雙向聯(lián)想記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開關(guān)電流技術(shù)實(shí)現(xiàn)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可通過預(yù)先提供的一批互相對(duì)應(yīng)的輸入輸出數(shù)據(jù),分析掌握其潛在規(guī)律,并依據(jù)此規(guī)律利用新的輸入數(shù)據(jù)推算輸出結(jié)果。通過分析以往儲(chǔ)集層壓后產(chǎn)能分析技術(shù)的不足,優(yōu)選出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù),基于其基本思想,首先建立了預(yù)測儲(chǔ)集層壓裂后產(chǎn)能的模型和方法,重點(diǎn)研究了在客觀條件下如何調(diào)整壓裂改造相關(guān)參數(shù)(包括裂縫長度、裂縫導(dǎo)流能力、裂縫高度、裂縫溝通水層的程度、壓裂液對(duì)地層的污染程度等5個(gè)參數(shù)),根據(jù)較為準(zhǔn)確的儲(chǔ)集層理想產(chǎn)能預(yù)測結(jié)果,與現(xiàn)行方案及其壓裂效果比較,據(jù)此形成儲(chǔ)集層改造效果評(píng)價(jià)技術(shù),并研制出配套的軟件,在準(zhǔn)噶爾盆地西北緣勘探區(qū)塊大量應(yīng)用,整體符合率83.33%,取得了較好的效果。

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由于建立實(shí)際電阻點(diǎn)焊過程精確的數(shù)學(xué)模型比較困難,使得常規(guī)的人工調(diào)節(jié)pid控制器參數(shù)較難實(shí)現(xiàn)良好的匹配,從而難以獲得滿意的控制效果。針對(duì)該問題,將智能調(diào)節(jié)與pid控制方法相結(jié)合,利用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)了參數(shù)kp、ki、kd自適應(yīng)調(diào)整的pid控制器,構(gòu)建了逆變電阻點(diǎn)焊電源的系統(tǒng)模型,通過對(duì)系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的在線學(xué)習(xí)智能化地修正pid的三個(gè)參數(shù)。pid控制輸出量通過pwm發(fā)生器產(chǎn)生四路獨(dú)立的、占空比實(shí)時(shí)變化的pwm波形,進(jìn)而控制逆變器的功率開關(guān)器件導(dǎo)通時(shí)間,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)恒電流的輸出控制。仿真結(jié)果表明,該方法能根據(jù)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)自行匹配對(duì)應(yīng)最優(yōu)控制規(guī)律下的pid三個(gè)參數(shù),能有效地控制焊接電流的恒定,達(dá)到滿意的效果。

推導(dǎo)了逆變點(diǎn)焊過程控制模型,并構(gòu)建了逆變點(diǎn)焊模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恒電流控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。根據(jù)該模型采用先正弦后恒定輸入的方法對(duì)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(fnn)進(jìn)行分段離線學(xué)習(xí),提高網(wǎng)絡(luò)的泛化能力和自適應(yīng)能力。在線控制時(shí),利用訓(xùn)練后的網(wǎng)絡(luò)僅做正向模糊計(jì)算,輸出逆變橋開關(guān)管占空比改變量的方法保證逆變器恒電流輸出。最后使用matlab高級(jí)語言編程,完成了整個(gè)系統(tǒng)的仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明:分段訓(xùn)練后的fnn使用該方法可以實(shí)現(xiàn)逆變點(diǎn)焊電源的恒電流控制。

為解決建筑物基礎(chǔ)沉降量的安全監(jiān)測問題,對(duì)其進(jìn)行有效的預(yù)測、校核與分析,運(yùn)用matlab軟件建立徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)某市建筑物的基礎(chǔ)沉降量進(jìn)行預(yù)測.結(jié)果表明:徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)形式簡易,適應(yīng)能力更強(qiáng),預(yù)測誤差比bp網(wǎng)絡(luò)小,平均約為66.83%,達(dá)到預(yù)測精準(zhǔn)度所需的耗時(shí)短、收斂速度更快.徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果與實(shí)測結(jié)果較為吻合,表明徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型適用于建筑工程沉降預(yù)測領(lǐng)域之中.

