醇转化为C_(5)^(+)酮,其可作为溶剂和航空燃料的重要组分。相关论文发表在《Angewandte Chemie》杂志上。pnnL开发的催化剂可将多个反应浓缩在... 详细信息

美国太平洋西北国家实验室(pnnL)的科学家开发了一种钯改性的新型ZnO-ZrO_(2)催化剂,可将乙醇转化为C_(5)^(+)酮,其可作为溶剂和航空燃料的重要组分。相关论文发表在《Angewandte Chemie》杂志上。pnnL开发的催化剂可将多个反应浓缩在一个步骤中。乙醇在高温(370℃)和中压(2.07 MPa)下与催化剂接触,然后迅速转化为C_(5)^(+)酮质量分数超过70%的产品。该催化剂性能稳定,使用2000 h后仍保持稳定,最终目标是催化剂可以持续使用2~5年。

关键词：催化剂性能航空燃料 pnn 论文发表实验室酮乙醇

地球物理测井多参数综合识别储层流体类型的新型神经网络

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石油大学学报（自然科学版） 2004年第3期28卷 30-32,42页

作者：岳文正陶果清华大学工程力学系北京100084 石油大学岩石物理实验室北京102249

建立了一种基于引力的新型神经网络模型 ,引入了合力作用机制 ,解决了储层流体类型划分的判定半径问题 ,克服了以往神经网络对任何输入数据都要产生响应 ,并给出一个分类结果的缺陷。改进了传统的距离计算方法 ,克服了传统方法易受单个... 详细信息

建立了一种基于引力的新型神经网络模型 ,引入了合力作用机制 ,解决了储层流体类型划分的判定半径问题 ,克服了以往神经网络对任何输入数据都要产生响应 ,并给出一个分类结果的缺陷。改进了传统的距离计算方法 ,克服了传统方法易受单个参数突变的影响而引起误判的缺点。利用新型神经网络方法并结合测井资料 ,对某油田的储层流体性质及类型进行了识别 ,获得了很高的识别率。与径向基神经网络的判别结果相比 ,该神经网络的识别率明显提高。

关键词：地球物理测井技术储层流体神经网络模型计算方法 pnn 电阻率

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随钻测井中岩性识别方法的对比及应用

煤田地质与勘探 2018年第1期46卷 165-169页

作者：陈刚汪凯斌蒋必辞王小龙中国石油大学(华东)地球科学与技术学院山东青岛266580 中煤科工集团西安研究院有限公司陕西西安710077

岩性识别是对地层认识及储层参数求解的基础,受沉积环境复杂性和非均质性影响,传统岩性识别方法已不能满足实际生产需要。针对传统识别方法容错能力差、自动化程度低和解释精度低的问题,通过应用神经网络自主学习预测分析手段,对比分析... 详细信息

岩性识别是对地层认识及储层参数求解的基础,受沉积环境复杂性和非均质性影响,传统岩性识别方法已不能满足实际生产需要。针对传统识别方法容错能力差、自动化程度低和解释精度低的问题,通过应用神经网络自主学习预测分析手段,对比分析当下几种流行的岩性识别方法,选出更为适合现场实用的方法应用到随钻测井系统中。经研究发现,在预测方法及测井曲线相同的情况下,获得标准层段训练样本越多,准确率越高。通过对比得出结果:pnn概率神经网络方法在生产应用中效果更佳、识别准确率高、训练识别用时最短,在获取较少测井资料信息时,仍能保持较高的识别水平。

关键词：随钻测井岩性识别神经网络 pnn

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基于语音特征的情感分类

小型微型计算机系统 2016年第2期37卷 385-388页

作者：李强刘晓峰贺静太原理工大学财经学院信息系太原030024 山西省财政税务专科学校经济信息系太原030024 太原理工大学数学学院太原030024 太原理工大学信息化管理与建设中心太原030024

