快速同伦BP算法

对人工神经ＢＰ（ＢＡＣＫＰＲＯＰＡＧＡＴＯＮ）网的梯度算法及同伦算法进行了分析，据此提出了兼具二者优点的新算法──快速同伦ＢＰ算法。根据这一算法开发了通用快速同伦ＢＰ算法ＱＨＢＰ程序，并对两组不同的样本进行了训练。两算例表明快速同伦ＢＰ算法在计算速度及计算精度方面均有很大程度的提高。因此，快速同伦ＢＰ算法具有极高的实用性。     

基于ＤＳＰＢｕｉｌｄｅｒ全数字接收机定时载波同步算法的实现

讨论了全数字接收机中同步算法的设计与实现,给出了基于Ｇａｒｄｎｅｒ反馈环路的定时 同步算法和基于数字Ｃｏｓｔａｓ环的载波相位补偿算法的定点实现方案,并在Ａｌｔｅｒａ公司的ＤＳＰ Ｂｕｉｌｄｅｒ上实现了该算法．计算机仿真和ＦＰＧＡ（ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）实现都验证了其有 效性,测试结果表明,该系统信噪比恶化小于１５ｄＢ,时钟捕捉带大于±１％,载波频差捕捉带 大于±４％．     

一个摄影问题的几何解决——空间直线型物体在地面上的最大视角问题

问题 :在地面上拍摄空间某直线型物体 ,问在地面上什么地方拍摄视角最大 ?这个问题我们可以转化为这样一个几何问题 :已知平面π及平面π一侧的直线段ＡＢ ,试在平面π上找一点Ｐ ,使∠ＡＰＢ为最大。下面我们分两种情况来研究解决这个问题。一、若ＡＢ∥π。设直线ＡＢ在平面π上的射影为ｌ,线段ＡＢ中点Ｍ在π上的射影为Ｐ ,则Ｐ即为所求的点 (图 1)。证明 :我们要证明∠ＡＰＢ为最大 ,需要证明对平面π上不同于Ｐ的另外任一点Ｐ′ ,都有点Ｐ′对ＡＢ的视角∠ＡＰ′Ｂ小于Ｐ对ＡＢ的视角∠ＡＰＢ ,为此 ,我们需要分以下三种情形给出证明。…     

源于课本习题的两道中考题

中考试题中 ,出自课本例题、习题 ,或由课本例题、习题演变拓展而成的试题历年都有 ,所以紧扣教学大纲 ,立足课本对于每位教师和学生来说都很重要 ,下面以初中《代数》第三册 77页 2 0题为例加以说明。原题如图 1,在△ＡＢＣ中 ,∠Ｂ =90° ,点Ｐ从点Ａ开始沿ＡＢ边向点Ｂ以 1厘米 /秒的速度移动 ,点Ｑ从点Ｂ开始沿Ｂ向点Ｃ以 2厘米 /秒的速度移动 ,如果Ｐ、Ｑ分别从Ａ、Ｂ同时出发 ,几秒钟后△ＰＢＱ的面积等于 8厘米2 ?图 1解 :设ｔ秒后△ＰＢＱ的面积等于 8厘米2 ,则ＰＢ =(6-ｔ)厘米 ,ＢＱ =2ｔ厘米Ｓ△ＰＢＱ=12 ＰＢ·ＢＱ12 (6 -ｔ)…     

基于BFGS法的BP神经网络算法研究

在把ＢＦＧＳ（Ｂｒｏｙｄｅｎ－ Ｆｌｅｔｃｈｅｒ－ Ｇｏｌｄｆａｒｂ－ Ｓｈａｎｎｏ） 法运用于ＢＰ神经网络权的训练中，通过基于不同算法的神经网络对实际问题进行学习，并根据学习后获取的非线性机理结合预测的实例进行对比分析，表明基于ＢＦＧＳ法的ＢＰ神经网络算法对加快网络训练速度、提高网络预测能力方面是有效的。     

