The Method of Diagnosing Brain-dysfunction Based on Membership Function and BP Neural Network

Membership functions.formed with the characteristic values obtained by applying the continuous reaction time (CRT) theory from controls and heptic encephalopthy and proposedin this paper.whith these membership functions,the CRT data to be diagnosed are calculated in advance,and then discriminated by BP meural network to differentiate patients with or without braindysfunction.The troubles of low accuracy and efficiency,encountered in training BP network withfuzzy samples.scattered data and extended samples,are solved.     

基于混沌算法的工程车辆自动变速神经网络控制

为了克服BP神经网络收敛速度慢和易陷入局部极小点的不足，提出了一种基于混沌算法的工程车辆自动变速神经网络控制方法，并利用ZL50型装载机传动系统换挡控制试验的数据进行了验证性仿真试验。仿真结果表明：该方法对于车辆自动换挡智能控制是可行的，可以根据操作工况实现正确的变速挡位决策。     

移动机器人避障路径规划方法研究

以全自主移动机器人为研究平台，介绍了移动机器人的硬件体系结构、避障行为决策、避障运动控制等。提出一种足球机器人避障路径规划方法，该方法吸取了栅格法信息处理量小的优点，只对障碍物的威胁点进行检测，弥补了其在特征匹配方面的不足，同时无需考虑障碍物的运动状态和运动速度，提高了机器人避障的灵活性和鲁棒性。     

基于BP神经网络的润滑流量因子系数的预测

因现有润滑方程中的流量因子系数值有限，不能满足摩擦学研究的需要。本文利用BP神经网络，使用L—M规则，对润滑方程中流量因子系数进行了预测。训练时，以微凸体的纵横比v为输入样本,输出样本为压力流量因子的两个系数。结果表明：训练良好的BP网络输出数据与实测数据吻合较好，并具有收敛速度快等特点。     

基于迁移学习的无人机影像耕地信息提取方法

随着精准农业技术的发展,对农作物用地信息快速、准确提取的需求越来越高。同时,无人机技术以其方便、高效、具有低空云下飞行能力等优势被广泛应用于自然资源的调查中。但无人机影像普遍光谱信息较为匮乏,因此很难准确、快速地提取出耕地信息。基于此,提出了一种利用迁移学习机制的耕地提取方法(TLCLE)。首先,利用深度卷积神经网络(DCNN)剔除线状地物(道路、田埂等),然后,通过引入迁移学习机制将DCNN特征训练过程中得到的特征提取方法迁移到耕地提取中,最后,将所提方法与利用易康(e Cognition)软件进行耕地提取(ECLE)结果进行对比。研究结果表明:对于实验影像1、2,TLCLE方法耕地提取总体精度分别为91.9%、88.1%,ECLE方法总体精度分别为90.3%、88.3%,2种方法提取精度相当,在保证耕地地块完整、连续性上TLCLE方法优于ECLE方法。     

多元线性回归和神经网络在水库调度中的应用比较研究

采用多元线性回归和改进人工神经网络算法分别建立水库多目标调度函数，并进行实例计算验证。通过比较分析，表明人工神经网络的非线性映射能力能够更好地反映水库调度中多个自变量和因变量之间的复杂关系，具有较高的模拟精度和较好的可行性，且应用简便。     

自压式树状管网的两级优化设计模型与神经优化设计

建立了自压式树状管网两级优化设计模型，并用人工神经网络法实现树状管网非线性规划模型的快速求解。采用的人工神经网络技术的两级优化设计模型在适用范围、求解速度和获得最优解能力上，均优于单一的非线性规划模型和线性规划模型，是实现树状管网全局优化设计的一条新途径。     

管网中泵破坏瞬变流的数值模拟

建立了管网中泵破坏瞬变流的数值模拟，该模型考虑了泵破坏无量纲非线性边界条件，运用特征线法对方程进行了求解。经验证，证明模型是可靠的，可用于工程分析计算。     

人工神经网络在我国水科学中的应用与展望

简要介绍了人工神经网络的发展、结构与特点；从预测预报、评价、水灾害防治、水资源配置与管理决策4方面，综合评述了人工神经网络在我国水科学中的应用，并就人工神经网络今后在我国水科学中的应用与研究做了展望。     

基于神经网络的发动机实时检测与故障诊断系统

提出了一种基于神经网络的发动机性能实时检测与故障诊断系统，其诊断的特点是利用各种传感器实时采集数据，结合人工神经网络，从不同的角度，不同层次进行诊断推理，并以神经网络来完成自学习功能，大大提高了诊断的效率，研究提出了实时诊断系统的各种抗干扰措施，通过实验验证，该系统具有较高的准确性，并且易于操作和使用。