简介：为解决多关节油压机械臂及手系统动态参数的时变性，应用递归神经网络（RNN）建立了油压机械臂及手的速度模型及逆模型，并用逆模型作为臂及手各关节的控制器实现了位置控制。实验结果表明，所建模型性能接近系统性能，位置控制精度也能达到控制目标的要求。

简介：BP神经网络是故障诊断领域运用最为广泛的一种方法。针对BP神经网络隐含层单元数难以确定的问题，对现有以经验公式确定隐层单元数的方法进行对比分析，提出一种在经验公式基础上改进的方法，并通过风力发电机齿轮箱故障诊断实例验证。结果表明，该方法能有效地加快寻找最优隐层单元数的速度。

简介：异步电动机控制系统是一个较难的工程问题。由于交流电动机机械系统具有非线性动态特性，以及交流电动机的某些状态变量无法测量，这些问题都使系统控制问题变得复杂。另外温度发生变化时，转子电阻发生很大变化，这又是一个控制系统难以克服的问题。使用神经网络的自适应控制技术来实现感应电动机的控制问题，第一种是单输入-单输出（SISO）系统，控制器使用静态多层感知器神经网络（MLP神经网络）；第二种是多输入-多输出（MIMO）系统，控制器使用递归神经网络为动态控制系统方案。本文重点讨论MIMO系统。

简介：针对进出口总额数据的非线性,并为了更充分挖掘时间序列所隐含的数据规律,建立了基于灰色预测模型、神经网络算法以及最小方差准则的最优组合预测模型。仿真分析结果显示,最优组合方法能更有效提高非线性时间序列的预测精度。

简介：BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用，针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题，引入人工蜂群算法（ABC），将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变，最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法（ABCBP算法），并以2ASK，2FSK，2DPSK信号为例，对信号进行小波包分解后，将信号各频段的能量值数据作为实验样本，对其进行了信号分类。仿真结果表明：基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器，即使在5dB的信噪比环境下，仍可达到94％以上的识别率，并具有较好的稳定性，这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。

简介：采用MATLAB的人工神经网络工具箱,以高锰铝青铜的化学成分作为输入参数,其抗拉强度bσ、屈服强度0σ.2和延伸率δ作为输出,建立了材料的力学性能预测模型。计算结果表明,三项输出的预测值与实测数据接近,其相对误差小于±6%的范围,该模型对其他材料的设计生产具有一定的指导意义。

简介：神经网络作为非线性模拟的一种具有生命力的方法,近年来在自动控制、信息处理等方面得到了广泛的应用,本文简要介绍了BP神经网络和RBF神经网络,讨论了神经网络在非线性系统建模中的应用.

简介：本文叙述了基于神经网络方法的感应电机转子故障诊断的进展情况。神经网络在适当选择输入输出时可以用比较有效的方法取代用以构成诊断系统知识库的故障电机模型。通过对正常电机的实验性试验和在电机故障情况下的模拟取得的数据来训练网络，诊断系统就可以鉴别“正常”电机和“故障”电机。该程序可取代基于电机模型的诊断程序所要求触发门限的语句。

简介：采用神经网络来辨识汽车发动机的有关歧气管压力环节的非线性动态模型,为实现系统的非线性动态映射,引入了外部回归项,然后用动态Levenberg-marquardt算法来对动态模型进行参数估计.仿真结果表明,基于神经网络的模型具有较高的精度和较强的通用性.在此基础上,用动态增益矩阵法的故障诊断方法和神经网络实现汽车发动机的在线故障诊断.

简介：将分支前馈神经网络（BFNN）运用于数字字符的模式识别问题中,其某些性能优于标准反向传播（BP）网络。BFNN的隐层神经元与输出神经元之间为分组对应关系,采用的学习算法与标准BP算法类似。BFNN可以根据样本的可分性构建最适宜的网络结构。在对大规模、分类复杂的样本进行识别时,性能优于标准BP网络。

简介：分析差动变间隙式电容传感器的非线性因素，提出基于径向基函数神经网络的传感器非线性辨识的算法、方案与实现技术。对电容传感器进行实验，通过计算机仿真与应用，实现了实验过程和实验数据处理的智能化和简单化，能有效地辨识传感器的非线性，从而提高了测量的精度和速度。

简介：对K-means算法加以改进,使用减法聚类确定聚类中心数量;以相距最远的两个样本作为聚类中心的边界,改进的K-means算法将K个初始中心分散到含有输入样本点的各个区域中,使其能够反映样本之间的关系和分布特征;初始中心确定后,使用点对称距离方法调整聚类中心。利用改进的K-means算法将历史日聚类分成4种天气类型,取相似日作为训练样本,对4种天气类型分别建立基于改进K-means算法的RBF神经网络功率预测模型。采用上海某光伏电站实测数据验证,结果表明提出的的预测方法精度提高,实用性较强。

简介：论述了有收益约束条件的股指债指生成综合指数的投资组合跟踪问题，给出了在最小均方误差意义下追踪组合的解，证明了最优跟踪误差是收益约束的二次函数，在均方差-均值平面上是一条抛物线。

简介：货物合理配装在物流配送中发挥着重要作用，影响货物配装的因素有很多，诸多因素影响的是货物的配装优先级。以配装优先级为基础，提出了基于优先级理论的货物配装模型和求解算法。算例分析验证了所提方法的有效性。

简介：实现通用的制造执行系统软件有一定的难度。通过对多种流程制造过程的研究，经过合理的抽象和约简，应用．NET技术，可以构造出一种准通用的面向流程制造业的制造执行系统。实际使用表明，该系统能够接受所在工厂各工序生产动态数据，实现班组和车间两级管理目标，并为ERP系统准时提供数据。

简介：以某企业零配件仓库选址为研究背景，结合该企业的实际分析了选址所要考虑到备件管理的各项成本和要求，利用P-中值模型，通过启发式贪婪算法得到仓库地址的满意解，再结合加权评分法得到与公司实际需求相结合的维修零配件库存的最佳地址。

简介：通过对染整生产物流的分析，提出了将多供应方和多需求方之间多种产品的运输和库存策略进行联合研究，建立了以总运输一库存成本最低为优化目标的运输一库存联合优化模型。根据该模型特点，设计了遗传算法求解出模型的最优解，最后通过实际染整企业的运输一库存实例说明了该模型的有效性和优越性。

简介：本文研究了在短时间段内从电动机热敏元件上快速获取电机热性能信息的问题。建立了该复杂系统的热性能模型。并对该模型进行了验证。然而细化后的模型在求解线性高阶段分方程时，占用了较长的CPU时间，使得控制功能难以进行。为加快计算速度，我们使用了Eitelberg方法和模式识别两种模型简化技术，简化后的电动机发热模型运算速度极快并且其在临界点的温度精度也良好。

简介：提出了一种新的未知信号状态模型——多项式预测模型，并给出其滤波算法。分析表明，采用该方法建立的状态方程不需要已知信号本身的参数信息，都能准确描述运动或信号的动态。因此，提出的多项式信号的最优滤波算法适用于任何可以用多项式描述的信号的状态估计问题。计算机仿真验证了该方法的正确性、有效性及实用性。

简介：为完善企业共生理论，稳定企业共生关系，借鉴生物共生理论和微分稳定性理论，分析了企业共生系统的构成，划分了企业共生关系的类型，构建了企业共生的对称和非对称共生模型，并研究了这两种共生模型的稳定性问题。