特征矩陣和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋁型材整體壁板外形識(shí)別

對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹,并從其工作原理及基本方法等方面著重對(duì)這種方法在橋梁結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中的應(yīng)用進(jìn)行了闡述,為進(jìn)一步研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論提供了參考。

對(duì)橋梁結(jié)構(gòu)進(jìn)行健康診斷，可以有效避免事故的發(fā)生，保證橋梁的安全。試根據(jù)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論，提出將bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于橋梁損傷識(shí)別研究。

針對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自主學(xué)習(xí)、記憶及模式匹配能力,提出建立一個(gè)三層bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將其應(yīng)用于結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別研究.

針對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自主學(xué)習(xí)、記憶及模式匹配能力,提出建立一個(gè)三層bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),并將其應(yīng)用于結(jié)構(gòu)的損傷識(shí)別研究.

針對(duì)鋁型材生產(chǎn)過程中產(chǎn)品的表面氧化單耗計(jì)算較為復(fù)雜,其主要原因在于影響能耗因素多、加工過程產(chǎn)品類型多、計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等。文中提出一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鋁型材表面氧化產(chǎn)品單耗計(jì)算方法,該方法首先通過歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到各個(gè)氧化影響因素對(duì)成膜系數(shù)的影響因子;然后根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)中的能耗影響因素,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算該氧化批次的成膜系數(shù)并得到生產(chǎn)能耗;并根據(jù)計(jì)算的生產(chǎn)能耗與實(shí)際計(jì)量能耗讀數(shù)進(jìn)行對(duì)比,驗(yàn)證了方法的有效性。該方法可對(duì)鋁型材氧化能耗數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),并可及時(shí)發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)中的能源損失、生產(chǎn)參數(shù)不當(dāng)?shù)犬惓，F(xiàn)象。

為提高基于視頻圖像的公路隧道火災(zāi)火焰識(shí)別率，在對(duì)火焰動(dòng)態(tài)特征研究成果之上，利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合火焰靜態(tài)特征，對(duì)公路隧道視頻火焰進(jìn)行綜合識(shí)別．火焰動(dòng)態(tài)特征選取作者研究的火焰邊緣運(yùn)動(dòng)量（amfe）和火焰區(qū)域跳動(dòng)特征，火焰靜態(tài)特征選取前人研究的尖角數(shù)目、火焰顏色特征和圓形度．將此5種火焰特征作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，達(dá)到融合火焰多特征信息并實(shí)現(xiàn)火焰綜合識(shí)別的目的．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，火焰識(shí)別率穩(wěn)定在86．2％～96．5％之間，驗(yàn)證了該方法的可靠性．

隨著油田的開發(fā),油管的使用最逐年增加,同時(shí)有大量油管報(bào)廢.由于所處的條件不同,油管缺陷的出現(xiàn)及缺陷的特征也不盡一致.本文將就油管產(chǎn)生的缺陷的類別進(jìn)行分類并應(yīng)用bp神經(jīng)嗍絡(luò)對(duì)缺陷進(jìn)行識(shí)別.

1、vga矩陣和rgb矩陣都是傳輸?shù)亩际莢ga信號(hào)，前者使用15針vga接 口的一跟vga線就可以傳輸,后者使用bnc接口，需要5根bnc接線才能傳 輸 av矩陣傳輸?shù)氖且曨l信號(hào)，接口是蓮花頭或者是bnc頭。 2、還有就是價(jià)格不一樣 都有使信號(hào)任意選取、切換或者是在大屏幕上拼接顯示的功能 接口不一樣 av矩陣是蓮花口或q9口 vga矩陣就是vga接口 rgb矩陣就是色差接口 不同點(diǎn)就是視頻輸入接口不一樣功能基本相同都可以實(shí)現(xiàn)視頻切換疊加畫 中畫等功能具體看矩陣器的參數(shù) av矩陣即av信號(hào)輸入輸出矩陣，如電視信號(hào)、vcd、dvd、高速球等信號(hào)， 目前最高應(yīng)為128進(jìn)128出 vga矩陣一般用在就是我們常用的電腦輸出信號(hào)，一般最高只能做到16進(jìn)16 出 rgb矩陣是vga矩陣的升級(jí)版本，具備更高的帶

