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。     

BP神经网络在焉耆盆地农田排水量

利用BP神经网络技术对焉耆盆地农田排水量进行预测。利用灰色关联度分析确定了排水量与各影响因素的关系，选取了对排水量影响最大的5个因素作为BP网络的输入，利用均匀设计方法，确定了最优的神经网络结构。估算结果表明利用BP神经网络可以准确的估算农田排水量，最大相对误差仅为-2.45％。     

基于径流分类的日径流量预测神经网络模型

利用聚类分析法将径流序列分解为若干个子径流序列 ,对这些子径流序列分别建立局部神经网络模型 ,而后把这些局部模型合并成一个混合模型。当新的信息进入该模型时 ,首先用分类器判别其类别 ,以确定用混合模型中的何种局部模型加以模拟。通过与不加分类的总体神经网络模型的模拟结果加以对比 ,结果表明这种基于径流分类的降雨 -径流模型表现出了更优良的性能 ,可以较大地提高径流模拟精度。     

神经网络在大型泵站故障诊断中的应用

1 前言 大型泵站机组的运行安全性具有重要的经济和社会意义。因此，对泵站系统运行状态监测及故障诊断，就显得非常迫切和重要。本文主要探讨了径向基函数网络在大型泵站故障诊断中的应用，通过建立各种数学模型及其各模型特点的分析，建立适合于泵站系统中的故障诊断的诊断决策模型。人工神经网络作为一种新近发展起来的新学科具有非常强的分类、学习、记忆、联想、计……     

神经网络模糊PID算法在温室温度控制中的仿真研究

为了更好地实现对温室温度的控制,提出了温室温度控制的一种新的控制方法;通过仿真比较证明了此方法的有效性,并对其动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力进行了探讨。结果表明,采用神经网络模糊PID算法的温室温度控制方法具有较好的动静态特性、鲁棒性和抗干扰能力。     

基于双池化与多尺度核特征加权CNN的典型牧草识别

针对自然背景下牧草难识别的问题,提出一种基于双池化与多尺度核特征加权的卷积神经网络牧草识别方法。双池化特征加权结构通过将卷积层输出的特征图分别进行最大值池化和均值池化得到两组特征图,引入特征重标定策略,依照各通道特征图对当前任务的重要程度进行加权,以增强有用特征、抑制无用特征;多尺度核特征加权结构通过在卷积层中同时使用3×3和5×5两种卷积核,并将网络的前几层特征复用后进行加权,以提高重要特征的利用率。对10类牧草图像进行识别实验,结果表明,该方法识别率为94. 1%,比VGG-13网络提高了5. 7个百分点,双池化与多尺度特征加权有效提高了牧草识别精度。     

遗传神经网络在温室黄瓜霜霉病预测中的应用

在神经网络结构的优化、连续权重的训练中采用遗传算法的方法对日光温室黄瓜霜霉病进行预测，并对其发生程度进行了拟合，计算值与实际值接近，表明该模型具有良好的预测效果。     

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。     

变速器齿轮疲劳破坏的分析与研究

根据农用大功率东方红拖拉机变速器的实际使用情况,为确知变速器齿轮工作的时效性,对农用车变速器齿轮的工作特性进行了分析研究,首先运用递归方法处理,再结合神经网络BRF进行齿轮疲劳超限的预测,并开展数值分析研究,提供了对农用车变速器齿轮疲劳破坏预测的一种方法。结果表明,该方法对变速器齿轮疲劳破坏的预测结果与齿轮疲劳试验结果一致,预测具备较高的精确度。     

基于MATLAB实现模糊神经网络模型在企业水环境中的应用

指出了水质评价是进行水环境容量计算和实施水污染控制规划的重要基础。应用模糊神经网络原理，以某企业污水处理站的检验数据为依据，选择3个评价参数，使用MATLAB函数工具箱编程，建立了T—S模型，经过仿真得出评价结果，研究表明：该方法能正确评价水质的样本，具有较好地客观性和预测性。