抽油井故障诊断系统是油井系统产量的关键，为了更好更快地对当前油井系统进行诊断以保证石油的产量，人们利用各种各样的技术来完成这一目标。示功图的诊断法是油田有杆抽油诊断的主要方法，文章根据示功图诊断的特点，提取出灰度矩阵特征向量，运用神经网络对有杆抽油油田典型故障诊断进行建模，最后用实例验证了此方法的正确性。实验证明，本系统不仅可行性好，而且故障识别率高，对增加油井产量有重要意义。
上传时间： 2013-10-17
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基于BP神经网络的PID控制器的研究与实现:
上传时间： 2013-11-25
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为了提高电力系统负荷预测的精度与速度的需求，提出使用交替梯度算法改进径向基函数（RBF） 神经网络， 对天津市电网进行负荷预测。改进的算法与传统梯度下降算法相比，具有更快的收敛速度和更高的预测精度。 仿真结果表明该算法具有可行性。
上传时间： 2013-10-31
上传用户：waixingren
本文应用目前较为流行的神经网络方法对电力系统短期负荷进行预报，主要进行了以下工作： 1．了解电力系统短期负荷预报的现状，总结国内外的研究方法。 2．深入学习神经网络及其相关知识，设计出用共轭梯度算法改进的BP网络，并将它应用于负荷预报中，收到了很好的效果。相比普通的BP网络，不但预报精度大大提高，而且学习时间也缩短许多。 3．学习小波理论，尝试将小波分析与神经网络相结合，设计出一种小波神经网络，并将其用于负荷预报，收到了很好的效果。 4．提出一种新型神经网络，即RAN网。它是一种能根据输入数据的复杂程度而自动添加或删除其隐层神经元的神经网络，尝试将其用于负荷预报，同样收到了很好的效果，并且将三种方案进行了比较。
上传时间： 2013-11-20
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基于神经网络的单片机开发
上传时间： 2014-12-28
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针对目标识别问题，采取了基于协同学的模式识别理论，引入了协同神经网络并对其稳定性进行了分析，提出了基于协同神经网络对军事目标进行识别的方法，并通过仿真验证了该方法的有效性。
上传时间： 2013-11-02
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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神经网络能够较好地实现区分受损小麦颗粒与完好小麦颗粒。
上传时间： 2014-12-29
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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不够理想。据此，可以推断多层感知器网络是实现金属图像分割自动化提取和精确性分析的有效工具。
上传时间： 2014-12-29
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对于GSM相控阵无源雷达接收机获取的目标数据提出一种用最佳后验感知的神经网络进行处理的算法，在复杂的杂波及噪声背景下，相比于流行的卡尔曼滤波，提高了目标的检测跟踪精度，对促进GSM无源探测系统实用化具有重要意义。
上传时间： 2013-11-06
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针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图，并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。
上传时间： 2014-03-21
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