关于Miloevic'-Bundschuh不等式的思考

研究和改进Ｍｉｌｏｅｖｉｃ＇ 和Ｂｕｎｄｓｃｈｕｈ１９８９ 年关于∑ｓｉｎ４ Ａ２ 的若干不等式的结果， 得到在△ＡＢＣ以及Ｂａｇｅｒ 型锐角三角形条件下有关∑ｓｉｎ４ Ａ２ 、∑ｃｏｓ４ Ａ２ 以及∑（ｓｉｎ４ Ａ２ ＋ｃｏｓ４ Ａ２ ） 的７ 个新的几何不等式．     

大强度运动前后血PH值,血气指标,Hb电解质变化特点及其相互关系 …

检测１４名体育系男生２００Ｗ踏车疲劳性运动前、运动后即刻、５ｍｉｎ、１０ｍｉｎ、２０ｍｉｎ时,动脉化耳血的ＰＨ值、ｔＣＯ２、ＰＣＯ２、ＢＥ、ＳＢ、ＡＢ、ＰＯ２、Ｏ２ｃｔ、Ｈｂ以及Ｋ＾＋、Ｎａ＾＋、Ｃａ＾２＋浓度。结果：血ＰＨ值、ＰＯ２、ｔＣＯ２、ＢＥ、ＡＢ和ＳＢ在运动后２０Ｏｍｉｎ钟内均明显低于运动前（Ｐ〈０．００１）,并且,ＰＨ值与这些血气指标均存在高度正相关。Ｈｂ、ＰＯ２、Ｏ２ｃｔ、Ｋ＾＋、Ｎ     

骨形态发生蛋白研究的某些进展

骨科基础研究近年有了很大进展，尤以骨形态发生蛋白（ＢＭＰ）的研究最为活跃，成为一大热点，认为ＢＭＰ对骨发育、骨重建、骨修复等有根本性的科学意义。在全球范围内开展了大量的工作，成果丰硕，令人瞩目。本文就ＢＭＰ的来源和生化特性、提取、分子生物学的研究，ＢＭＰ诱导成骨机制，ＢＭＰ的载体及其释放系统和ＢＭＰ在骨科应用等方面研究的某些进展作一概述。     

观察光的折射及相关应用

1　尺子的刻度变密(1 )仪器 :装满水的透明玻璃杯一个 ,一把刻度尺。(2 )实验方法 :①将刻度尺竖直插入水中。②从玻璃杯上沿着尺子插入的方向向下看。(3 )实验现象 :①发现尺子在水面下的部分变短。②发现尺子在水下部分的刻度变密。图 1(4 )实验分析 (图1 ) :说明 :ＭＭ′为水面 ,ＡＢ为尺子与水面接触部分 ,ＡＣ为刻度尺 ,ＮＮ′为法线。步骤 :①先从Ａ点发出一条光线ＡＤ ,由于光的折射 ,变为ＥＤ。②再由Ａ点发出一条垂直于水面的光线ＡＣ。③第一条光线ＤＥ与第二条光线ＡＣ不相交。④反向延长折射光线ＥＤ和ＢＣ ,使ＥＤ的反向延长线…     

关于Milosevic—Bundschuh不等式的思考

研究和改进Ｍｉｌｏｓｅｖｉｃ和Ｂｕｎｄｓｃｈｕｈ１９８９年关于Σｓｉｎ＾４Ａ／２的若干不等式的结果，得到的△ＡＢＣ以及Ｂａｇｅｒ型锐角三角形条件下有关Σｓｉｎ＾４Ａ／２、Σｃｏｓ＾４Ａ／２以及Σ（ｓｉｎ＾４Ａ／２＋ｃｏｓ＾４Ａ／２）的７个新的几何不等式。     

核电站机组故障诊断系统的实现方法

近年来研究和开发核电站故障诊断系统成为国际核能界的重要课题.本文针对核电站的实际情况,以人工神经网络为基础诊断方法,提出超级神经元的概念和分层组网的策略,改善了知识采集的条理性和可操作性,大大降低了部分知识变化给整个诊断网络带来的改变.     

