基于Logistic映射相空间重构神经网络短期风电预测

针对风速有很强的混沌特性,采用一种相空间重构理论短期预测方法,确定风速的最佳延迟时间和嵌入维数,然后对样本空间进行重构,使用BP神经网络进行短期风速预测。实验结果表明,该模型可以较高的得到短期发电功率预测精度。     

具有时滞和脉冲的中立型Cohen-Grossberg神经网络的正p-不变集与全局p-吸引集

研究了一类具有时滞和脉冲的中立型Cohen-Grossberg神经网络的全局吸引集.通过利用一个奇异时滞微分不等式和M-锥理论,获得了其正p-不变集与全局p-吸引集的充分条件.     

融合注意力机制和Bi-LSTM的旅游评价情感分析模型

旅游评价情感分析对了解游客偏好具有重要意义,然而现有的旅游评价情感分析模型较少突出游客情感描述的核心内容.为了更加精确地分析游客评价的情感倾向,提出一种结合词性注意力机制和双向长短期记忆神经网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,Bi-LSTM)的旅游评价情感分析模型.该模型采...     

基于机器视觉的六轴工业机器人神经网络自适应控制算法

构建了一个基于机器视觉的工业机器人,由视觉模块、计算机、机器人以及软件组成,通过视觉模块获取对象图像,并进行分析,得出目标的坐标位置.运用神经网络自适应控制算法对控制器的脉冲输出进行补偿控制,从而使得机器人各关节的运动更加平滑可靠.实验结果表明,该机器人可以实现按预设连续轨迹精确运行,以取代人工进行涂胶、打磨、装配、焊...     

应用现代仪器表征技术培育学科核心素养——以“ABS塑料表面微蚀处理”项目教学为例

以“ABS塑料表面微蚀处理”项目式学习为例,通过实验研究了MnO₂/H₂SO₄体系中硫酸浓度、微蚀温度和微蚀时间对ABS塑料微蚀效果的影响。借助扫描电镜、原子力显微镜、紫外光谱、红外光谱等现代检测仪器,对ABS塑料表面形貌和性质变化进行微观检测,实现微观变化的宏观表达,.更好地培养学生“宏观辨识与微观探析”素养。     

模糊数据流到颗粒状神经网络系统进化综述

本文综述了模糊数据流从不断变化的模糊系统建模到颗粒状神经网络的进化研究过程,厘清了颗粒神经网络、数据流导向型神经网络进化脉络,概述了模糊神经元聚集进化颗粒状神经网络研究发展进程和在线学习研究趋势。     

铀矿边坡稳定性的支持向量回归分析

简要介绍了基于统计学习理论的支持向量机回归(SVR)原理,针对边坡稳定性影响因素的复杂性,结合实例运用SVR技术构建了铀矿边坡稳定性的支持向量回归预报模型,并利用网格搜索与留一交叉验证方法(LOOCV)优化模型参数。研究表明,在小样本条件下,SVR预报模型对训练样本的计算值与实测值平均相对误差(MRE)为0.045967%,相对均方误差(MSRE)为0.046371%,拟合值(VOF)为1.999995765,相关系数(R)为0.9984,均比人工神经网络方法的相应指标值要小,说明支持向量回归方法是一种科学有效的矿山边坡稳定性的分析方法。     

配电线路工程建设中危险点辨识和预防措施

随着社会经济的快速发展,电网系统得到了不断的完善,其施工的安全管理,已经成为了工程建设是否顺利的关键所在,为了避免在施工中出现人员伤亡的情况,一定要加强对施工中的危险点进行相应的辨识,结合实际情况采取有效的预防措施。     

工作安全分析(JSA)与LEC法在建设项目危险辨识与评价中的应用研究

运用JSA和LEC法作为风险分析工具,结合案例对施工所产生的危险因素进行识别与评价,以确保建设项目安全风险得以控制。     

基于MATLAB的BP神经网络改进算法研究

BP算法是MLP网络的标准训练算法,虽然BP网络得到了广泛应用,但其自身也存在一些缺陷和不足,通过对BP神经网络的众多改进算法进行分析比较,在实际应用中,对同一个样本,在MATLAB中用不同的BP改进算法进行训练可以得出LMBP算法的收敛速度快,训练次数少,训练效果好。但对于复杂的问题,这种方法需要很大的内存,在MATLAB工具箱中解决了这个问题。因此,对于中等规模的网络,采用LMBP算法是最合适的。