情感识别是智能机器人技术研究中的一个重要课题,对不同的情感识别有助于提高机器人的智能水平和与人类沟通的效果.首先采用语速、瞬时能量、瞬时过零率、共振峰和基频五种语音特征,以及正常、喜悦、愤怒、悲伤、惊讶五种情绪状态,建立... 详细信息

情感识别是智能机器人技术研究中的一个重要课题,对不同的情感识别有助于提高机器人的智能水平和与人类沟通的效果.首先采用语速、瞬时能量、瞬时过零率、共振峰和基频五种语音特征,以及正常、喜悦、愤怒、悲伤、惊讶五种情绪状态,建立语音特征与情绪的相关性模型,然后设计pnn识别算法,再通过该算法对情绪状态训练分类,最后在语音识别过程中提取的低阶特征,识别高阶情感语义.通过实验效果对比分析,其平均识别率可以达到82.58%,优于HMM的82.2%,主成分析的66.16%和多元回归分析的62.68%,可以得出该模型对语音情感识别有较好的识别率.

关键词：情感计算语音识别 pnn 贝叶斯分类

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基于概率神经网络的中医脉象识别方法研究

计算机工程与应用 2007年第20期43卷 194-196,203页

作者：郭红霞王炳和郑思仪师义民武警工程学院基础部通信工程系西安710086 西北工业大学应用数学系西安710072

中医脉象客观化研究的关键在于对各种脉象进行客观检测和正确识别。在长期对中医脉象进行临床检测、采集和分析的基础上,针对中医脉象模糊性强、种类繁多、特征复杂的特点,以及传统识别方法和BP神经网络识别方法的不足,提出了一种基于... 详细信息

中医脉象客观化研究的关键在于对各种脉象进行客观检测和正确识别。在长期对中医脉象进行临床检测、采集和分析的基础上,针对中医脉象模糊性强、种类繁多、特征复杂的特点,以及传统识别方法和BP神经网络识别方法的不足,提出了一种基于概率神经网络(Probabilistic Neural Network,简称pnn)的中医脉象识别方法;运用所建立的pnn脉象识别模型对中医常见的12种脉象进行了识别和检验,识别正确率平均达93%(而传统模糊聚类方法的为75%,BP神经网络方法的为87.1%)。最后对pnn方法和BP神经网络方法的识别性能做了对比实验,发现在强噪声干扰下pnn方法对脉象的识别正确率远高于BP神经网络方法。

关键词：中医脉象模式识别 pnn Bayes准则

基于欧氏距离提高人工神经网的识别精度的方法

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小型微型计算机系统 2004年第10期25卷 1785-1787页

作者：董吉文史奎凡杨波济南大学信息科学与工程学院山东济南250022

介绍了 Probabilistic Neural Networks(pnn)网的结构和算法 ,给出了点积和生长等相关概念的定义 ,研究了它们的性质 ,并用生长的方法改造训练样本集以便提高识别精度 .在模拟实验中 ,直接使用 pnn的算法 ,不能对水泥强度测试样本正确分... 详细信息

介绍了 Probabilistic Neural Networks(pnn)网的结构和算法 ,给出了点积和生长等相关概念的定义 ,研究了它们的性质 ,并用生长的方法改造训练样本集以便提高识别精度 .在模拟实验中 ,直接使用 pnn的算法 ,不能对水泥强度测试样本正确分类 ,使用本文提出的方法 ,能够对水泥强度的测试样本正确分类 ,识别率达到 10 0 % 。

关键词：点积 pnn 生长因子生长向量生长分量

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具有故障检测功能的新型温度控制器研究

具有故障检测功能的新型温度控制器研究

作者：王伟沈阳理工大学

学位级别：硕士

在现代工业生产过程中，温度是许多生产环节中非常重要的一个指标。温度这一被控参数往往存在着结构的不确定性、大滞后特性以及变量的耦合性，以温度为主要参数的被控对象，如电烤箱、电阻炉，往往难以得到精确的数学模型。而温度控制... 详细信息