建筑結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別是對(duì)建筑結(jié)構(gòu)進(jìn)行損傷檢測(cè)的重要一步。針對(duì)建筑結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中的損傷位置和損傷程度識(shí)別難的問題,依據(jù)損傷前后的建筑結(jié)構(gòu)固有頻率發(fā)生變化理論,提出了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的方法。以一幢14層框架結(jié)構(gòu)為研究對(duì)象,通過仿真計(jì)算建筑結(jié)構(gòu)損傷前后各階固有頻率,提取其固有頻率變化量作為bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入?yún)?shù)來訓(xùn)練、測(cè)試網(wǎng)絡(luò),對(duì)建筑結(jié)構(gòu)進(jìn)行損傷識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠很好的識(shí)別建筑結(jié)構(gòu)的損傷位置和程度,可以將損傷位置定位到所在樓層,對(duì)構(gòu)件損傷程度識(shí)別的相對(duì)誤差可控制在3%以內(nèi)。該方法的提出可為復(fù)雜建筑結(jié)構(gòu)的在線監(jiān)測(cè)和損傷識(shí)別、預(yù)測(cè)提供參考依據(jù),也為進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)實(shí)際建筑結(jié)構(gòu)中通過頻率測(cè)試對(duì)建筑結(jié)構(gòu)的健康狀況進(jìn)行評(píng)測(cè)奠定理論和方法基礎(chǔ)。

用于結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入選取規(guī)則探究——將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模式識(shí)別工具用于結(jié)構(gòu)損傷位置識(shí)別時(shí)，其識(shí)別效果除了要受到網(wǎng)絡(luò)隱層數(shù)目、各隱層神經(jīng)元數(shù)目、神經(jīng)元傳遞函數(shù)的形式、訓(xùn)練樣本的數(shù)量與質(zhì)量及訓(xùn)練方法的影響外，還會(huì)受網(wǎng)絡(luò)輸入性能的影響。在其他...

將建筑結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)損傷識(shí)別反問題歸結(jié)為優(yōu)化問題,然后用lm人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來求解.對(duì)建筑結(jié)構(gòu)中某些點(diǎn)的垂直位移進(jìn)行靜態(tài)測(cè)量,用以確定建筑結(jié)構(gòu)中受損傷節(jié)點(diǎn)的位置.同經(jīng)典的優(yōu)化方法相比,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有全局收斂性.利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)受損建筑結(jié)構(gòu)節(jié)點(diǎn)的位置進(jìn)行識(shí)別是一種可行的方法.數(shù)值模擬結(jié)果表明,采用levenberg-marquardt法訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別具有較快的收斂速度和較高的識(shí)別精度,并且具有良好的魯棒性.

字符識(shí)別是模式識(shí)別領(lǐng)域的一項(xiàng)傳統(tǒng)課題,其內(nèi)容是模式識(shí)別領(lǐng)域中很多課題的基本內(nèi)容。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)為字符識(shí)別的研究提供了一種新的手段,bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(backpropagationneuralnetwork)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)分支,現(xiàn)已成為其最廣泛的應(yīng)用。本文以三層bp網(wǎng)絡(luò)作為模型,并將其應(yīng)用于對(duì)金屬角鐵上的字符識(shí)別。由于角鐵字符為數(shù)字與英文字母混合,文中在對(duì)傳統(tǒng)的bp算法進(jìn)行了改進(jìn)的基礎(chǔ)上,采用了分組神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方法,取得了良好的識(shí)別效果。

本文從土木工程結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別出發(fā),探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土木工程結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中的運(yùn)用。論文首先闡述人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在土木工程結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別中應(yīng)用的可行性,然后具體分析了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的結(jié)構(gòu)損傷識(shí)別。

廣州明控智能科技有限公司http://www.***.*** rgb矩陣和vga矩陣的定義原理及區(qū)別 概念：矩陣的概念引用高數(shù)中的線性代數(shù)的概念，一般指在多路輸入的情況下有多路的輸出選擇，形 成下圖的矩陣結(jié)構(gòu)，既每一路輸出都可與不同的輸入信號(hào)“短接”，每路輸出只能接通某一路輸入，但某一 路輸入都可(同時(shí))接通不同的輸出 在實(shí)際工程中，大多數(shù)朋友對(duì)于rgb和vga這兩者的認(rèn)識(shí)容易混淆。以為是兩種信號(hào)。 vga信號(hào)的組成分為五種：rgbhv，分別是紅綠藍(lán)三原色和行場(chǎng)同步信號(hào)。vga傳輸距離非常短， 實(shí)際工程中為了傳輸更遠(yuǎn)的距離，人們把vga線拆開，將rgbhv五種信號(hào)分離出來，分別用五根同軸 電纜傳輸，這種傳輸方式叫rgb傳輸，習(xí)慣上這種信號(hào)也叫rgb信號(hào)，其實(shí)本質(zhì)上rgb和vga是沒有 什么區(qū)別的。 rgb矩陣切換器的概述與

矩陣函數(shù)求導(dǎo) 首先要區(qū)分兩個(gè)概念：矩陣函數(shù)和函數(shù)矩陣 （1）函數(shù)矩陣，簡(jiǎn)單地說就是多個(gè)一般函數(shù)的陣列，包括單變量和多變量函數(shù)。 函數(shù)矩陣的求導(dǎo)和積分是作用在各個(gè)矩陣元素上，沒有更多的規(guī)則。 單變量函數(shù)矩陣的微分與積分 考慮實(shí)變量t的實(shí)函數(shù)矩陣 ()()()ijmnxtxt×=，所有分量函數(shù)()ijxt定義域相同。 定義函數(shù)矩陣的微分與積分 00 ()(),()(). tt ijijtt dd xtxtxdxd dxdx ττττ ?????????==????????????∫∫ 函數(shù)矩陣的微分有以下性質(zhì)： （1）()()()()()dddxtytxtyt dtdtdt +=+； （2）()()()()()()

