基于BP算法的神经网络用于教学质量评估

本文利用BP算法的前馈神经网络方法建立教学质量评估模型,通过MATLAB神经网络工具箱学习训练网络,经测试数据验证,结果比较准确,能克服各种人为因素,具有广泛的适用性.     

基于BP算法的神经网络用于教学质量评估

本文利用BP算法的前馈神经网络方法建立教学质量评估模型,通过MATLAB神经网络工具箱学习训练网络,经测试数据验证,结果比较准确,能克服各种人为因素,具有广泛的适用性。     

水下油气管道随机振动的模拟算法

水下穿越输油气管道具有施工方便、投资省等优点.但水下穿越段一旦遭到破坏,其破坏点不易被发现,修复困难,因此水下管道的振动分析研究具有重要意义.文章从分析水下管道的受力情况出发,建立了描述水下管道振动的随机微分方程,求解出描述振动受力的随机过程,从而给出这种振动受力的计算和模拟方法.其结果可引申到在流体中运动的物体,如大气中的各种飞行器及其部件的振动模拟以及寿命预测等应用研究领域.     

油气管道检测机器人避障运动控制算法研究

针对油气管道专用检测机器人运动控制系统进行研究。在深入分析管道内机器人运动特性的基础上,利用基于模糊控制与神经网络控制的环境自学习网络方法对环境信息进行学习判断。利用模糊神经网络方法对管道机器人的运行轨迹进行自学习跟随,同时解决了管道机器人障碍物识别与规避的问题。仿真结果表明,该方法能够实现管道机器人的环境识别、路径跟随与障碍物识别等功能,符合管道检测的实用要求,具有较高的实际应用价值。     

在役管道材料的低周疲劳性能测试

对在役输油管道的X60材料进行了低周疲劳性能测试。拟合得到管道材料的应变-寿命曲线公式,依据管道材料的低周疲劳性能,预测该输油管道的疲劳寿命,为管道的安全维护提供了依据。     

机械结构的疲劳寿命浅谈

本文就疲劳寿命的分类,疲劳研究方法,影响结构疲劳强度或疲劳寿命主要因素和确定疲劳寿命的方法等问题作论述.     

圆柱齿轮的疲劳寿命及其可靠性探讨

该文根据国家标准GB3480-83,运用可靠性统计理论,对圆柱齿轮在实际负荷下的疲劳寿命及其可靠性进行了研究。     

基于改进BP算法的倒立摆稳定性研究

针对BP神经网络在倒立摆平衡控制中自身的限制与不足,本文采用人工神经网络改进BP算法对一级倒立摆控制,建立了实验仿真训练模型,仿真表明改进BP算法控制倒立摆精度高、收敛快,在非线性控制、鲁棒控制等领域具有良好的应用前景。     

基于ANSYS有限元法的长输油气腐蚀管道剩余强度与剩余寿命研究

长输油气腐蚀管道剩余强度与剩余寿命的精确评价,为的是减小运营成本和保证管道的安全运营。该文基于ANSYS有限元法中塑性失效准则,建立了腐蚀区体腐蚀损伤的有限元三维结构模型,提高了腐蚀剩余强度与剩余寿命的仿真精度;ANSYS有限元法的仿真可较精确地得到腐蚀管段在某工况下的临界失效剩余壁厚;在已知腐蚀速率情况下,可对腐蚀管线的剩余寿命进行评估。结合阿-赛输油管道腐蚀现状,得出了各种腐蚀状况下腐蚀剩余强度与剩余寿命。充分说明了该研究对实际工程应用具有重要的理论参考价值。     

BP神经网络优化算法研究

为解决BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小值的缺点,利用遗传算法(GA)和基因表达式编程(GEP)的各自特点,基于BP算法提出了两种改进算法:其一是GA-BP算法,即利用GA优化BP神经网络的权值和阈值;其二是GEP-BP算法,即利用GEP对BP网络进行调整,包括网络结构、权值和阈值。用样本数据进行了测试并与基本BP算法进行了比较,结果表明两种改进算法具有很强的可行性和高效性。     

