面向过程输出质量与输入参数的集成诊断方法

为了诊断导致加工过程质量失控的具体输入参数,提出了一种面向多输入多输出制造过程的输出质量特征和输入参数集成诊断方法。克服了传统质量诊断方法仅仅能够诊断输出质量的不足,能够同时对引起输出质量失控的具体质量特征和对该质量特征有影响作用的加工过程输入参数进行诊断。通过建立残差T2控制图对过程的输出质量进行监控,当发现过程失控时,利用BN-MYT分解法对T2统计量进行分解,找出导致过程失控的输出变量;通过该输出变量与输入参数所对应的神经网络模型,读取神经元权值和阀值,带入灵敏度计算公式求解出灵敏度矩阵;比较灵敏度大小,找出对失控变量影响最大的输入变量。该方法克服了传统诊断方法仅能对输出质量特性进行诊断的不足,实现了同时对输出质量及引起输出质量变异的输入参数的诊断。     

基于非线性偏最小二乘的操作臂逆解算法

操作臂逆运动学问题是机器人控制中的一项重要内容。目前使用较多的神经网络法大多为多输入多输出或者 多输入单输出方式,需要大量运算。非线性偏最小二乘法( NLPLS)建立的模型分为内部和外部模型,样本数据经外部模 型处理后才用于训练若干个单输入单输出的神经网络。对PUMA560操作臂的仿真试验表明,在相同隐层神经元数的情 况下,该算法比普通神经网络法具有更好的预测精度。这也表明,NLPLS只需较少的隐层神经元数就可以达到普通方法 的精度,从而减少运算量。     

基于神经网络的矩形钢管高强混凝土计算方法

矩形钢管混凝土结构在国内外已经广泛应用,许多规范中也规定了其计算方法,但是各个规范中矩形钢管混凝土的计算结果并不一致,并且随着工程中混凝土强度越来越高,并不是所有的规范都适用于矩形钢管高强混凝土计算。基于神经网络方法,搜集近年来国内外矩形钢管高强混凝土轴压短柱试验数据,并用这些数据训练了两个以不同参数为输入、以承载力为输出的神经网络模型ANN-1和ANN-2,经过调试和验证,得到了准确和稳定的模型。最后对矩形钢管高强混凝土进行了参数化分析,并与规范计算值进行对比,评价了规范中的计算方法,并进一步证明模型可以用于矩形钢管高强混凝土承载力的预测。     

基于粗糙集和RBF神经网络的分类模型研究

分类是数据挖掘中一个重要的研究领域。针对原始决策表中往往存在大量冗余信息,从而影响决策分类综合性能这一问题,提出了一种基于粗糙集和RBF神经网络的分类模型。该模型在保持训练样本分类质量的情况下,运用属性约简方法对决策表进行约简,得到维数较小的训练样本空间。通过这样确定RBF神经网络输入层变量,优化了网络结构。实例结果表明了该方法的有效性和实用性。     

基于神经网络的商业银行信用风险研究

针对商业银行信用风险的性质和借款人财务指标的非线性、高度相关性、不成正态分布等,利用人工神经网络能模拟人的部分形象思维能力能较好地处理非线性问题,信息的并行分布式处理与存储,可以多输入、多输出,能进行学习以适应环境的变化等特点,构建商业银行信用风险神经网络模型。该神经网络模型由输入层、隐层和输出层三部分组成,输出结果表明,利用三层隐节点的神经网络模型能达到理想的输出结果,比传统的信用风险管理方法有较高的预测精度。     

基于神经网络的信息产业收益率预测

基于神经网络的预测技术的基本原理是首先利用前馈神经网络,在大量历史数据的支持下,学得输入（影响或决定预测对象的诸因素）——输出（预测对象）之间的映射关系,然后将预计的输入值输入到神经网络,由此获得预测值（神经网络的相应输出值）并将这种方法应用于信息产业收益率预测中     

改进BP神经网络在教学质量评价中的应用

通过对高职教学质量的分析,建立了评价指标体系,并提出了基于改进BP神经网络的高职教学质量评价方法.将教学评价指标概念量化成确定的数据作为输入,教学效果作为输出,进行BP神经网络训练实证研究.     

电弧炉电极系统双模控制策略研究及应用

针对交流电弧炉电极控制系统具有非线性时变、多变量、强耦合及存在随机干扰的特点,采用基于最近邻聚类方法的径向基函数(RBF)神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立电弧炉电极系统的精确逆模型并用于控制,实现了将具有强耦合特性的多变量输入/输出(MIMO)系统解耦成单个独立的伪线性对象,并提出一种基于RBF神经网络逆控制与比例微分(P/D)控制相结合的双模控制策略。应用结果证实了该控制策略具有快速适应对象和过程变化的能力及较强的鲁棒性。     

