将遗传算法与BP神经网络结合,提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络权值的智能PID控制算法,改善了系统的动态性能.通过实验采集数据,拟合出无模拉拔感应加热温度控制系统的数学模型.采用本文提出的方法进行了仿真实验,结果表明该算法具有较强的快速性和鲁棒性

尾砂胶结充填体作为一种水泥基多相复合材料,其单轴抗压强度与超声波波速受水泥含量、固体质量分数、试件形态等因素影响.通过制备三种形态(7.07 cm×7.07 cm×7.07 cm立方体,Φ5 cm×10 cm圆柱体和Φ7 cm×14 cm圆柱体)的试件并进行单轴抗压强度试验和声波波速测试,对充填体强度和波速受水泥含量、固体质量分数和试件形态影响的规律进行了灰色-关联度分析.结果表明:水泥含量是影响强度的关键核心因素,关联度为0.837;固体质量分数是影响波速的关键核心因素,关联度为0.712.建立了充填体强度-波速指数函数预测模型和BP神经网络预测模型,通过对两种预测模型进行统计分析的F检验和t检验验证了两种方法在充填体强度预测的可行性,为胶结充填体的强度预测提供了新方法

为了实现炼钢过程钢水温度的精确控制，在分析了实际炼钢厂钢水温度控制现状和钢水温度影响因素的基础上，建立了关键工序节点钢水温度的正向预测模型和逆向预定模型.同时，为了克服现有钢水温度预报方法的不足，提出一种基于钢包热状态和BP神经网络的混合模型方法.该方法以钢包热状态跟踪模型为基础，充分考虑了钢包热状态对钢水温度的影响，并与BP神经网络结合，可有效提高预测精度

为了解决某钢厂IF钢冶炼RH精炼过程铝耗偏高问题,通过数理统计和BP神经网络相结合的方法建立了铝耗预测模型,并与多元线性回归模型进行比较,该模型具有更高准确度.该模型分析了不同冶炼工艺参数对铝耗的具体影响,并对相应工艺参数进行了优化.结果表明:脱碳结束氧活度或RH进站氧活度降低0.005%左右,每吨钢铝耗可降低0.07~0.08 kg,铝脱氧有效利用系数为70.31%~80.35%;RH进站钢液温度增加35~40℃,铝耗降低1 kg左右,铝热反应升温利用系数在97.4%左右;吹氧量小于100 m3和大于100 m3时,氧气与铝反应的比例分别为37.3%和74.6%左右,吹氧量每增加50 m3,铝耗分别增加0.1 kg和0.2 kg左右.工艺参数优化后平均铝耗由1.359 kg降低到1.113 kg,降幅达18.1%

回声状态网络是近年来新兴的一种递归神经网络,独特而简单的训练方式以及高精度的训练结果已使其成为当前研究的热点之一.在该网络中,引入了储备池计算模式这一新的神经网络的建设方案,克服了之前网络模型基于梯度下降的学习算法所难以避免的收敛慢和容易陷入局部极小等问题.围绕这种新型网络结构,国内外许多学者开展了多样的研究.本文全面深入介绍了回声状态网络这一新兴技术,讨论了回声状态网络的优缺点,并综合近年的研究现状,总结了回声状态网络的主要研究工作进展和未来的研究方向

提出基于双向长短期记忆网络（bidirectional long short-term memory，BiLSTM）和前向神经网络的融合模型完成公共安全事件的触发词识别任务.首先通过BiLSTM提取整段文本的高层语义特征，避免了以往机器学习方法需要人工提取特征的问题，其次采用特征拼接并在前向神经网络中识别并分类事件触发词.实验结果表明相较于基准模型，本文方法在中文突发事件语料库（Chinese emergency corpus，CEC）上取得了更为突出的性能，Micro-F1值为78.47%.此外本文讨论了不同拼接特征在触发词识别任务中的重要性，对文本分析中3类特征（词性、句法、实体）的重要程度进行了比较和分析，得出句法特征对于事件触发词识别任务助益最大的结论

浮选回收率是金矿选矿过程重要的生产指标，目前主要是通过人工化验的方法检测获得，人工检测周期较长，造成金矿厂不能及时把握浮选工艺水平.在大量现场生产数据的基础上，分别采用多元线性回归和BP神经网络的方法，建立了金矿厂浮选回收率的预测模型.预测误差分析表明，BP神经网络预测模型能较好地预测金矿厂的浮选回收率，当预测相对误差在±3%范围内时，模型的预测精度达到91%，对于实际生产具有良好的参考作用

为研究纯电动汽车车载电源性能，提出并搭建了由异步电动机和直流电动机组成的在环测试平台.异步电动机用来模拟纯电动汽车的牵引电动机，直流电动机用来模拟汽车行驶时的阻力和惯量，对异步电动机和直流电动机分别实施转速控制和转矩控制.分析了电动汽车行驶工况，给出了简单循环工况下参考转速、转距和功率.设计了异步电动机调速系统转速控制器和电流控制器，建立了异步电动机调速系统的数学模型，提出了基于自适应模糊神经网络控制的异步电动机调速系统.仿真和实验结果表明，基于自适应模糊神经网络控制的调速系统明显优于PID控制的交流调速系统，在环测试平台能够较好跟踪参考转速和参考转距的变化

为了提高瓦斯涌出预测的准确性,采用BP型神经网络,利用BP型神经网络自学习、自组织和自适应等特性,在MATLAB环境下构建瓦斯动态预测模型.通过对唐山矿瓦斯信号实时监测数据的分析,对瓦斯动态预测模型进行训练和测试.结果表明,该模型的预测速度快、精度高,可以实现对工作面瓦斯涌出的动态预测,并能综合判断工作面所处地点的安全状况以及前方的潜在的危险性

针对超声心动图像质量差、噪声多，传统卷积神经网络架构对超声心动图像的学习能力有限、表达不充分的缺点，提出了一种基于标准切面识别的房间隔缺损（Atrial septal defect，ASD）智能辅助诊断模型。该模型通过对超声心动图像进行切面识别，充分融合其不同切面的语义特征，使得诊断的准确率得到明显提升。此外，还对其进行双边滤波保边去噪，并基于此模型搭建房间隔缺损智能辅助诊断系统（简称ASD辅助诊断系统）。结果表明，该ASD辅助诊断系统的准确率高达97.8%，且与传统卷积神经网络相比大大降低了假阴性率