電流互感器作為變電站重要設(shè)備,其運(yùn)行工況的好壞直接影響變電站的安全運(yùn)行,電流互感器數(shù)量多,在運(yùn)行中也經(jīng)常會(huì)遇見電流互感器各種各樣的缺陷,比如發(fā)熱、漏油、低油位等。通過對(duì)pms上電流互感器這個(gè)龐大的數(shù)據(jù),單因素圖表法分析電流互感器故障發(fā)生與其設(shè)備型號(hào)、設(shè)備生產(chǎn)廠家、設(shè)備投運(yùn)時(shí)間之間的關(guān)系,多因素聯(lián)合考慮,建立bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,綜合考慮設(shè)備型號(hào)、設(shè)備生產(chǎn)廠家、設(shè)備投運(yùn)時(shí)間因素,對(duì)其運(yùn)行工況進(jìn)行概率預(yù)測,同時(shí)對(duì)每個(gè)變電站符合模型要求的所有電流互感器進(jìn)行預(yù)測,對(duì)容易發(fā)生電流互感器故障的變電站進(jìn)行預(yù)警,運(yùn)用地圖無憂軟件對(duì)bp模型計(jì)算的結(jié)果進(jìn)行可視化展示,方便運(yùn)維人員掌握電流互感器運(yùn)行工況,對(duì)容易發(fā)生故障的電流互感器加強(qiáng)帶電檢測,提前安排檢修,保障供電可靠性。

為了有效的實(shí)現(xiàn)用于混合式電力電子斷路器的故障電流檢測,設(shè)計(jì)了一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論的短路電流檢測方法,其主旨是將動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于故障電流的檢測,利用反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史記憶效應(yīng),對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)測比較,可實(shí)現(xiàn)一種有效的短路電流故障檢測。使用matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱進(jìn)行仿真,通過仿真產(chǎn)生模擬訓(xùn)練樣本,以單相工頻基波疊加多次諧波分量,簡化時(shí)可用類正弦函數(shù)代替,仿真結(jié)果表明了該方法的有效性和快速性。

傳統(tǒng)電視已不能滿足人們的日常生活要求,社會(huì)變革和經(jīng)濟(jì)發(fā)展,帶動(dòng)了我國有線電視技術(shù)地發(fā)展。目前,我國有線電視呈現(xiàn)雙向網(wǎng)絡(luò)發(fā)展趨勢。本文著重對(duì)eoc有線網(wǎng)絡(luò)中的雙向網(wǎng)絡(luò)改造技術(shù)進(jìn)行分析,為我國有線電視發(fā)展提供理論依據(jù)。

吉林省的省會(huì)長春市已經(jīng)被國務(wù)院確定為三網(wǎng)融合的試點(diǎn)城市,這就要求將有線電視網(wǎng)絡(luò)傳統(tǒng)的單向廣播系統(tǒng)升級(jí)改造為雙向數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng),使有線電視網(wǎng)絡(luò)不僅能滿足高質(zhì)量、多節(jié)目的傳輸要求,還能實(shí)現(xiàn)高速數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的交互功能,成為頗具競爭的寬帶

運(yùn)用灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論,研究了摻雜srtio3多功能陶瓷氧化熱處理過程中,氧化熱處理?xiàng)l件對(duì)介電性能和壓敏性能的影響。根據(jù)各種參數(shù)的主行為因素的多少,運(yùn)用gnnm(1,1)、gnnm(1,2)、gnnm(1,3)模型進(jìn)行分析,并且建立了相應(yīng)的gnnm(2,1)灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

本文分析了引起光電檢測系統(tǒng)非線性誤差的因素。在基于光電二極管的光照度檢測實(shí)驗(yàn)中,應(yīng)用rbf人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)光信號(hào)和電信號(hào)進(jìn)行非線性誤差補(bǔ)償,實(shí)現(xiàn)了在不同環(huán)境溫度下,光信號(hào)與電信號(hào)的線性轉(zhuǎn)換,有效地提高光照度檢測的檢測精度。

用養(yǎng)護(hù)規(guī)范中17個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)作為輸入層網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元,把橋梁損傷等級(jí)參數(shù)作為輸出層神經(jīng)元,建立了橋梁評(píng)估3層bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。選用湖北省110座舊橋的評(píng)估數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,后10個(gè)作為測試樣本,經(jīng)過2068次迭代運(yùn)算的網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,得到了誤差滿足精度要求的收斂網(wǎng)絡(luò)。將待評(píng)估的橋梁參數(shù)輸入訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò),得到評(píng)估橋梁的技術(shù)狀態(tài)等級(jí)。

