基于最优分类线的概念,提出了一种新的模式识别分类器构建方法——判别域界面几何法.该方法利用BP神经网络的高度非线性,将模式类样本数据从高维输入空间映射至二维判别域空间后,采用多边形中轴提取方法,构造模式类间隙多边形的中轴线,延伸至整个二维判别域空间,生成模式类决策边界.以铁路货车车轮用双列圆锥滚子轴承的故障诊断为例,介绍了判别域界面几何法的应用过程.结果表明,判别域界面几何法能在二维判别域空间上给出各不同故障模式类之间明确的界限,这就给操作者直观判断故障模式类别提供了条件

为了解决带有纯滞后的监控AGC系统的控制问题,提出了基于RBF神经网络的PID控制器与Smith预估器相结合的智能PID控制系统,并对传统监控AGC、应用Smith预估器的监控AGC及应用智能PID控制的监控AGC系统进行了仿真.结果表明,应用智能PID控制的监控AGC系统收敛速度明显加快,适应能力与鲁棒性比常规PID控制要好

介绍了一个模糊神经网络专家系统.研究了知识的“溶化”技术，即导入算法、无搜索快速推理、寻出算法，井对用三分法确立输入变量隶属函数及模糊规则求精作了有益的研究.用以上理论对连续推钢式加热炉进行控制，控制效果较为理想

延安大学：《生理学 Human Physiology》课程教学课件（实验讲稿）心血管活动的神经体液调节

延安大学：《组织学与胚胎学 Histology and embryology》课程教学资源（参考文献）渴、渴、渴 口渴的神经基础被发现

为了进一步提高板带热轧厂厚控精度及控制品质,需对具有非线性、强耦合、不确定、多约束特性的活套系统建立工程上适用的数学模型,以实现活套高度与张力系统的解耦控制.在分析其动态耦合过程的基础上,考虑到实际的活套系统在工作过程中变量的变化离其稳态工作点的偏差很小,以实际热轧现场数据为依据,给出了完整的传递函数表达形式. 采用线性预测模型的BP神经网络PID控制策略以减弱系统的耦合影响,以提高控制效果.仿真结果验证了本算法的有效性,表明解耦后的活套控制系统可获得更好的控制效果

随着高速铁路的不断提速,高铁轻量化设计中广泛采用高强铝合金材料,但高速列车齿轮箱体服役安全评价亟待完善.本文针对高速列车齿轮箱体使用的铝合金材料服役特性,搭建了声发射检测拉伸试验系统,运用BP神经网络算法对声发射信号进行训练与识别,实现对箱体材料拉伸损伤表征识别与材料服役状态的安全预警.本研究为材料损伤状态的无损实时识别提供了一种识别与预警方法

研究了一种基于特征变量的复杂生产过程预测模型.与传统的建模方法相比,该方法不需要经过机理分析,而从信息科学的角度出发,在对反映生产过程工况原始动态数据进行特征选择的基础上,运用时间序列分析法建立其预测模型.同时讨论了它的神经网络实现方法.仿真结果表明了该方法的可行性

采用人工神经网络方法建立了钢-铝固液相复合中助焊剂质量分数、铝液温度、模具温度、压力与界面层厚度间的关系模型,并结合最大剪切强度的复合工艺参数得出了钢-铝固液相压力复合的最佳界面层厚度为10.0μm

LF精炼工序在炼钢过程起着调节温度的关键作用,准确预报LF精炼终点钢水温度对实际生产有重要意义.传统的LF精炼预报模型包括机理模型与黑箱模型.机理预报模型能够体现各工艺因素对终点钢水温度的影响,但由于LF精炼传热机理研究尚不完善,依靠机理模型预报终点钢水温度,难以达到预期效果;黑箱预报模型能够准确预报终点钢水温度,但不能反映精炼过程各工艺因素对钢水温度的影响,尤其当生产工艺条件发生改变时,黑箱模型在应用上会受到限制.本文以方大特钢LF精炼炉为研究对象,建立一种机理预报模型与黑箱预报模型(BP神经网络预报模型)相结合的LF精炼终点钢水温度灰箱预报模型.该模型既能反映各工艺因素对终点钢水温度的影响,又能准确预测终点钢水温度,其终点钢水温度预测误差在±5℃以内的命中率可以达到95%以上