一种改进的双能量源电动汽车功率分配策略

以并联式双能量源(锂电池组&超级电容)纯电动汽车为研究对象,提出一种改进的功率分配策略。这种功率分配策略在模糊控制的基础上增加深度神经网络训练过程,以获得更精确的功率分配因子。通过整车模型构建、功率分配模型构建、功率分配策略制定、仿真验证结果分析后得出结论:与电量消耗功率分配策略相比,这种改进的功率分配策略能优化锂电池组和超级电容二者之间的功率分流,限制锂电池组充放电的峰值电流,延长复合储能系统的工作寿命,提升动力系统的工作效率。     

基于广义回归神经网络的灌溉系统首部多用户配水快速PID控制

针对多用户配水状态下灌区流量、压力需求变化范围大,传统流量、压力控制响应速度慢等问题,建立适用于多用户灌区配水的灌溉系统首部控制技术。该研究通过分析供水系统流量、压力调节方式,提出了流量、压力PID(Proportion Integration Differentiation)耦合调节方法,建立以电动阀开度为流量控制量、变频器频率为压力控制量对流量和压力进行调控的灌溉首部控制系统。为了减少系统的调节时间,提高系统的运行效率,采用广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)建立流量、压力和电动阀控制模拟量、变频器控制模拟量间的预测模型,形成神经网络PID控制模型(GRNN_PID),并进行模型精度和控制精度验证。GRNN训练结果显示,变频器控制模拟量的相对误差为0.11%～3.86%,电动阀控制模拟量相对误差为0.09%～5.74%,模型精度较高。使用3个调节过程模拟3个用户的需水行为对模型进行验证,结果表明,GRNN_PID模型3个过程的调节时间分别为11.6、10.7和7.2 s,PID模型3个过程的调节时间分别为31.7、29.6和16.9 s,GRNN_PID模型大幅减少了系统的调节时间,提高了系统的运行效率;分别计算了2种模型的控制精度,GRNN_PID调节方法和传统PID调节方法的稳态流量和压力误差都在1%以内,最大超调量为8%,控制精度较高但相差不大,表明GRNN是从策略上加速系统调节速度,其本身并没有对PID的参数进行调整,因此对系统的控制精度影响不大。研究可为灌溉系统流量压力快速控制提供参考。     

基于SDAE-BP的联合收割机作业故障监测

为了解决联合收割机作业故障的非线性特征信号难以提取的问题,该研究提出了一种基于堆叠去噪自动编码器(Stack Denoising Auto Encoder, SDAE)和BP神经网络(Back Propagation,BP)融合的联合收割机作业故障监测及诊断的方法(SDAE-BP)。以转速传感器采集联合收割机脱粒滚筒转速、籽粒搅龙转速、喂入搅龙转速、杂余搅龙转速、风机转速、输送链耙转速、割刀频率以及逐稿器振动频率,并将采集的数据集作为系统的输入。利用SDAE提取输入信号的深层次特征,并由BP神经网络辨识收割机作业状态,实现联合收割机故障监测。在SDAE-BP模型训练过程中,去噪自动编码器(Denoising Auto Encode, DAE)依次经带有不同分布中心噪声的原始数据进行训练,然后将其堆叠,并通过误差反向传播算法对模型参数进行优化,以提升模型识别故障性能和泛化能力。试验结果表明,对于2018年联合收割机田间试验数据,模型的故障诊断准确率达到99.00%,与SDAE和BP神经网络相比,分别提高了1.5和4.5个百分点。将SDAE-BP故障诊断模型用2019年的试验数据进行更新,并用2018年和2019年试验数据进行测试,结果表明,更新后的模型对2018年试验数据的故障识别准确率为99.25%,对2019年试验数据的故障识别准确率为98.74%,更新后模型在2019试验数据集上的故障识别准确率较未更新模型提高了6.52个百分点。该文所建模型能够准确识别联合收割机的故障类型,且具有较好的鲁棒性,对旋转型机械故障监测及预警具有参考价值。     

基于PSO-BP神经网络的外贸发展状况的评价

以我国对外贸易的实际情况为基础，建立了评价外贸发展状况的一套指标体系.使用主成分分析方法对所有评价指标进行预处理之后，借助粒子群优化算法改进了BP神经网络算法，构建了外贸发展状况的评价模型.评价模型在具体应用中，评价结果较为准确，具有一定的科学性和合理性.     

