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
上传用户：alex wang
航空发动机故障诊断技术对避免飞行事故和降低飞行器运行成本是十分重要的。提出一种BP网络对某型飞机发动机进行故障诊断，但是由于BP网络收敛速度较慢而且容易陷入局部极小值，特别是BP网络通常只能给出一个解，受训练样本病态影响大。因此通过对BP网络的改进，建立了L-M算法神经网络的飞机发动机故障诊断模型。实验表明，该网络在一定程度上克服了BP网络存在的的问题，在逼近能力、分类能力和学习速度等方面均优于BP网络。为机务人员提供了有效的、科学的发动机故障诊断方法，该种评估手段较好地解决了发动机故障诊断问题，在飞行安全中发挥着越来越大的作用。
上传时间： 2014-12-23
上传用户：小儒尼尼奥
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
上传用户：cccole0605
基于神经网络的单片机开发
上传时间： 2014-12-28
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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
为了预报电力系统负荷，采用GRNN（广义回归网络）的方法，通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型，用MATLAB7.0仿真，达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高，避免了BP网络预测同样的数据库，算法冗长，网络预测结果不稳定的缺点，GRNN网络具有更好的预报精度。
上传时间： 2014-01-12
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基于神经网络的单片机开发
上传时间： 2013-10-27
上传用户：Yue Zhong
研究了超声导波进行长距离在役管道检测技术, 并利用人工神经网络进行管道缺陷的智能识别, 通过超声导波设备进行了管道缺陷检测实验, 从原始检测数据的信号处理结果中提取出了样本特征值, 并建立和训练了一种用于实现管道缺陷识别的BP神经网络。
上传时间： 2014-01-24
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提出了一种基于BP神经网络的浮选机液位稳定及液泡厚度的预测模型。预测模型主要以搅拌槽输出的矿浆流量，扫选输入流量，精选尾矿流量等为输入量，以液泡厚度为输出量，网络隐含层单元个数与中心向量采用正交最小二乘法（OLS）。同时，在此基础上在通过Matlab软件来分析液泡厚度情况，并给出了预测及预警信息。从仿真的结果来看，符合预期的效果，对预防液位变化过大和保证液位稳定具有较大的参考价值和现实意义。
上传时间： 2013-10-22
上传用户：haoxiyizhong
神经网络的算法，关于BP网络的编写
上传时间： 2015-02-17
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