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微波法处理油基钻屑技术
针对目前油基钻屑处理过程中存在的问题,英国Nottingham大学在BP公司和British Gas公司的资助下,研发出了微波法处理油基钻屑技术.采用该技术处理油基钻屑可使油基钻屑的含油量迅速降至0.1%以下,最高处理量可达0.75t/h.李舟军 - 石油钻探技术文章来源： 万方数据 -
基于遗传算法改进的BP神经网络模型在GPS高程拟合中的应用研究
目前,GPS被广泛应用于各工程领域,但GPS高程因与国家高程基准不同而被弃之不用.为充分挖掘GPS高程数据,本文在阐述遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和BP神经网络(Back Propagation Network)基本理论的基础上,结合两者的优缺点,提出了基于遗传算法改进的BP神经网络模型(IGA_BP),并将该模型应用到实际GPS高程拟合算例中.结果表明,IGA_BP模型的GPS高程拟合精度明显优于传统的二次多项式和BP神经网络拟合精度,且收敛速度快,泛化能力较强,可达传统四等水准测量精度.吴吉贤,杜海燕 - 工程勘察文章来源： 万方数据 -
基于BP网络的汉语普通话声调识别
研究了一种常用的模式分类器-BP神经网络,分析了BP网络的训练及识别过程,提取了能体现声调特性的特征数据组成分类特征向量,设计了具有一个隐含层的3层前馈网络作为分类器,对普通话声调样本库做了分类识别实验,分析了不同隐含层节点数的识别实验结果.实验结果表明,提取的音频特征基本有效,分类效果良好,具有一定的应用价值.李仕强,王水平 - 南京信息工程大学学报(自然科学版)文章来源： 万方数据 -
异步双向中继信道的物理层网络编码
物理层网络编码(physical-layer network coding,PNC)中的一个重要问题是,如何解决由于传输环境导致的信号不同步问题,包括载波频率不同步、相位偏移和符号不同步.之前文献大多数都是假设符号发送严格同步,主要研究了异步双向中继信道物理层网络编码方案,中继端利用BP(Belief propagation)算法来解决异步导致系统系能下降的问题,仿真结果表明,利用BP算法可以减小信号异步导致的系统性能下降,相位偏移对系统性能下降影响较大,而符号偏移却可以减小这种性能下降.元超,郑宝玉,池新生 - 重庆邮电大学学报(自然科学版)文章来源： 万方数据 -
基于BP神经网络的滑坡地质灾害预测方法
为了解决滑坡地质灾害传统预测方法中出现的综合性、实用性不强等问题,本文研究用基于优化参数设置的BP神经网络模型来预测滑坡地质灾害.该方法基于BP神经网络,顾及与滑坡地质灾害产生紧密相关的地质条件和环境因素,对BP神经网络的输入层、隐含层、输出层的参数进行优化;再由历史的经验数据通过训练、泛化建立基于BP神经网络的地质灾害预测模型;最后,按照0和1的组合结果对滑坡地质灾害进行预测.本文利用该模型对汶川地震诱发的滑坡地质灾害进行分析预测,结果表明:该模型的预测结果与实际结果吻合度达到86%~90%,预测精度较高,验证了基于改进的BP神经网络预测滑坡地质灾害的方法是实际可行的.柯福阳,李亚云 - 工程勘察文章来源： 万方数据 -
基于神经网络的音圈电机迟滞特性建模
阐述了由音圈电机驱动的定位系统,并为该系统设计了微位移检测电路.对音圈电机施加35Hz的正弦波电压时,绘制的电机输出位移曲线为迟滞环,并且采集了0~35V的任意三角波驱动电压下的输出位移数据,作为训练样本.设计了径向基函数网络的迟滞辨识模型.网络的激励函数采用高斯核函数,提出加入最近邻规则的混合型K-均值聚类算法,基宽度由平均法确定,解决了RBF中心的初始化和基宽度由经验公式确定的问题.经验证,权值的修正采用改进的BP算法.仿真训练结果表明,RBF网络迟滞辨识模型平均误差为0.115μm,误差最大值为0.323μm.当辨识音圈电机的迟滞特性时,改进的RBF网络学习速度和精度都优于BP网络.赵景波,薛琨,张磊,刘慧敏 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于AdaBoost的网络入侵智能检测
网络环境中,系统受到多种入侵行为威胁,具有变化快、种类多、随机性强的特点,提出一种基于AdaBoost的网络入侵智能检测算法,利用神经网络建立入侵检测学习器,采用AdaBoost集成学习方法对基学习器迭代训练,生成最终的入侵检测模型,仿真实验表明,该方法相对传统的BP神经网络算法具有较大的优势,降低了随机样本对模型的影响,增加了神经网络的泛化能力,使最终的入侵检测模型更加贴近真实的网络入侵样本,减小了小样本集导致的模型精度大幅下降的问题,对识别、检测各类入侵行为,对维护网络安全,具有十分重要的意义.周国雄,沈学杰,李琳,贺超英 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于BP神经网络的变压器故障诊断模型
研究一种基于BP神经网络的变压器故障诊断方法.以绝缘油中6种气体作为神经网络的输入,建立可对变压器低能放电、高能放电、局部放电、低温过热、中温过热、高温过热以及混合型故障高温过热兼高能放电等7种故障进行诊断的BP神经网络模型.通过全面调节隐层神经元的个数对网络进行训练,优化网络结构和参数,用最大隶属原则处理网络输出,对多达60个的检验样本进行实际故障诊断,准确率达到了95%.建立的故障诊断模型是最为简单的BP神经网络模型,因此该模型便于在实际中应用,通过与其它改进的神经网络方法进行比较研究,结果表明,BP神经网络故障诊断模型的各项性能指标均处于较好水平.禹建丽,卞帅 - 系统仿真学报文章来源： 万方数据 -
基于灵敏度预分类的BP神经网络故障诊断方法
故障特征信息的获取和处理对电路故障的可靠分类和准确诊断有很大的影响.在电路故障诊断时,对于不同的故障模式,存在信息混叠的现象,需要解决特征信息的有效提取和故障的可靠分类等问题.为此,本文提出了一种结合灵敏度特性分析的BP神经网络故障诊断方法.基本思想是通过灵敏度的计算,对电路故障样本作预分类,再根据电路灵敏度的计算结果分别提取相应特征信息,以此构造故障样本特征集,然后作为BP神经网络的输入对网络训练,并进行故障诊断.对滤波器的仿真结果表明,该方法能分类不同的元件故障,且对模拟电路故障诊断的平均正确率优于传统方法.潘强,熊波 - 测试技术学报文章来源： 万方数据 -
基于模拟退火优化BP神经网络的pH值预测?
为自动准确测定水质pH值,采用大量的具有代表性的pH值检测数据为样本,提出了一种基于模拟退火优化BP神经网络的pH值预测方法。利用模拟退火算法优化BP网络的权值,调整优化样本的选取和隐层神经元数,训练BP神经网络预测模型得到最优解。由测试样本对网络进行了预测试验,并与非线性回归的预测结果进行了对比。结果表明,该方法对水质pH值预测具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。尤丽华,吴静静,王瑶,宋淑娟 - 传感技术学报文章来源： 万方数据
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