基于神经网络识别的复杂工艺参数柔性优化

为提高复杂工艺环境下生产合格率,动态的柔性优化工艺参数组合,以现场生产数据为学习样本和控制对象,基于可适应BP神经网络建立识别生产变化的工艺参数柔性优化模型。在此基础上,通过引入惩罚机制改进粒子群算法在神经网络输入端迭代求解最优参数组合。为了验证模型的有效性,验证实例由3条轻化工艺路线生产数据构成,结果表明模型预测误差绝对值在3%以内,优化得到的参数组合提高合格率到85%以上,有效的提高生产效果和生产柔性。     

基于Matlab的优化BP神经网络在水稻虫害预测预报中的应用

本文主要利用神经网络理论,基于Matlab的神经网络建立水稻虫害发生量预报预测的BP神经网络预测系统,确定了自然因素-9发生量之间的联系,并通过对江西省抚州市田间水稻虫害情况的预测来检验模型的效果.实验结果证明了该模型用于虫害预测的可行性,具有很好的应用价值.     

手工电弧焊焊接参数在实训教学中的应用

随着我国国民经济的不断发展,焊接技术广泛应用于机械制造、车辆、造船、冶金、矿藏等领域,因此在很多的职业类院校中都开设了手工电弧焊的专业课程.在教学的过程中手工电弧焊的焊接参数的选择是教学重点以及难点.本文在研究手工电弧焊的焊接参数选择的基础之上分析了在手工电弧焊的焊接参数教学中遇到的难题,重点分析了在实训教学过程中手工电弧焊焊接参数的应用.     

基于BP神经网络的科技人才需求预测

采用BP神经网络模型解决科技人才需求预测问题。首先介绍BP神经网络结构和学习算法,其次确定科技人才需求预测影响因素指标,作为BP神经网络输入,最后以Matlab为运行平台实现BP神经网络模型,并以河南省科技人才为例进行案例分析,应用BP神经网络模型预测河南省2008-2010年科技人才需求量。     

基于gatbx遗传算法工具箱的配电网优化重构

本文介绍配电网的基本原理及其研究意义,简略说明遗传算法在配电网优化重构中的一般过程和gatbx遗传算法工具箱的部分函数。本文算例部分运用gatbx遗传算法工具箱函数,算例结果说明gatbx遗传算法工具箱在配电网优化重构应用是有效的。     

基于BP神经网络的图书发行量预测模型研究

收集20年图书的发行量数据，采用特殊的处理方法建立时间序列图书发行量的BP神经网络预测模型。利用MATLAB6．1软件中的神经网络工具箱实现了样本的最化划分，网络参数的优化。经未学习样本检验，模型预测精度较高。并对预测结果作了置信度分析，提出置信度95％水平预测结果。     

浅析Matlab在水库优化调度中的应用

先介绍几种水库优化调度的方法如线性规划,非线性规划,多目标规划和一些智能算法并总结了其优缺点,再阐述Matlab在水库优化调度方法应用,并介绍个别函数的调用格式和参数名称,希望对研究人员提供帮助.     

利用遗传算法优化BP神经网络

首先阐述了BP算法和遗传算法,并指出BP算法和遗传算法各自的优缺点,讨论了如何利用遗传算法优化BP神经网络,并举实例进行了仿真。结果表明该方法具有一定的实用价值。     

基于BP神经网络的时延水温控制系统设计

神经网络具有自组织、自学习、自适应的特点,近年来随着计算机技术的发展,为其网络优异的函数逼近性能和分类性能应用于工程提供了硬件基础,神经网络由于其大多结构简单,算法易于理解和使用,有利于工程人员应用解决实际问题。本文介绍了BP神经网络在时延控制对象中的建模,建立了一个基于BP神经网络的预测模型,在Matlab中对几种使用神经网络模型的控制方案进行了研究和比较。     

净水厂工艺管道手工电弧焊操作中保证焊接质量的几点经验

净水场厂内输水管道大部分为碳钢板卷焊管,其材质多为:A3、45~#和20g等,管道多为手工电弧焊接和法兰联结。施工中常产生一些焊接缺陷,严重的影响了施工质量。经过多年施工,我们总结出手工电弧焊较易产生的缺陷主要有:1、焊不透;2、夹渣;3、气孔;4、裂纹;5、咬边。通过无损探伤和X光复检结果分析,产生以上5种缺陷原因主要有: ①焊不透的原因是由焊接电流过小,对口间隙过小,坡口角度不当,焊速过快     