研究目的:分析人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于房地產(chǎn)估價(jià)的思路以及估價(jià)流程,采用matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)編程來實(shí)現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)估價(jià)模型的構(gòu)建、訓(xùn)練與仿真。研究方法:文獻(xiàn)資料法和案例分析法。研究結(jié)果:以訓(xùn)練樣本為基礎(chǔ),建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)估價(jià)模型,用測試樣本檢驗(yàn),得出估價(jià)模型的精度較高。研究結(jié)論:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)包含多種因素影響的房地產(chǎn)估價(jià)具有優(yōu)勢,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)估價(jià)模型具有很強(qiáng)的實(shí)用性和可操作性。

?1994-2010chinaacademicjournalelectronicpublishinghouse.allrightsreserved.http://www.cnki.net 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的地鐵供電系統(tǒng)直流饋線保護(hù)研究 張　健,張友鵬 (蘭州交通大學(xué)　甘肅蘭州　730070) 摘　要:為進(jìn)一步完善地鐵直流牽引供電系統(tǒng)的饋線保護(hù),系統(tǒng)分析了現(xiàn)有的地鐵直流牽引供電系統(tǒng)饋線保護(hù)的基本 配置和工作原理,并針對(duì)現(xiàn)有饋線保護(hù)的局限,提出一種新的利用前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)故障信號(hào)進(jìn)行多參量識(shí)別的基于神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)的饋線保護(hù)思路,有效地克服了既有保護(hù)自適應(yīng)能力差以及特殊情況下保護(hù)可能失效的問題。通過使用matlab系統(tǒng)仿真 試驗(yàn),證實(shí)這種方法切實(shí)有效。 關(guān)鍵詞:饋線保護(hù);神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);matlab;多參量輸入 中圖分類號(hào):tp183　

數(shù)字化信息技術(shù)為有線電視的運(yùn)營提供了改革技術(shù)支持,原有的hfc網(wǎng)絡(luò)在epon技術(shù)的支持下進(jìn)行雙向網(wǎng)絡(luò)改造(根據(jù)各地實(shí)際情況),能夠有效提升有線電視的性價(jià)比。基于此,淺析如何利用epon技術(shù)進(jìn)行hfc雙向網(wǎng)絡(luò)的改造,旨在為數(shù)字電視的發(fā)展提供一定的參考與指導(dǎo)。

建立以材料電阻率、板厚、焊點(diǎn)間距為輸入空間,分流率為輸出空間的連續(xù)順序電阻點(diǎn)焊分流率的3層誤差反向傳播(backpropagation,bp)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。依據(jù)電阻點(diǎn)焊恒流控制的特點(diǎn)和點(diǎn)焊過程的電阻變化規(guī)律建立分流率的理論計(jì)算模型,由該模型所得數(shù)據(jù)作為樣本對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和檢驗(yàn)。對(duì)2.0mm厚度的20鋼及1.5mm、1.0mm厚度的10鋼等厚度點(diǎn)焊的分流進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測相對(duì)誤差最大值分別為2.83%、1.77%和3.67%。驗(yàn)證試驗(yàn)結(jié)果表明,應(yīng)用建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分流補(bǔ)償后,在焊點(diǎn)間距為30mm和50mm時(shí),第2～5焊點(diǎn)熔核直徑相對(duì)第1點(diǎn)的平均誤差,1.0mm厚度的10鋼分別約為2.86%和3.99%,2.0mm厚度的20鋼分別約為2.46%和3.58%。證明采用建立的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分流預(yù)測模型,對(duì)10鋼和20鋼恒流控制連續(xù)順序點(diǎn)焊時(shí)的分流進(jìn)行預(yù)測是可行的。

建筑節(jié)能是當(dāng)今城市建設(shè)和社會(huì)發(fā)展的前沿和研究熱點(diǎn),對(duì)建筑的能耗現(xiàn)狀進(jìn)行綜合分析與評(píng)估是進(jìn)行節(jié)能改造或節(jié)能設(shè)計(jì)的前提和基礎(chǔ),而建立反映能耗變化的預(yù)測模型是從宏觀尺度上分析認(rèn)識(shí)建筑能耗變化與發(fā)展特性、為公共建筑節(jié)能工作提供決策依據(jù)的有效途徑和重要手段。研究針對(duì)常規(guī)bp網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度慢、易陷入局部最小點(diǎn)的缺點(diǎn),采用了具有較快收斂速度及穩(wěn)定性的lm算法進(jìn)行預(yù)測,構(gòu)造了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑物用電量預(yù)測模型。以某市公共建筑原始用電能耗統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為樣本,并采用matlab對(duì)預(yù)測模型進(jìn)行了仿真預(yù)測。結(jié)果顯示:誤差在允許范圍內(nèi)。

