一类自变量分段连续的延迟Hopfield型网络分析

利用变量分段连续的微分方程与其诱导出的离散方程的关系,研究了一类自变量分段连续的Hopfield型神经网络的动力学性质。得到了该模型零解稳定的条件,并对结果进行了数值仿真。     

基于SVM的农业机械化水平预测模型

运用支持向量机方法对我国农业机械化水平进行预测。选取1986—2002年的17个数据作为训练样本,2003—2005年的3个数据作为检验样本,通过与GM(1,1)模型和BP神经网络模型预测结果进行比较,结果表明,2003—20053年预测值的平均相对误差仅为0.67%,该方法用于农业机械化水平预测是可行和有效的,为提高预测精度提供了一条新的途径。     

巢湖地区土壤相对湿度气象预测模型研究

[目的]描述气象影响因子与土壤相对湿度的关系,预测巢湖地区逐旬10～100 cm土壤相对湿度,定量评估土壤旱涝情况.[方法]通过分析巢湖地区各层土壤相对湿度逐月分布特征,讨论各气象影响因子与土壤相对湿度的相关关系,并分别基于多元线性回归和BP神经网络方法建立预测模型.[结果]气象因子和土壤相对湿度存在相关关系,相关系数从大到小分别为蒸发量、气温、日照时数、相对湿度和降水量.随着土层的深入,两者的相关系数和显著程度呈下降趋势.[结论]2种方法均能较好地预测出巢湖地区各层土壤相对湿度逐旬动态变化,可为了解巢湖地区籼稻主生长周期内的土壤相对湿度变化提供依据,为该地区作物旱涝评估提供参考.     

基于BP神经网络的煤矿配电网故障测距研究

本文提出了一种基于小波分析与BP神经网络的煤矿配电网故障测距方法。该方法首先采用小波包提取故障暂态零序电流的模极大值,并在小波基函数、分解尺度、BP网络各参数选择等方面进行了分析,进而在BP神经网络训练的基础上,将各故障特征的模极大值输入到BP网络中进行测试,输出了故障发生的位置。大量仿真实验表明,该方法在不同接地电阻及故障距离情况下,均能准确计算出故障发生的位置。     

地震地质综合解释技术在红台地区储层预测中的应用

地震地质综合解释技术在储层评价中具有重要的作用,其核心是将地质模式与地震解释技术相互结合,以地质模式为指导,应用先进的地球物理技术对储层进行评价预测。红台地区的主力储层三间房组辫状河三角洲储集砂体厚度薄及横向变化快,给储层分布预测带来了较大困难,在地质研究基础上,采用地震属性分析、地震反演和神经网络3项地震解释技术对研究区储层进行了地震地质综合解释。通过分析,精细刻画了红台地区三间房组辫状河三角洲储集砂体的分布特征。     

基于属性一致度的属性约简算法

为了对广东省的能源需求进行准确的预测，首先分析了影响广东省能源需求的各种因素，构建了预测指标体系.在此基础上，针对能源系统非线性等复杂系统特征，结合粒子群算法和BP神经网络的优点，构建了改进的PSO-BP神经网络的预测模型，并通过主成分分析法对指标体系进行数据降维，以降低神经网络的规模和复杂程度.以广东省1985-2013年的能源需求数据进行模拟与仿真，并对2014-2018年的能源需求量进行预测，理论分析和实证研究表明，该方法能够很好的反映广东省能源需求的特征，预测结果较为准确合理.     

基于卷积神经网络的茶鲜叶主要内含物的光谱快速检测方法

儿茶素和咖啡碱是茶叶品质的重要评价指标，为了探索深度卷积神经网络(CNN)结合可见近红外光谱(Vis/NIR)用于茶叶儿茶素和咖啡碱无损快速检测的可行性，本研究通过高效液相色谱来测定茶叶中的儿茶素和咖啡碱含量，并与样本的光谱信息建立对应关系；采用回归分析和CNN建模构建了光谱与茶叶内含物的定量关系；采用竞争自适应重加权采样(CARS)和连续投影算法(SPA)选择特征波长，用于开发基于这些特征波长的简单模型。结果表明:4种儿茶素和咖啡碱含量从第1叶位到第6叶位呈现出逐渐降低的趋势；提取特征波长不仅减少了光谱变量数，还获得了比全谱更优或接近的模型性能；CNN在回归分析和特征提取中均表现出良好的性能，预测儿茶素和咖啡碱最优模型的决定系数(R²)和残余预测偏差(RPD)分别达到了0.93和3.28以上。因此，卷积神经网络结合可见近红外光谱可以对儿茶素和咖啡碱的含量进行快速无损检测。     

基于忆阻器的细胞神经网络电路设计

本文采用运算放大器和忆阻器设计了一种状态控制细胞神经网络单元电路,与普通细胞神经网络单元电路的不同之处是:电路的非线性输出特性由忆阻器本身的非线性函数决定。     

电力系统自动化中智能技术的应用

针对几种常见的智能技术进行分析,总结了神经网络控制技术、模糊理论控制技术、智能监控技术、专家系统控制技术、线性最优控制技术及综合智能控制系统的应用,提出了智能技术在电力系统自动化中的要点。