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如今的深度学习算法，大多需要通过海量的数据集来训练神经网络，然而在很多应用场景下，获取样本十分不便，从而导致样本数据十分匮乏。而......
针对Stewart平台位姿正解,数值解法计算速度较慢,迭代初始值选取不当可能得不到位姿正解等问题。采用BP神经算法解算解决上述问题,......
论述了经典的蒸发循环数值仿真在实际应用中的局限性,在此基础上引入了智能神经网络理论,并以压缩机为例,建立了计算其热力性能的......
为准确有效地预测煤层底板突水的危险性,在分析大量观测实例数据的基础上,选取底板含水层水压、煤层采高、隔水层厚度、断层落差、......
混凝土坝温控措施的制定是一个复杂的多因素系统优选问题。为了对混凝土坝的温控措施进行优选,以混凝土最高温度和最大日降温速率......
高地应力条件下深部岩体爆破开挖过程中,炸药爆炸产生的能量和岩体开挖释放的应变能共同构成了振动的能量源。采用传统的基于单响......
本文论述了自适应神经网络的理论方法，及在三峡永久船闸在线实时跟踪监控智能报警中的应用。实践证 明自适应神经网络是在线实时跟......
基于探地雷达信号和图象的特点，提出了两种有效脉冲压缩算法。第一种方法经过学习，得出最佳权系数，从而对任意反射信号进行压缩。第二......
利用神经网络中的BP算法，通过在已知的传播路径上降雨同极化衰减CPA来预算降雨去极化分辨率XPD，且将计算结果与其他算法进行了对比。......
针对BP神经网络算法对煤体瓦斯渗透率预测精度低问题,筛选出影响预测精度的5个主要因素——1个宏观因素(煤层埋深)和4个微观因素(......
矿岩可爆性的准确判定对采矿设计、安全生产等具有重要意义.将马氏距离判别法引入到矿岩可爆性分级中,建立了矿岩可爆性等级分类的......
利用人工神经网络从已有的土壤腐蚀试验数据中通过训练求得土壤的理化性能与碳钢在土壤中的腐蚀速度之间的非线性关系，从而预测碳钢......
声发射检测已经成为当今世界较为重要的检测手段,目前在我国石油、电力、航空、航天、冶金、铁路、交通、煤炭、建筑、机械制造等......
板级电路故障诊断过程复杂,故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素,建立精确的故障诊断系统存在着许多困难。针对这种情况,......
高职教育兼具高等教育和职业教育的两重特性,在国内外缺乏“普适性”的学习样本和国外经验需要“本土化”的前提下,我国高职教育的......
模式识别储层预测技术是一种用地震资料对储层进行横向预测的技术。它利用计算机首先从地震资料中提取多种波形特征参数和有关介质......
影响石油可采储量的因素是多种多样的，很难用一简单的表达式来描述两者之间的关系。神经网络专家系统为解决这一问题提供了新途径。......
本文从人工神经网络的基本原理出发建立了地下水资源系统的人工神经网络的普适模型，并用实例加以验证，结果表明该模型是正确适用的。......
本文利用已有资料建立了岩溶塌陷预测ＢＰ神经网络模型，并对桂林岩溶区进行了岩溶塌陷预测。结果表明， 在岩溶塌陷预测中应用ＢＰ神经网络模......
提出了利用人工神经元网络预测岩石工程数值分析中所需的岩体力学参数的方法，其优点是神经元网络可以把岩体较多的非定量的地质描述......
为了克服测井解释中通常采用的最大隶属原则进行决策分析导致信息丢失所引起的判别结果的偏差，将模糊数学中的非对称贴近度分析法与......
曲流河相沉积砂体由于其单层薄、横向上不稳定、变化大等特点 ,给实际的石油勘探开发和预测工作造成了很大的困难 .根据某油田曲流......
开发出的神经网络专家系统由神经元网络知识库和推理机组成，特征为：①知识库体现在神经元之间的连结强度（权值）上，采用分布式存储，适于并......
对目前测井解释中广泛使用的神经网络技术提出一些粗浅的认识或评价，包括这项技术的目前研究现状、研究趋势和提高方法实用效果的可......
本文介绍了一种基于BP神经网络的岩性自动识别系统及其实现方法。实践表明,其识别率高,效果令人满意。同时,本文对学习的样本数量......
对应用人工神经网络解决铸铁化学快速检测问题进行了系统的研究．利用软件技术建立了网络模型，采用了多种改进的训练策略保证网络学习......
针对水轮机调节系统非线性、结构参数变化范围较大的特点，提出了一种能够在线学习的智能控制系统。它以模糊神经网络为学习器，以模糊......
利用BP型网络原理,采用6个指标,建立了评判水库纵剖面形态影响因素的评判模型,并对该模型进行了检验.实例研究表明,人工神经网络法......
水库调度决策问题是一类非结构化或半结构化决策问题 ,研究和开发水库调度决策支持系统是支持水库调度决策的一种有效方式。传统的......
为获取和表达决策者的偏好,实现对决策方案的选择,提出了基于支持向量机的多属性决策方法.首先,分析了多属性决策支持向量机方法的......
鉴于学习样本对神经网络模型的模式识别性能有很大的影响,提出学习样本的选择应与识别模型所利用的特性相结合,并利用汉明(Hamming......
在经济发展的转型期,价值型企业的概念作为企业发展的关键指标被高度提起。它不仅是商业管理理论的本质回归,更为中国企业的转型发......
将神经网络与传统专家系统有机地结合，建立了用于高炉炉况预测与判断的神经网络专家系统。该系统命中率高、适应性强，且具有良好的自......
研究了基于神经网络的高炉铁水含硅量预报模型，运用高炉生产过程中工艺参数，实现了铁水含硅量的中短期预报．仿真结果表明，本模型具有良......
本文研究基于神经网络的低温铝电解电流效率预报模型．实验样本采自用Wa3AIF6－AIF3－CaF2－MgF2－Lif－Al2O3体系中低分子比电解质所进行的电......
综述了人工神经网络在材料性能识别、预测及工艺优化方面应用的新进展,指出了存在的问题。
The progress of artificial neural n......
当润滑油的有效成分受到外界和本身污染物的影响时，就会导致性能下降，机件磨损增大。因此，采用油料分析技术对油品进行残留物分析，在提......
本文提出了一种具有自学习功能、能自动在线调整风煤比的燃烧智能控制系统的设计方法，它由基于知识的开关控制、送风摄动信号模糊自......
简要介绍了 Ｂ Ｐ网络模型及计算方法，并将该网络用于热气机的设计阶段预测其未来的输出功率，得到了输出功率与运行条件的关系，给出了相......
将人工神经网络应用于煤炭资源资产分类，以基于聚类的综合评判模糊数学模型的分类结果作为选择训练样本的基础，建立了前向神经网络分......
