针对专家系统在雷达伺服系统故障诊断中存在的不足,结合现代伺服设备的结构和故障特点,采用分层次分模块的故障诊断方式,构建了一种基于专家系统和神经网络融合的故障诊断模型,并给出了该模型的组成和功能表述,分析了诊断参数的选取方法、知识库的建立及神经网络模块结构 ...
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标签: 家 神经网络 故障诊断
上传时间: 2013-11-19
上传用户:行旅的喵
小麦在储藏阶段由于各种灾害导致损失巨大,并降低了面粉质量,及时检测并分离小麦的受损颗粒迫在眉睫。文章以提取4类小麦碰撞声信号为基础,使用数字信号处理方法对小麦完好粒、虫害粒、霉变粒及发芽粒的碰撞声信号提取有效特征,最后利用BP神经网络进行分类,对于3类小麦类型的识别取得了较好的识别率。应用结果表明BP神经 ...
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标签: BP神经网络 声信号 分类
上传时间: 2014-12-29
上传用户:lxm
针对弹药输送车载供弹系统故障的复杂性、多样性故障难以诊断的问题,提出了一种基于模糊神经网络弹药输送车载供弹系统故障诊断方法。该方法运用模糊神经网络理论基础和优点,通过对弹药输送车载供弹系统的故障分析,构建了弹药输送车载供弹系统故障诊断模型,并运用MATLAB语言编程进行仿真。仿真结果表明该方法不仅提高系统 ...
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标签: 模糊神经网络 故障诊断 车载
上传时间: 2013-11-23
上传用户:sclyutian
针对硫化镍矿选矿浮选工业过程中液位控制进行数学分析,建立 BP预测模型并实施多浮选槽液位控制方法,利用目前工程领域流行的 MATLAB 7.0中提供的神经网络工具箱,对网络模型进行训练和仿真,为有效抑制各槽液位扰动、实时调整各浮选槽液位和实现浮选指标的提高提供了有效的途径。仿真结果证明了BP神经网络对解决硫化镍矿浮 ...
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标签: PID BP神经网络 液位 控制
上传用户:凌云御清风
摘要: 利用多层感知器神经网络和自组织映射神经网络对球墨铸铁、可锻铸铁和灰铸铁的金相图像进行了分割提取。通过对比以上两种方法分割后的图像质量和定量分析样本图像中的石墨结构、珍珠岩/铁氧体结构所占的百分含量后发现,多层感知器网络分割提取的结果与样本实际的结果更加接近,而自组织映射神经网络分割提取的结果则 ...
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标签: 人工神经网络 中的应用 图像分割
上传用户:icarus
为使设计人员在大型客机设计阶段便可对其制造成本有较为准确的把握,针对大型客机制造成本,采用RBF神经网络理论建立了一种分析模型,并给出建模流程。利用Matlab神经网络工具箱进行模拟仿真,对所建立大型客机制造成本分析的神经网络模型进行了验证,最后进行误差分析。仿真结果表明,所建RBF神经网络对大型客机成本的估算 ...
/dl/33081.html
标签: RBF 神经网络 大型 制造成本
上传用户:wpwpwlxwlx
提出了一种基于前向对向传播神经网络的信息检索算法。分析了信息检索技术的基本概念、原理、以及检索方式,研究了科技信息检索的流程,研究了前向对向传播神经网络的基本模型和算法,提出了基于前向对向传播神经网络的信息检索的原理和算法,并将这种算法与传统方法通过仿真实验进行对比,在保持100%的查准率的情况下,将查 ...
/dl/33278.html
标签: 对向传播 信息检索 神经网络 技术研究
上传时间: 2013-11-21
上传用户:逗逗666
文中旨在研究一种新式抽油烟机的智能变频技术,通过对烹饪环境的综合分析,确定所需排风量,进而以一个最适宜的转速进行排烟,达到节能降耗的目的。采用神经网络控制器,在无被控对象数学模型情况下,实现转速与油烟、蒸汽两输入变量的非线性映射。仿真和实物测试结果显示:采用神经网络控制能较好实现厨房环境的实时调控, ...
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标签: 神经网络 抽油烟机
上传时间: 2013-10-27
上传用户:haohao
文中将BP神经网络的原理应用于参数辨识过程,结合传统的 PID控制算法,形成一种改进型BP神经网络PID控制算法。该算法利用BP神经网络建立系统参数模型,能够跟踪被控对象的变化,取得较高的辨识精度。针对BP神经网络对权系初始值敏感的缺点,优化BP神经网络的初始权系数。通过BP算法修正BP网络自身权系数,实现PID参数的在线 ...
/dl/33473.html
标签: PID BP神经网络 算法 控制器
上传时间: 2013-10-08
上传用户:cxl274287265
在变流器故障诊断系统中,通过MATLAB对牵引变流器建立故障仿真模型,提取故障特征,对输入输出数据进行标幺化和模糊化的处理,并基于改进的动量BP神经网络算法,完成对变流器开关管开路的诊断,误差满足要求范围,结果表明:该算法收敛迅速,能避免陷入局部极值,而且准确率很高,是一种快速有效的方法。 ...
/dl/33597.html
标签: BP神经网络 牵引变流器 故障诊断
上传时间: 2013-11-09
上传用户:familiarsmile
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