智能轨迹控制割草机器人设计——基于FPGA神经网络

为了提高割草机器人自主导航和定位的精确性和智能性,设计了一种新型的基于FPGA神经网络算法的割草机器人。该设计采用FPGA可重构技术,以3层误差反向传播神经网络作为典型的模型来展开;利用成熟的BP算法公式,设计了割草机器人智能控制的模型;利用FPGA技术,设计了割草机器人的硬件系统;最后采用文本输入的设计方法,利用田间试验的方式,对机器人的轨迹规划能力和控制精度进行了验证。试验结果表明:利用FPGA和神经网络模型可以有效地穿越5个障碍物,并可得到满意的轨迹规划结果。将普通的PID控制器和神经网络PID控制器得到的控制结果误差进行了对比,结果表明:神经网络PID控制器得到的割草机器人控制误差明显比传统的PID控制器误差小。该方法为神经网络的硬件实现提供了可靠的理论基础。     

New Approaches to Modeling Methyl Jasmonate Effects on Pomegranate Quality during Postharvest Storage

Adaptive neuro fuzzy inference system (ANFIS) and genetic algorithm–artificial neural network (GA-ANN) models were used to predict the effect of methyl jasmonate (at three levels 0, 0.01, and 0.1 mM) and storage time (0, 14, 28, 42, 56, 70, and 84 days) on quality parameters and physiological changes of pomegranate fruits during storage. Methyl jasmonate reduced chilling injury and improved quality characteristics of pomegranates during postharvest storage. The GA-ANN and ANFIS were fed with two inputs of methyl jasmonate and storage time. The results showed that GA-ANN predictions agreed with experimental data and the GA-ANN with 14 neurons in one hidden layer can predict physiological changes and quality parameters of pomegranate (weight loss, pH, chilling injury index, ion leakage, ethylene, respiration, polyphenols, anthocyanins, and total antioxidant activity) with correlation coefficients equal to 0.87. The ANFIS model was trained by a hybrid method and agreement between experimental data and ANFIS predictions was significant (r = 0.90).     

Neuroprotective effect of fasudil combined with bone marrow-derived neural stem cells on mice with experimental autoimmune encephalomyelitis

AIM: To explore the neuroprotective effect of fasudil combined with bone marrow-derived neural stem cells (BM-NSCs) on the mice with experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE). METHODS: Female C57BL/6 mice (8~10 weeks old, n=32) were immunized with myelin oligodendrocyte glycoprotein 35-55 (MOG_35-55) to establish chronic EAE model. The mice were randomly divided into control (ddH₂O) group, fasudil group, BM-NSCs group, and fasudil+BM-NSCs group. The clinical score and body weight were recorded every other day. The expression of neurotrophic factors was determined by immunofluorescence staining. RESULTS: In comparison with ddH₂O group, fasudil combined with BM-NSCs delayed onset and ameliorated severity of EAE. The numbers of brain-derived neurotrophic factor, glial cell-derived neurotrophic factor, nerve growth factor, neurotrophin-3 and ciliary neurotrophic factor positive cells in fasudil group, BM-NSCs group and fasudil+BM-NSCs group were all increased in various extents. In particularly, the expression of these neurotrophic factors in fasudil+BM-NSCs group was significantly higher than that in the mice treated with fasudil or BM-NSCs alone (P<0.01). CONCLUSION: Fasudil combined with BM-NSCs promotes the expression of neurotrophic factors and improves microenvironment of central nervous system, thus playing a positive role in neural restoration and regeneration through a synergistic and superimposed effect.     

基于LM算法的BP神经网络的电力负荷短期预测

清代书院课艺总集多为连续出版物，或具有连续出版物的刊行初衷。刊期短则一季，多则一年或数年。经费充足与否，会影响刊期。发表周期多为一年至五年，也有十余年的。用稿率以10%~20%居多，偶见“关系稿”。时文的用稿标准是“清真雅正”。题目多为官师所拟。一般全文刊登，也偶有“论点摘编”。多经润色，并附录评点。有的以袖珍本刊行，有的宣称“翻刻必究”，标出定价，附载广告。稿费已在膏火费中预支，优秀作品可被转载。从本质属性和诸多要素来看，书院课艺总集实开今日“大学学报”、“学术集刊”之先河。     

基于Lasso和BP神经网络的组合预测及其应用——以居民消费支出预测为例

在变量选择的基础上，构建基于Lasso方法和BP神经网络的预测模型，并对我国城乡居民的消费支出进行预测，结果显示：基于Lasso方法和BP神经网络的组合预测精度要明显高于BP神经网络、Lasso方法的预测精度；在2014~2020年，我国农村居民消费增长率有所提升，城镇居民消费增长率减缓，城乡居民消费增长率之间的差距呈下降趋势，但短期内城乡居民消费差距依然难以缓和。     

基于改进粒子群算法的烧结配料预测模型

针对烧结配料系统中的非线性、复杂性和相关性，基于BP神经网络建立烧结配料的预测模型，并采用粒子群算法对预测模型参数进行优化。为了克服粒子群算法的局部收敛性，在迭代过程中，根据迭代次数对惯性权重进行动态非线性调整，从而提高算法的搜索能力。仿真结果表明，所提出的改进粒子群算法与传统的粒子群算法比较，收敛速度快、迭代次数少、具有较强的全局寻优能力。