基于时空相关性和遗传小波神经网络的路网短时交通流预测

根据城市路段交通流在时间维度的变化规律和在空间维度的分布特征,以及智能算法对交通流数据的较强适应性和降噪能力,提出了基于时空相关性和遗传小波神经网络(GA-WNN)的路网短时交通流预测。首先,分析了路网交通流的时空特性和数据特征,建立了适用于交通路网的空间邻接矩阵;其次,以时空相关性函数量化不同时间延迟下路段与周边相邻路段交通状态之间的影响程度,并将其作为交通流预测模型输入变量的判断指标,结合遗传算法的全局搜索及小波神经网络的自适应学习优点构建了交通流预测模型;最后,通过实例验证表明,基于GA-WNN的交通流预测方法比其他方法更有优势,对比单一时间序列和空间序列预测方法,考虑了交通流时空相关性的预测方法能提高短时交通流预测精度。     

基于遗传神经网络的工业股票指数预测

结合遗传算法与倒传递神经网络进行工业股票指数预测 ,使用 5个输入变量 :周成交额增减幅、周振荡幅度、周涨跌幅、5日EMA波动、DIF波动值 ,并将下周涨跌幅设为输出目标进行训练 ,以取得较理想的预测结果。对于传统上选择适合的神经网络拓扑结构效率较低的问题 ,本文对于遗传算法的引入大大提高了搜索到最优结构的速度。     

数据包络分析方法的灵敏度分析

本文对数据包络分析方法的有效决策单元作了灵敏度分析。文中首先提出一种只考虑乎一投入量变化时的灵敏度分析方法,然后在此基础上研究几个报入量同时变化时的灵敏度分析。进而扩展到产出量变化投入产出量同时变化时的灵敏度分析,最后用数例进行了说明。     

多渠道输入与输出英语教学模式初探

语言学习是语言输入和语言输出相互影响和相互作用的过程。语言输入分为粗加工输入(Roughly-tuned input)和精加工输入(Finely-tuned input)两种,语言输出也可分为练习式输出(Practice)和交际式输出(Communicative output)两种。多渠道输入与输出英语教学模式的构建与实践,对于提高高职高专酒店英语教学质量有着重要的实践意义。     

注塑机料筒加温系统多变量解耦控制及非线性控制的实验研究

本文研究对象为注塑机料筒加温系统，针对该多变量（例如４输入、４输出）系统相邻加热段之间存在较强的耦合作用，提出了一种简单、直观且易于工程实现的解耦方法，使得仅依据各通道之间的输入、输出值，便能够实现类似无耦合单通道控制．该算法经实验验证，获得了理想的控制效果，显示出较大的工程实用价值及深远的应用前景．     

低磁场回旋速调管的空间电荷效应

本文建立了考虑直流空间电荷效应和交流空间电荷效应的低磁场(大回旋半经)回旋速调管扰动理论。在漂移区中考虑直流空间电荷场的影响。我们发现电子运动在该区服从一振荡方程;进一步在输出腔中计及了交流空间电荷场对注一波换能的影响。文中求得了相应的电子群聚、注一波互作用功率及增益的表达式,并进行了讨论。     

一种面向MIMD并行机实现的FFT并行算法

提出了一种适合于多指令流多数据流并行机和计算机网络并行实现的快速傅里叶变换的系数矩阵块对角化并行算法。该并行算法的并行度高，且各个并行任务在运算期间不需要互相通信，因而在计算机网络及通信速率和带宽较低的并行计算机上并行实现时效率较高。     

砂岩基质酸化中的化学平衡研究

纯高岭土和油田实际岩心的流动模拟试验都验证了在相同温度下,加入盐酸会加快氟硅酸与铝硅酸盐的二次反应。在砂岩基质酸化过程中,H₂SiF₆-AlF_x^(3-x)+ -HCl 之间存在一种化学平衡,该平衡用以控制氢氟酸与铝硅酸盐的一次反应和二次反应的化学计量系数。在土酸酸化反应中,盐酸不仅用来溶解碳酸盐矿物,而且具有调节氟硅、氟铝配合物平衡的另一作用;盐酸的浓度越高,F/Al越低,所造成的酸化二次伤害几率越小。     

科技成果产业化过程分析

科技成果产业化过程是一种非线性扩散衰减过程．我国科技成果产业化比率不高是在成果推广上出现了断层．科技成果从投入到产出有一个周期，正确评估科技成果对国民经济的作用必须考虑其产出的滞后性．     

教育经济价值范畴是现代教育科学体系的理论基石

本文提出了教育经济价值范畴是现代教育科学体系的理论基石这个新论断,并以现代教育科学是现代教育的客观规律在教育理论工作者头脑中正确反映的产物这个辩证唯物论认识论命题为根据,通过从宏观、微观和中观三个层次,循序展开教育经济价值这个理论范畴,系统的揭示教育的宏观、微观和中观规律的内涵,及其与教育经济价值范畴的关系,从而对新论断进行了论证。     

服装CAD纸样摄像输入法的探讨及其效益分析

为了提高服装CAD之基本纸样输入效率和精度，本文对一种新型的纸样输方法——摄像输入法操作步骤进行探讨，并对其进行经济效益方面的分析。     

大变形梁的模糊神经网络建模与预测

本文运用模糊神经网络原理．采用学习结合型FNN方法，针对两种不同材料梁的大变形进行了网络建模和预测的数值仿真．仿真结果表明，网落模型所具有的输入输出特性与所对应的实际力学系统的实验测量十分吻合实现了高精度预测．