當(dāng)前一般按照數(shù)據(jù)的后驗(yàn)分布,為缺失值插入估計(jì)值,通常低估了統(tǒng)計(jì)量的方差,導(dǎo)致統(tǒng)計(jì)量估計(jì)置信范圍降低,檢測顯著性降低。為此,提出1種新的基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)插補(bǔ)技術(shù)。為了增強(qiáng)不同年份農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)的可比性,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。針對(duì)訓(xùn)練的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過平均絕對(duì)誤差、均方誤差、平均預(yù)測誤差、平均絕對(duì)百分誤差完成統(tǒng)計(jì)分析,評(píng)價(jià)模擬值和觀測模擬值間的離散程度。分析了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),對(duì)農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)的過程中,構(gòu)造雙向時(shí)間識(shí)別序列,改變應(yīng)用前一時(shí)間段農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)預(yù)測后期數(shù)據(jù)的傳統(tǒng)方式,采用缺失時(shí)間段前后已有農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)共同對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測。完成農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)的處理后,需對(duì)已有樣本進(jìn)行訓(xùn)練,如果檢驗(yàn)擬合度指標(biāo)值高于0.8,則認(rèn)為訓(xùn)練結(jié)果可靠,從而完成對(duì)缺失值的預(yù)測,實(shí)現(xiàn)農(nóng)資庫存數(shù)據(jù)插補(bǔ)。試驗(yàn)結(jié)果表明,所提技術(shù)插補(bǔ)精度高。

為在繼電器的設(shè)計(jì)和生產(chǎn)階段通過多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)評(píng)價(jià)其整體品質(zhì),研究了多層次綜合評(píng)判模型的可計(jì)算性。該模型依據(jù)電器產(chǎn)品設(shè)計(jì)方案關(guān)于技術(shù)性能和成本的綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并通過對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理的評(píng)判方法的研究而建立。實(shí)例證明,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為處理各種模糊的、數(shù)據(jù)不完全的、模擬的、不精確的模式識(shí)別問題提供了一個(gè)全新的途徑。

介紹了逆向工程的含義和它的工作流程圖,分析了三坐標(biāo)測量機(jī)結(jié)構(gòu)及其組成部分。以摩托車飾蓋為例,利用三坐標(biāo)測量機(jī)對(duì)實(shí)物輪廓進(jìn)行準(zhǔn)確、快速的測量。并提出通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)摩托車表面進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)歸一化處理,從而確定\"點(diǎn)云\"數(shù)據(jù)的特征線;然后再進(jìn)行曲面的分割,對(duì)于不同的數(shù)據(jù)塊,能直接從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值矩陣得到曲線的控制頂點(diǎn),采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)方法對(duì)曲面進(jìn)行擬合;最后,將這些曲面片拼接、裁剪,完成復(fù)雜曲面模型的重建,即得到摩托車飾蓋的曲面模型。

目前為止,現(xiàn)有的油田開發(fā)指標(biāo)預(yù)測方法難以反映實(shí)際存在的時(shí)間累積效應(yīng)對(duì)該指標(biāo)預(yù)測的影響。因此,為提高油田開發(fā)指標(biāo)預(yù)測的準(zhǔn)確度,本文提出基于徑向基過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的油田開發(fā)動(dòng)態(tài)指標(biāo)預(yù)測模型,并將其應(yīng)用到實(shí)際油田開發(fā)動(dòng)態(tài)指標(biāo)的預(yù)測中。實(shí)例分析結(jié)果表明,本文提出的徑向基過程神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的油田開發(fā)動(dòng)態(tài)指標(biāo)的預(yù)測方法精度高、速度快,是預(yù)測油田開發(fā)指標(biāo)的一種較實(shí)用的方法。

詳細(xì)分析了開關(guān)電流(si)電路第二代存儲(chǔ)單元的傳輸函數(shù)和主要缺點(diǎn),在此基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了延遲線電路,并減小了電路中的時(shí)鐘饋通誤差和傳輸誤差。hspice仿真結(jié)果表明,該電路能精確地對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行采樣保持,并且能無失真延遲任意時(shí)鐘周期,可作為離散時(shí)間系統(tǒng)的基本單元電路。