简介:TopicsofcurrentinterestInthelastissueofthisjournal“ELECTRICITY,CSEE”areportwaspresentedontheInternationalConferenceonPowerSystemTech-nology’91wherespecialistsfrom15countriesweregatheredtogethertodiscusstopicsofcommoninterest.Severaloutstandingproblemsdeservespecialreport.Forinstance,thegreenhouseproblemwasreportedinthisissueunderthecolumnofpowerandenvironment.Theoperator’strainingsimulatorisreportedinaspecialarticleinthisissue.Sinceaseriesoflargescaleblackoutsoccurredinseveralcountries,particularlythe1977NewYorkCityblackout,peoplerealizedthatoperatorsinthemodemfullycomputerizedandautomatedcontrolcenterneedconstantpracticeonasimulator,sothattheycanbefullypreparedtohandlesuddenattacksofseveredisturbances.Thecurrentprob-lemsandviewsfromseveralcountriestakingpartinthepaneldiscussionwerereportedinthisissue.Somenewtechniquesattractingmuchattentionfromresearchersinthefieldofpowersystemtechnology,suchasfuzzysystems,ExpertSystems,ArtificialNeuralNetworksandPetriNetswerediscussedtoquitesomeextentinthisconference.Theyarealsoreportedinthisissue.Morespecialsubjectswillbereportedinlaterissues.(Ed.)
简介:摘 要:为提高岩石爆破块度预测效果, 利用双江口料场开挖爆破统计数据, 通过影响爆破岩石块度因素的重要度计算和皮尔逊相关系数判定筛选出炸药单耗、 岩石块度尺寸、 岩石弹性模量以及炮孔堵塞长度与炮孔排距比(T/B ) 等6 个特征变量作为输入参数, 建立一种基于改进随机森林回归算法的爆破块度预测模型。 该模型预测的爆破块度逼近真实值,预测结果的可决系数(R2 ) 、 均方根误差(RMSE ) 和平均相对误差(MRE ) 分别为0.9881, 0.0430 和0.1445, 相较于线性回归预测模型和 BP 神经网络预测模型而言, 其预测效果更优, 因此该模型在实际应用中更具适用性, 能够为爆破参数设计和优化提供参考。
简介:Anoveltypeoftwo-dimensionaldamageassessmentsystemforreal-timemonitoringthestructuralhealthofcompositestrurctureisdescribed.Theconfigura-tionoftheembeddedfiberopticsensorarrayandthemodeloftheartificialneuralnet-work(ANN)arediscussed.Theexperimentalsystemandresultsshowthatthesystemcanmonitoradamageofstructureswithpotentialapplicationinareasuschasspaceaero-uautics,civilengineering,etc.
简介:Liriomyzahuidobrensis(Blanchard)是病理的一个重要蔬菜害虫。以便改进Liriomyzahuidobrensis的预言的精确性并且有效地控制Liriomyzahuidobrensis,这份报纸由主要部件分析(PCA)和背繁殖论述一个新预言模型人工的神经网络(BP-ANN)方法。人口出现上的从1999~2007的历史的数据被分析以便发现在害虫出现和气象学的因素之间的一种非线性的关系。然后由使用,分析结果,在在云南的Jianshui的Liriomyzahuidobrensis出现的预言模型被造。新模型成功地申请了在2006验证稻茎borer人口出现。测试结果证明新预言与BP-ANN当模特儿,PCA能改进预言精确性。
简介:Sheetmetalformingiswidelyappliedtoautomobile,aviation,spaceflight,ship,instrument,andapplianceindustries.Inthispaper,basedonanalyzingtheshortcomingofgeneralfiniteelementanalysis(FEA),theconceptionofparametricfiniteelementanalysis(PFEA)ispresented.Theparametricfiniteelementanalysis,artificialneuralnetworks(ANN)andgeneticalgorithm(GA)arecombinedtoresearchthoroughlyontheproblemsofprocessparametersoptimizationofsheetmetalforming.Theauthorprogramstheoptimizationschemeandappliesitinaresearchofoptimizationproblemofinsidesquareholeflangingtechnologicalparameters.Theoptimizationresultcoincideswellwiththeresultofexperiment.Theresearchshowsthattheoptimizationschemeoffersagoodnewwayindiedesignandsheetmetalformingfield.
简介:摘要:现有的声探测目标识别系统主要是基于传统的模式识别方法建立起来的,传统模式识别具有算法程序不灵活、数学上严格等特点,其对目标的分类能力弱,适应范围小,仅能区分经过明确映射表达式映射后具有可分性的目标类型,而人工神经网络技术用于目标识别可以获得比传统模式识别更优的效果。战场环境目标大多是为远场目标,如履带式装甲车、旋翼式飞机等,针对战场环境目标的识别是中近程目标探测体制中的重要分支。因此本文提出了一种基于ANN与频域能量的远场声目标识别技术,通过研究战场信号频域特性与人工神经网络训练识别技术,提升传感器在复杂战场的多种类高噪声等恶劣环境下的识别准确率。
简介: