可编程序控制器输入输出延迟误差的分析

从PLC工作原理、扫描周期、信号输入／输出模块电路的种类和程序设计等方面对其执行元件动作的误差进行了分析。     

一种前馈神经网络算法

神经网络由于其非线性处理能力强。性能稳定等特点得到了广泛应用和研究。主要应用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。神经网络中使用最为广泛的就是前馈神经网络。其网络权值学习算法中影响最大的就是误差反向传播算法(back-propagation简称BP算法)BP算法存在局部极小点。收敛速度慢等缺点。基于优化理论的Levenberg-Marquardt算法忽略了二阶项。该文讨论当误差不为零或者不为线性函数即二阶项S(W)不能忽略时的Hesse矩阵的近似计算，进而训练网络。     

西门子新一代控制器TDC

本文对西门子新一代控制器TDC的硬件模件，以及TDC的通讯作了一个较全面的介绍。     

课程设计：《可编程控制器》教学的重要环节

课程设计是对实际控制问题的分析、设计,应深化学生对指令系统功能的理解,增强学生的编程能力.因此对于<可编程控制器>教学,搞好课程设计的重要环节尤为关键.本文就此问题介绍了自己的作法与体会.     

基于遗传BP神经网络的化工企业安全体检模型研究

近来频繁发生的化工企业安全事故使企业意识到企业安全的重要性,企业安全评估预警已成为各界关注的焦点。针对引发化工企业安全事故因素的复杂非线性特点,提出基于遗传BP神经网络的化工企业安全体检模型,该模型通过遗传算法克服BP神经网络局部最小的缺点,利用主成分分析法优化输入矩阵,并以山东省101家大中型化工企业数据为实证样本,对模型进行仿真实验。实验结果表明,该模型体检结果与真实期望值的相对误差在1.34%~3.84%,具有较高的评估预测精度,能够准确对企业进行安全体检。     

基于深度学习的移动远程心电监测系统设计与实现

心电监测是通过计算机技术监测心电图的变化来判定用户是否有心脏疾病的一种方式。本文设计了一种基于深度学习的心电监测算法,通过卷积神经网络模型提取更加细微的特征,判定心电异常的类别。设计了一个移动远程心电监测系统,实时把用户的心电图传输到服务器端,由心电监测智能算法判定异常结果并反馈给用户,对心脏病的监测有重要的理论意义和实用价值。     

模糊综合评判的神经网络方法在损害分析中的应用

本文针对反倾销中损害案件的调查,在满足法律条文规定的基础上,采用模糊综合评判的神经网络方法,优化损害和损害程度的综合评判模型中企业经营指标的评判指标权重,进而采用优化后的权重进行损害和损害程度的综合评判.使评判过程和结果更加具有科学性,也使反倾销损害调查的裁决更加具有公共性和透明度.此方法对政府有关部门裁决倾销和反倾销案件有一定的辅助决策.     

具有变系数和变时滞的细胞神经网络模型的全局吸引性

本文对具有变系数和变时滞的细胞神经网络模型ddt x(i t)=-C(i t)x(i t) j=n 1!ai(jt)f(j x(jt)) j=n 1!bi(jt)f(j x(jt-!ij(t))) I(i t)进行研究,通过构造泛函,给出了这类模型全局吸引性易于验证的充分条件。在实际应用中,设计验证所需条件是很方便的,具有更为广泛的理论意义和应用价值。     

以模糊评判为基础的大学生素质BP神经网络模型

文章建立了大学生综合素质评价的指标体系，并利用模糊数学多级综合评价的原理，对大学生的综合素质进行模糊评判。同时，利用评判结果建立了误差反传的BP神经网络模型，并在该模型中引入非模糊评判的教师对，该模型克服了模糊评判时权重的不可改变性，实现了素质评价指标和大学生综合素质的非线性映射。计算结果表明：该神经网络模型具有一定的合理性和实用性。     

个性化英语培训系统的设计与实现

从个性化教育出发，研究将个性化技术应用于英语培训教学上。首先，介绍了培训资源的本体特征和特征描述的表示，接着阐明了基于聚类事务的用户特征聚合的个性化技术。最后，建立一个个性化英语培训系统，描述了系统的信息流程，资料控制器功能结构和系统实现的软件构架。