基于"透明"神经网络的模拟电路故障诊断

本文通过分析BP神经网络用于模拟电路故障诊断时的缺点,提出了一种新的神经网络．称为“透明”神经网络(TANN)．然后将TANN用于模拟电路子网络级故障诊断．并通过实例验证了该诊断方法的有效性．     

基于LSTM神经网络的金融时间序列预测

本文提出将小波分析与纳入时间序列依赖特征的长短期记忆（LSTM）神经网络相结合，构建金融时间序列数据预测模型，以克服现有模型对金融时间序列数据非平稳、非线性、序列相关等复杂特征以及数据间非线性交互关系无法反映的缺陷。同时，以道琼斯工业指数日收盘价为例，探究LSTM神经网络对实际金融时间序列数据的预测能力，比较其与多层感知机、支持向量机、K近邻、GARCH四种模型的预测效果。实证结果表明LSTM神经网络具有更高的预测精度，能够有效预测金融时间序列数据的长短期动态变化趋势，说明了其对金融时间序列数据预测的适用性与有效性。此外，对金融时间序列数据进行小波分解与重构，可有效提高LSTM预测模型的泛化能力，以及对长短期动态趋势的预测精度。     

采用神经网络滑模控制的齿隙摩擦补偿

基于滞环齿隙模型和集合摩擦模型,建立了齿轮传动系统动力学变结构模型。采用径向基函数(RBF)神经网络和滑模控制构成复合控制器,对系统齿隙、摩擦非线性因素进行了补偿。利用RBF神经网络调节滑模控制器的切换项增益,降低了滑模控制的抖振,提高了补偿效果,仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于多层递归模糊神经网络的间歇过程批次间优化控制

针对间歇过程,基于多层递归模糊神经网络和混沌搜索实现了终点产品质量的批次间迭代控制策略,并在此基础上提出了间歇过程温度控制的批次间迭代控制策略。多层递归模糊神经网络被用于间歇过程对象建模,混沌搜索用于过程建模和优化计算。由于存在模型误差和未知干扰,基于模型所计算出来的最优控制输入在实际运用到对象上后并不是最优的。利用间歇过程的重复特性,根据以前批次的模型预测误差来修正模型预测,并据此计算下一批次的最优控制输入。随着批次的进行,跟踪误差逐渐减小。仿真实验验证了该方法的有效性。     

房地产市场价格的此较建模研究

近几年,我国房地产市场价格逐年攀升,引起了人们的广泛关注.研究房地产市场价格的变化趋势具有重要的理论和实践意义.笔者主要采用经济基本面数据,通过自回归、多元线性回归、RBF神经网络、自组织数据挖掘以及组合预测的方法来建立模型,然后对这些模型进行评价,并从中找出最能反映现实房地产价格变化趋势的模型.     

A356铝合金飞轮壳挤压铸造工艺参数优化

为探究最优的A356铝合金飞轮壳挤压铸造工艺参数组合，课题组研究了运用铸造数值模拟仿真、建立遗传算法优化后的BP神经网络及粒子群算法，以最小缩松缩孔缺陷体积作为优化目标，对浇铸温度、模具预热温度、比压和保压时间4个参数进行优化。结果表明：优化的工艺参数组合为浇注温度676.2 ℃，模具预热温度280 ℃，比压66.5 MPa，保压时间40 s 。优化后参数组合能够有效提高铸件成形质量及力学性能。     

基于格拉姆角场和卷积神经网络的斜拉索损伤识别研究

斜拉索是斜拉桥的重要受力构件，也是易损构件，针对此提出了一种基于格拉姆角场和卷积神经网络(GAF-CNN)的斜拉索损伤识别方法。首先，利用格拉姆角场对斜拉索进行特征提取，将斜拉索的加速度信号转化为二维图像，构建GAF图像数据集；然后，基于迁移学习构建适用于斜拉索损伤识别的CNN网络并进行训练。数值仿真结果表明，该方法能够有效识别斜拉索损伤，具有较高的准确率和良好的抗噪性能。     

基于RBF神经网络的永磁同步电机控制系统

由于永磁同步电机控制系统具有非线性等特点，而使传统PID人工调节参数过程过于繁琐，且无法根据电机的运行状态改变参数，为了提高控制精度、增强控制系统的自适应能力，课题组以电流环PI控制为基础，结合径向基（RBF）神经网络对永磁同步电机进行在线辨识，根据辨识得到的灵敏度信息整定PID控制参数，建立参考模型。在MATLAB软件中利用Simulink中建立了PMSM模型，通过对比PID、RBF PID在启动环节和负载变化时的速度变化，验证了改进BRF PID控制的有效性。仿真结果表明RBF PID控制具有更快的响应，更好的抗干扰能力。     

基于模糊神经网的入侵检测模型研究

对自组织特征映射(SOM)神经网络进行了概括分析,并结合模糊逻辑的思想对SOM网络的学习算法进行了模糊化改进。将模糊SOM技术应用到网络入侵检测中并应用MATLAB进行仿真。试验结果表明基于模糊神经网络的网络入侵检测方法能有效降低误报率。     

神经网络在高速超精轴系故障诊断中的应用

讨论了ＢＰ神经网络神经元开关函数饱和参数的选择问题，建立了ＢＰ神经网络的容错能力、全局性能与收敛速率之间的关系，并提出了一个如何应用这些关系来合理选择神经元开关函数饱和参数的方法模拟试验研究和分析结果表明，本文提出的合理选择神经元开关函数的方法可以有效地帮助ＢＰ神经网络技术解决诊断中复杂的模式分类问题。