基于模拟植物生长的BP神经网络学习算法研究

针对标准BP神经网络在训练过程中,网络容易陷入局部极小点,使得进一步调整失去作用的问题,提出了一种有助于提高BP神经网络逼近精度的方法一基于模拟植物生长的学习算法,使BP网络在训练时能有效避开局部最小点,达到全局极小点,并保证了网络有较好的收敛速度。通过一个用Matlab编程的仿真实验表明了这一算法的有效性。     

一种改进的基于加权模式的BP算法

反向传播算法（BackPropagation）是一种有监督神经网络学习算法,但原始算法收敛速率慢,训练过程易陷入局部极小值,精度不高等问题．文中提出了一种加权和引入参数改进的神经网络BP算法,某种程度上克服了以上缺点．对文中的改进算法用VC平台编程,并利用真实数据,对大学生就业能力进行了预测．实验表明,改进算法有效,也为高校解决大学生就业能力提供了决策支持．     

跨层连接的改进BP算法及其应用

传统的BP算法存在一些缺陷,它的信息处理能力不仅取决于神经元之间的连接强度,而且与网络的拓扑结构有关。文章将BP传统的顺序连接方式变化为各层神经元之间可以任意连通的跨层连接方式,从而提出了一种改进的BP算法,并将其应用于制茶工业的产品参数设计,实验结果表明,该算法在训练时间、迭代步数和预测效果方面,都远远优于传统的BP算法。     

BP神经网络在入侵检测中的改进设计

在收集到原始数据后,如何对这些数据进行有效分析及报告结果一直是入侵检测领域中研究的重点,并因此形成了多种ID方法。本文提出了一个ID模型,提出了一种改进训练算法,对模型的核心组成部分进行了分析、设计和实现,并进行了相关实验。     

免疫遗传算法在BP网络结构优化中的应用

免疫遗传算法是基于免疫原理的改进遗传算法，它能克服遗传算法易早熟、搜索效率低、不能很好保持个体的多样性等缺点。本文将免疫遗传算法用于BP网络结构优化设计中，仿真实验结果表明，该方法有很好的效果。     

BP算法的并行实现与设计

为了提高BP算法的学习效率,减少学习时间,采用共写共读(CRCw)规则实现BP算法的并行计算,并对现有的BP算法进行改进,修改动态因子,选择合适的隐藏层个数和修改输出误差函数.经过时间复杂度的分析可以在时间复杂度为O(N),花费为O(N~2)内完成BP计算.     

基于遗传算法的天然气消费量预测研究

天然气消费量受众多因素影响,应用单一预测方法产生的预测值误差较大．提出了一种天然气消费量优化组合预测模型的构造方法,给出了优化组合预测模型提高预测精度的理论依据,并应用实数编码遗传算法对优化组合模型进行求解．实例计算结果分析表明,优化组合预测模型具有更高的预测精度．     

基于BP神经网络的ABC分类法在油田备件管理中的应用

对基于BP神经网络的ABC分类方法进行分析,并将其应用于油田备件的分类管理,实践证明它能有效地找出备件管理中的关键备件,提高备件分类的有效性和备件管理的针对性。     

海洋油气工程专业英语互动式教学方法研究

在实际海洋油气工程专业英语教学中依然面临着一些问题,学生对专业英语学习的积极性不高,在教学过程中没有明确学习的目的,种种不良因素都严重阻碍了其专业英语能力的提升。因此,文章将围绕海洋油气工程专业英语互动式教学方法展开分析,通过详细介绍互动式教学方法在海洋油气工程专业英语应用的可行性来更好地处理当前存在的不良问题,实现学生专业英语能力的显著提升。     

基于BP网络算法的入侵检测系统

基于入侵检测系统的工作流程,提出了改进的分布式入侵检测系统模型,并简单介绍了主要部分的功能。在此基础上,利用分类器实现网络信息的分类存储和警告。实验结果表明,该系统具有较强的实用性和推广价值。