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在砂土液化識(shí)別中的應(yīng)用——結(jié)合砂土液化的影響指標(biāo)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性，提出了一種針對(duì)砂土進(jìn)行識(shí)別的新方法-bp網(wǎng)絡(luò)方法。bp網(wǎng)絡(luò)是通過將網(wǎng)絡(luò)輸出誤差反饋回傳，來對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)進(jìn)行修正，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的映射能力。

根據(jù)現(xiàn)代電梯工業(yè)發(fā)展的需要,提出了一個(gè)基于小波分析和rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯乘客識(shí)別系統(tǒng)；通過分析乘客的人臉圖像,實(shí)現(xiàn)對(duì)乘客的身份、表情和姿勢(shì)的識(shí)別,仿真結(jié)果表明,該系統(tǒng)對(duì)乘客的身份有較高的識(shí)別率。

針對(duì)傳統(tǒng)住宅特征價(jià)格模型特征變量多、變量間存在多重共線性等問題,提出采用主成分分析(pca)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相集成的方法對(duì)傳統(tǒng)模型加以改進(jìn),即先利用pca對(duì)特征變量進(jìn)行降維并消除變量之間的相關(guān)性,然后運(yùn)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性適應(yīng)性信息處理能力對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真.最后用青島市西海岸新區(qū)70套商品住宅樣本數(shù)據(jù)對(duì)改進(jìn)模型進(jìn)行了檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)模型的平均預(yù)測(cè)誤差為0.75%,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的特征價(jià)格模型.

鋼板表面缺陷自動(dòng)分類系統(tǒng)是近年來的研究熱點(diǎn)之一。為了解決多無損檢測(cè)源數(shù)據(jù)融合法檢測(cè)缺陷尺寸的問題,給出了一種適用于多傳感器數(shù)據(jù)融合的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并對(duì)該模型的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)及實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)討論。初步試驗(yàn)結(jié)果表明,此模型在一定程度上解決了從不同無損檢測(cè)源所測(cè)值對(duì)鋼板缺陷進(jìn)行有效定量分析這一問題。它在無損檢測(cè)中的應(yīng)用表明該模型解決了傳統(tǒng)模型中存在一些問題,同時(shí)表明該模型也可應(yīng)用到其它許多領(lǐng)域

闡述了自組織競(jìng)爭(zhēng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化算法的特點(diǎn),建立了自組織競(jìng)爭(zhēng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型,給出板材拉深材料性能參數(shù)輸入輸出層設(shè)計(jì)和樣本數(shù)據(jù)的采集與處理的方法。研究了自組織競(jìng)爭(zhēng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型仿真實(shí)例,得到了較滿意的識(shí)別結(jié)果,開辟了應(yīng)用自組織競(jìng)爭(zhēng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化板材材料性能參數(shù)識(shí)別診斷研究的新領(lǐng)域。

為了識(shí)別直線偏心預(yù)應(yīng)力作用下prc簡(jiǎn)支梁橋的有效預(yù)應(yīng)力,提出一種基于簡(jiǎn)支梁橋模態(tài)頻率和動(dòng)力響應(yīng)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法。建立車-橋耦合振動(dòng)模型,由matlab編程計(jì)算不同預(yù)應(yīng)力水平對(duì)應(yīng)的prc簡(jiǎn)支梁的模態(tài)頻率和動(dòng)力響應(yīng),利用計(jì)算得到的模態(tài)頻率和動(dòng)力響應(yīng)識(shí)別簡(jiǎn)支梁橋的有效預(yù)應(yīng)力。構(gòu)建3層bp網(wǎng)絡(luò),通過14組訓(xùn)練樣本的訓(xùn)練,網(wǎng)絡(luò)展示了良好的收斂性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出很強(qiáng)的回想記憶能力和內(nèi)插能力,且對(duì)樣本噪聲的適應(yīng)性比較強(qiáng),識(shí)別結(jié)果具有較高的精度。表明該方法可以有效地、方便地識(shí)別簡(jiǎn)支梁橋的有效預(yù)應(yīng)力。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，提出了鋼絲繩損傷定量識(shí)別的新方法，建立了相應(yīng)的ｂｐ網(wǎng)絡(luò)模型。檢測(cè)實(shí)驗(yàn)證明，運(yùn)用該方法及其模型定量識(shí)別鋼絲繩的ｌｆ型損傷，準(zhǔn)確率高，自適應(yīng)性強(qiáng)，是一種有效的實(shí)用方法。