我国煤炭需求预测神经网络实现

建立煤炭需求预测神经网络模型,设计了网络结构,采用有弹回的BP算法对网络进行了训练,经泛化能力检验,网络的训练误差满足要求,并用训练模型对我国煤炭需求进行了预测。     

应用BP神经网络算法对运动成绩预测的实证研究

人工神经网络具有很强的自训练学习和容错能力等优点,且BP网络的学习算法简单、学习能力强,其在实际中具有较为广泛的应用。鉴此应用BP神经网络对运动成绩进行预测,并结合实例说明了该方法的实施与应用。数值试验表明模型具有很高的预测精度,为运动成绩的预测提供了一种新的方法。     

基于BP网络的降雨-水位预报模型应用研究

本文改进了BP网络的学习率和动量项的自适应调整算法,阐述了洪水预报BP网络模型的构造和数据处理方法,建立了降雨～水位预报BP网络模型,实现了洪水水位的直接预报,同时还提出了以点雨量作为模型输入的建模方案,有效地改善了BP网络的模拟性能。     

基于神经元网络的钻杆热处理温度信号校正

神经网络是非线性系统建模的重要方法.反向传播(BP)算法常常用于神经网络的权值训练中,但是BP算法收敛慢.为此,将非线性最小二乘法用于前馈神经网络的权值学习.采用这一建模方法对石油钻杆在热处理过程中的温度测量偏差进行校正.研究结果表明,该方法具有很快的收敛速度和很好的拟合精度,适用于工业过程中测量信号的在线校正.     

基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法

针对无线传感器网络（WSN）数据融合算法中传统反向传播（BP）神经网络收敛速度慢、对初值敏感和易陷入局部最优解的问题，提出基于改进粒子群的BP神经网络WSN数据融合算法（BSO-BP）。用天牛须搜索（BAS）算法对粒子群算法进行改进，利用改进后的粒子群算法优化BP神经网络权值和阈值，引入WSN数据融合中，簇首节点通过优化训练后的BP神经网络对采集数据进行特征提取，将融合后的数据发送至汇聚节点。仿真实验表明，BSO-BP算法能有效地提高融合精度和收敛速度，减少冗余数据传输，延长网络生命周期。相较于传统BP数据融合算法和PSO-BP算法，BSO-BP算法减少了至少11%的平均相对误差和13.89%的均方根误差。     

基于PSO的BP神经网络-Markov船舶交通流量预测模型

为对船舶交通流量进行准确预测,结合BP神经网络和Markov算法,构建BP神经网络-Markov预测模型。引入粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对模型进行优化,克服利用Markov模型选取白化系数的不足。用该模型预测武汉长江大桥船舶交通流量的月度数据,结果表明:与BP神经网络的预测精度82.439 0%相比,基于PSO的BP神经网络-Markov预测模型的预测精度提高到91.050 8%,该模型的合理性和准确性得到验证。     

基于知识图谱的体育人工智能研究分析

以Web of Science数据库1994年以来“体育”“锻炼”“运动”“机器学习”“深度学习”“计算机视觉”等关键词为主题的926篇文献为数据来源,利用“Cite Space V”软件进行可视化处理和分析,以知识图谱的方式梳理近25年的体育人工智能研究,探讨体育人工智能研究的进展和发展方向。认为:1)体育人工智能研究地区分布较广,美国处于世界领先水平,中国的研究质量有待提高。2)体育人工智能研究的高产作者与团队集中在美国高校,以开发与完善针对不同人群的,基于机器学习与深度学习技术的智能穿戴设备为主要研究方向。3)体育人工智能研究涉及到多个学科,主要运用和借鉴工程学、计算机科学和体育科学的研究方法和理论。4)体育人工智能研究的热点分为三大聚类群,具体是体质健康促进、运动损伤防控和运动能力提升。研究载体主要以基于IMU的智能穿戴设备和基于GPU的计算机视觉分析为主。研究算法从机器学习算法逐渐转向深度学习算法。     

基于BP神经网络的身份证号码识别算法

文章主要介绍了基于BP神经网络的身份证号码识别算法的实现方法,在进行BP网络设计中,主要需要考虑网络层数、各层中神经元结点数、初始值的选取、期望误差及学习速率等因素对算法的影响,提出了算法具体实现的步骤。