矿井主通风机监测与故障诊断系统探讨

文章针对矿井通风机系统参数难以测定和故障率较高的特点,对矿井主要通风机组的各种参数实时监测,并通过故障诊断系统进行决策,探讨了其设计要求、系统组成以及诊断过程中应用到的专家系统、模糊神经网络和智能诊断等技术.     

带钢卷取温度智能控制探究

本文简要地介绍了带钢生产过程中控制卷取温度的重要性,并分析指出了目前卷取温度控制存在的难点,针对层流冷却过程具有强非线性、分布参数和时变等综合复杂特性,提出了智能控制方案并用Matlab进行了模拟仿真,仿真结果表明此种方法可使最终卷取温度精度控制在5℃之内。     

软计算协作技术在智能化管理中的应用研究

在管理科学中,运用人工智能和管理科学结合的智能化管理,是管理科学的一个重要研究方向。模糊系统、神经网络、遗传算法和粗糙集等软计算的协作技术发挥了各自的信息处理优点,为智能化管理提供了有力的重要信息处理工具。文章研究并综述了软计算协作技术在智能化管理中的应用,并在此基础上建立了科研项目立项评审智能管理系统;探讨了核方法、支持向量机、DEA方法在管理科学上的应用,分析了认知信息处理今后在智能化管理中的可能应用。     

计算机软件在体育运动中的运用

针对影响体育比赛成绩的因素很多,传统的体育预测方法很难得到满意预测结果的现状。利用跳远运动员专项成绩与素质训练水平之间的相关关系,借助BP神经网络强大的非线性映射能力,提出了跳远运动员专项成绩的神经网络预测模型。该模型弥补了传统预测方法的不足,充分利用了数据中所包含的信息,与传统的预测方法相比,预测结果的精确度有了较大的提高。为解决该领域内复杂的难以用传统数学方法解决的问题提供了一种新颖的思路和方法。从而为运动员进行科学训练提供了理论依据。     

黄土高原地区气候与北大西洋、低纬地区的遥相关

西风带是北大西洋气候区和东亚季风区的纽带,ENSO对西太平洋副高、东南季风和西南季风都有重要影响,因此,对黄土高原地区气候与北大西洋、ENSO区的关系做了进一步的分析,建立了神经网络模型,其模拟值与真实值趋势一致,误差较小,为气候预测的估算提供了新的思路。     

火电厂脱硝改造对锅炉系统影响分析

煤炭燃烧是氮氧化物产生的较大因素之一,氮氧化物对环境危害严重,为了适应环境保护要求必须对氮氧化物的排放进行控制,燃煤电厂增加脱硝系统变得尤为重要。本文以沧东电厂一期两台600MW机组为研究对象,分析火电机组进行脱硝系统改造对原锅炉系统的影响,并通过神经网络预测各锅炉参数变化对氮氧化物生成量的影响。     

制造业上市公司BP神经网络财务预警

本文运用BP神经网络对我国制造业上市公司进行实证研究,选取了2002～2005年的62家ST公司为样本,通过显著性检验对指标进行筛选,并比较了单纯依靠财务指标的BP神经网络财务预警模型与引入非财务指标后的模型的预测效果,结论认为引入非财务因素后的BP神经网络财务预警模型更加精确.     

GPRS在配电自动化系统中的应用研究

GPRS是一种基于GSM系统的无线分组交换技术,其在通信领域中的应用,可高速的进行数据处理[1].配电自动化是指以配电网一次网架和设备为基础,综合利用计算机、信息及通信等技术,实现对配电网的监测、控制和快速故障隔离.为了保护和监测实时数据的安全性与可靠性,生物人脸识别技术基于神经网络计算可得到精确的人脸校验,完成信息安全性的权限保护.本文将生物人脸识别技术基于GPRS的通信传输应用在配电自动化系统中.     

北京新机场对周边区域交通影响的预测

机场作为重要的交通辐射中心,对周边交通网络具有重要的影响。在首都国际机场2006年—2015年连续时空尺度上的机场运行数据和周边交通网络数据的支撑下,根据北京新机场运行数据,引入神经网络预测模型,对北京新机场周边交通网络数据做出科学预测。结论如下:(1)交通网络与机场数据密切联系,机场周边交通网络不断完善;(2)近期的2025年和远期的2040年,交通网络逐步完善。北京新机场和首都国际机场协同运行,分享着客货流,双方的交通网络数据都会呈现先减后增的趋势。总体上,两机场协同运行的状况,将会改善北京交通压力,提高客货容量。交通网络承载力也大幅上涨;(3)2025年新机场大巴里程数约为1510.8km,道路总数约为176条,2040年新机场大巴里程数约1871.9km,道路总数约为187条;(4)新机场建设后周围道路建设规模和机场巴士规模可以平缓增加建设。     

P2P网贷个人信用风险评估模型研究——基于混合果蝇神经网络的方法

P2P网贷在爆发式增长的同时,也面临着重大的信用风险,个人信用评估是降低信用风险的重要方法。根据P2P网贷自身的特点,对影响P2P网贷借款人信用风险的因素进行分析,引入互联网信息领域特有的风险因素,建立了P2P网贷个人信用风险评估指标体系。基于该指标体系,考虑P2P网贷中软信息较多、硬信息缺失的特点,提出了基于BP神经网络的信用评估模型。为了提高BP神经网络的收敛速度和精度,将改进的果蝇优化算法作为BP神经网络的学习算法,对神经网络的权重进行训练。通过人人贷平台收集的样本数据进行实验验证。结果表明:改进果蝇神经网络评估模型比传统BP神经网络模型有更强的学习能力和预测能力,是P2P网贷个人信用风险评估的有效方法。