在现代工业生产过程中，温度是许多生产环节中非常重要的一个指标。温度这一被控参数往往存在着结构的不确定性、大滞后特性以及变量的耦合性，以温度为主要参数的被控对象，如电烤箱、电阻炉，往往难以得到精确的数学模型。而温度控制器作为一种重要的温度控制设备，在诸多工业生产过程中得到了广泛的应用。目前，随着控制理论和电子技术的发展，工业中对于控制器的智能化、适应力和可靠性的要求也在逐步提高。针对传统温度控制器在可靠性方面的缺陷和不足，本文提出了一种具有故障检测功能的新型温度控制器，主要内容如下：（一）针对温度对象非线性、大滞后和PID控制器参数不易整定的问题，该控制器采用模糊自整定PID进行参数整定与温度控制，在理论上逐步深入，在建立了被控对象数学模型的基础上进行了仿真研究，从而保证了控制器的控制精度和控制效果。（二）为了确保控制器和整个控制系统的稳定、安全、可靠，控制器加入了故障检测环节。通过对温度控制器故障检测特点的分析，最终确定采用概率神经网络（pnn）进行故障检测，并通过实际采集数据的处理与实验仿真，验证了该方法的有效性。（三）设计并开发了一款以飞思卡尔16位单片机为核心的新型温度控制器。该控制器包括硬件设计和软件设计，并在实际的温度控制系统中进行了温度控制实验，并与上位机相连，形成了一套集温度控制和故障检测为一体的温度控制系统。结果表明该温度控制器不仅提高了系统的鲁棒性和稳定性，而且保证了系统运行的可靠性及安全性。

关键词：温度控制器故障检测模糊自整定PID pnn

基于概率神经网络的柴油机故障诊断与预测研究

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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工矿自动化 2013年第9期39卷 104-108页

作者：郑小倩胡仕强吴舰贵州师范大学机械与电气工程学院贵州贵阳550059 贵阳铝镁设计研究院有限公司贵州贵阳550081

针对柴油机故障诊断、预测难的问题,分析了柴油机常见故障及影响因素,介绍了柴油机故障数据的提取、分析和处理方法,建立了一种基于概率神经网络的故障诊断与预测模型。仿真结果表明,该模型能够有效地对柴油机等复杂机械系统故障进行诊... 详细信息

针对柴油机故障诊断、预测难的问题,分析了柴油机常见故障及影响因素,介绍了柴油机故障数据的提取、分析和处理方法,建立了一种基于概率神经网络的故障诊断与预测模型。仿真结果表明,该模型能够有效地对柴油机等复杂机械系统故障进行诊断和预测,可以快速准确地给出诊断结果,其故障诊断和预测准确率达到94.84%。

关键词：柴油机故障诊断预测概率神经网络 pnn

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基于图像识别技术的豆科牧草分类研究

草地学报 2010年第1期18卷 37-41页

作者：王敬轩冯全王宇通邵新庆甘肃农业大学工学院甘肃兰州730070 中国农业大学动物科技学院北京100193

利用计算机图像处理技术,依据植物叶片图像的形状特征对14种豆科牧草进行分类识别。通过对叶片图像进行预处理,提取出叶片的轮廓。在此基础上提取了叶片形状的全局特征和局部特征;全局特征包括叶片的横纵轴比、矩形度、圆形度等8项几何... 详细信息

利用计算机图像处理技术,依据植物叶片图像的形状特征对14种豆科牧草进行分类识别。通过对叶片图像进行预处理,提取出叶片的轮廓。在此基础上提取了叶片形状的全局特征和局部特征;全局特征包括叶片的横纵轴比、矩形度、圆形度等8项几何特征和7个图像不变矩特征;局部特征为叶缘粗糙度。利用pnn(Probabilisticneural network)和BPN(Back propagation network)作为分类器进行识别分类,实现了对豆科牧草叶片图像的分类。识别结果表明,pnn网络的平均识别率为85.1%、BPN网络的平均识别率为82.4%。

关键词：豆科牧草叶片识别图像处理 pnn BPN