基于PCA-LDA与蚁群优化BP神经网络的人脸识别算法

针对人脸识别问题,提出了一种新的算法。该算法利用融合的PCA和LDA算法进行特征提取,并使用蚁群优化的BP神经网络进行人脸识别。使用融合的PCA和LDA算法对特征向量进行提取压缩,为了提高BP神经网络对人脸的分类精度和减少训练时间,使用蚁群算法优化BP神经网络的初始参数,并使用优化后的BP神经网络进行训练和人脸识别。在ORL人脸数据库的仿真结果表明,该算法能有效提高人脸识别性能,具有较高识别率。     

基于遗传算法的PID参数优化方法探讨

PID调节器是最早发展起来的控制策略之一,遗传算法是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传学机理上的迭代自适应概率性搜索算法。本文探讨了基于遗传算法的PID控制器参数优化设计。通过适应度函数来确定寻优方向,与其他一些常规整定方法相比,遗传算法比较简便,整定精度较高。     

论基于MATLAB语言的BP神经网络的改进算法

针对标准BP算法存在的缺陷，本文给出了基于MATLAB语言的BP神经网络几种改进的算法，阐述了各种BP算法的优化技术原理、优缺点，并就它们的训练速度和内存消耗情况作了比较，建议在多数BP神经网络训练时，先尝试使用Levenberg-Mqrquardt算法，其次是BFGS算法或共轭梯度法以及RPROP算法。     

基于Matlab／Simulink的锅炉汽包水位神经网络控制

先介绍了单冲量汽包水位控制系统原理。以此为基础利用Matlab／Simulink平台,建立了锅炉汽包水位的神经网络控制系统模型,进行了仿真实验。实验结果表明此系统反应快、超调小,具有良好的动态特性,证明了本方法的可行性和推广价值。     

基于ProCAST软件的铸造工艺分析与优化

采用ProCAST软件,对典型铸件端盖的铸造充型和凝固过程进行数值模拟.通过对模拟结果的分析,预测铸件的缺陷,进而提出相应的改进措施,消除因工艺设计不当出现的铸造缺陷,从而达到对工艺的进一步优化.     

UNIX操作系统核心参数的优化

多用户多进程的计算机应用系统在运行过程中,经常发生各种软件错误,其中由于核心参数配置不当所引起的工作效率低、乃至系统不定期的死机,此类解决起来是很棘手的。本文就某一系统运行过程中的种种表现,运用系统工具进行分析,根据系统的反馈信息和系统管理员的经验,对系统核心参数进行适当调整,从而保证系统正常工作。 1.优化核心参数、改善系统性能操作系统核心参数控制着系统资源     

基于Matlab的滤波器设计

本文对传统方法与MATLAB编程方法进行了比较,研究了MATLAB实现巴特沃斯滤波器的设计,只要改变程序中相应的参数可以很吝易地实现低通、高通、带通、常阻滤波器,简化了模拟滤波器的设计。     

Matlab基于形态学的数字图像处理

文章针对基于Matlab的数学图像处理环境,对其结构、特点及应用做了介绍,重点阐述了Matlab基于形态学数字图像处理的问题,并将形态滤波器与传统滤波器进行了比较。     

基于遗传算法的PID控制器参数优化研究

针对PID控制器在不同的应用系统,需要动态调整PID控制参数的问题,提出了基于遗传算法的PID自适应参数优化方案。该方案通过将PID控制器产生的误差作为目标函数,利用遗传算法实现对PID控制器参数的自动调整。为了提高参数的优化效率,文章通过对交叉算子和变异算子的自适应处理,提高了PID控制器的性能。实验测试表明,文章设计的PID参数优化策略比普通的基于遗传算法优化策略效率平均高14.7%。     

基于免疫遗传算法的BP神经网络模型

本文研究了基于免疫遗传算法的BP神经网络模型,利用免疫遗传算法的全局搜索寻优能力和较好的收敛性,优化了神经网络的权值.仿真实验证明该模型具有较好的全局收敛性和快速学习神经网络权值的能力.