根据桥式起重机的特点，建立了安全性评估指标体系。在模糊综合评判的基础上，引入BP神经网络，建立了起重机安全评估的模糊神经网络模型。采用改进的梯度下降动量BP算法对网络进行计算，克服了常用BP算法收敛速度较慢的缺点。通过神经网络的多次学习训练，评估因素权重得到了优化。研究结果表明：训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了专家的知识、经验和判断，可将此网络应用于桥式起重机的安全性评估。
上传时间： 2013-10-12
上传用户：思索的小白
以新兴的盲均衡技术为理论基础，一些盲均衡算法相继提出。本文以高阶的QAM信号作为输入信号，针对常模算法、多模算法、加权多模算法存在的缺陷，最终引入一种性能优越的加入动量项的加权多模算法。通过计算机的仿真实验首次对这些算法进行依次比较，所得实验结果表明加入动量项的加权多模盲均衡算法在信道均衡上的性能明显优于前面几种算法，它具有更快的收敛速度和更小的稳态误差，因此具有实用价值。
上传时间： 2013-11-17
上传用户：jkhjkh1982
小波神经网络的分类识别，学习率因子，网络动量项因子，网络多分辨级数，网络平移参数 都可自己选。本例输入节点5，输出5。可识别五种信号。
上传时间： 2014-11-09
上传用户：cc1015285075
ＢＰ神经网络，应用动量BP算法训练BP网络．建立一个BP网络 对网络进行训练 对网络进行仿真
标签： 神经网络
上传时间： 2014-01-08
上传用户：firstbyte
在一种变步长LMS 算法的基础上，引进动量因式，提出了一种新的改进LMS 的算法。新算法整体性能优 于变步长LMS 算法以及LMS 算法。通过理论分析，比较了新的算法和变步长LMS 算法以及LMS 算法的收敛性 和稳态性，提出了一种设想以提高新算法的稳态性。仿真试验证明了新算法的优越性以及设想的在仿真条件下的正 确性。
上传时间： 2016-04-20
上传用户：aysyzxzm
采用SIMPLE算.法实施友丁速度分量和压力代数力一程的分离式求解时，计算步骤如下： （1） 假定一个速度分布，记为 ，以此计算栋梁离散方程中的系数及常数项； （2） 假设一个压力场 ； （3） 依次求解动量方程，得 ； （4） 对压力加以修正，得 ； （5） 据 改进速度值； （6） 利用改进后的速度场求解那些通过源项物性等与速度场耦合的 变量，如果 变量并不影响流场，则应在速度场收敛后再求解； （7） 利用利用改进后的速度场重新计算动量离散方程的系数，并利用改进后的压力场作为下一层次迭代计算的初值。重复上述步骤，直到获得收敛的解。
上传时间： 2016-09-20
上传用户：daguda
停车诱导系统中车位预测模型的研究 摘 要 研究城市停车诱导系统的停车车位占有率预测问题。首先提出墓于B P神经网络的车位占有预测模型， 同时将自适应 学习速率调整法和加入动量项方法用于改善基本B P神经网络， 优化了学习速率， 减少了训练过程的震荡趋势， 改善了网络的收效 隆。以此为基础实现了停车位的智能预测 0最后， 进行了多种方法比对实验
上传时间： 2013-12-17
上传用户：GavinNeko
bp神经网络算法的java实现（原创）： 本程序为原创，实现改进的bp神经网络（动量因子），包含3个java文件，使用简单。
上传时间： 2014-01-04
上传用户：epson850
标准BP算法及改进的BP算法应用，主要讲了标准的BP算法，附加动量法，自适应学习率调整法。
上传时间： 2013-11-26
上传用户：851197153
tensor 向量的推广。在一个坐标系下，由若干个数（称为分量）来表示，而在不同坐标系下的分量之间应满足一定的变换规则，如矩阵、多变量线性形式等。一些物理量如弹性体的应力、应变以及运动物体的能量动量等都需用张量来表示。在微分几何的发展中，C.F.高斯、B.黎曼、E.B.克里斯托费尔等人在19世纪就导入了张量的概念，随后由G.里奇及其学生T.列维齐维塔发展成张量分析，A.爱因斯坦在其广义相对论中广泛地利用了张量。
上传时间： 2014-01-20
上传用户：silenthink
