检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：张艳乐吴子岳许哲欧杰田昌凤诸逦莹 201306 上海市临港新城沪城环路999号

本实用新型公开了一种微生物培养用智能补料装置，包括发酵罐、基于神经网络模式识别的补料控制系统、溶氧反馈补料控制系统、补料计量系统。所述的基于神经网络模式识别的补料控制系统，包括溶氧电极、pH电极、A/D转换模块、模式识别... 详细信息

标准号: CN201506796U

本实用新型公开了一种微生物培养用智能补料装置，包括发酵罐、基于神经网络模式识别的补料控制系统、溶氧反馈补料控制系统、补料计量系统。所述的基于神经网络模式识别的补料控制系统，包括溶氧电极、pH电极、A/D转换模块、模式识别用计算机、电压输出卡、电压电流转换模块、高精度蠕动泵。溶氧电极、pH电极分别将测得信号，通过A/D转换模块传输给模式识别用计算机，后者调用内含的人工神经网络模型，得出底物浓度的识别结果，通过虚拟串口技术将该结果传输给控制软件，由控制软件给出蠕动泵的数字控制量，指导调节高精度蠕动泵工作。本实用新型实现了基于神经网络模式识别智能控制补料速率过程的自动化，适用于基因工程菌发酵工艺过程研究。

关键词：电极神经网络模式识别控制系统蠕动泵溶氧模式识别高精度人工神经网络模型电压电流转换发酵工艺过程基因工程菌微生物培养补料装置底物浓度电压输出反馈补料计量系统数字控制速率过程虚拟串口智能控制发酵罐计算机软件智能研究

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用于储层参数预测的神经网络模式识别方法研究

用于储层参数预测的神经网络模式识别方法研究

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作者：高美娟大庆石油学院

学位级别：博士

石油的产生有着不可重复性,不可实验性的特点。人们对地下油气储层的认识存在相当程度的模糊性和不确定性。由于某些不正确的认识会带来巨额生产资金消耗。研究准确识别与预测储层及参数空间变化的方法,在油气勘探开发中都具有重要的实... 详细信息

石油的产生有着不可重复性,不可实验性的特点。人们对地下油气储层的认识存在相当程度的模糊性和不确定性。由于某些不正确的认识会带来巨额生产资金消耗。研究准确识别与预测储层及参数空间变化的方法,在油气勘探开发中都具有重要的实际意义,可以提高生产效益,为国家节约巨额的资金。本文以油田的科技攻关项目为背景,以准确、清晰地再现地下油气储层及参数空间展布,提高油气勘探开发的准确率,节约生产成本,提高生产效率为目标,将计算机模式识别技术和现代预测理论与石油生产相结合,围绕对地下油气储层及参数的识别与预测进行一系列的研究工作。主要内容如下: 1.在系统分析研究人工神经网络原理的基础上,对误差回传神经网络(BP)的结构、计算公式进行了深入研究。针对地下储层参数与地震特征参数是复杂的非线性关系,很难用精确的表达式表示出来这一问题,指出了神经网络以其自身的非线性逼近能力是解决上述问题的有利工具,同时给出了神经网络进行储层参数预测的过程描述。 2.在深入分析径向基函数(RBF)神经网络和遗传算法理论的基础上,提出了一个基于自适应遗传算法的径向基函数神经网络的结构优化算法,并将该算法成功地应用于储层参数的横向预测,取得了非常好的效果。该算法将基函数的中心参数和宽度参数编成染色体,将网络结构优化和参数学习分两个阶段进行,训练和进化。先用梯度下降法学习某一染色体对应的网络的中心和宽度参数,而后用最小二乘法学习网络的线性权值和偏移常数;再用遗传进化算法优化隐节点数。通过这两个过程的交替进行,得到满足误差要求的具有最小隐节点数的并且隐节点基函数具有不同宽度参数的RBF神经网络。 3.深入研究分析小波变换理论和边缘检测原理,并将地震数据剖面看成是二维数字图像,地震剖面上的反射界面相当于二维数字图像的边缘。首次提出将小波变换模极大边缘检测技术应用到地震剖面图像的特殊处理上,使用于储层研究的地震资料具有较高的质量,即高信噪比、高分辨率。从而使计算机能更准确、可靠地预测储层参数的空间展布,提高勘探开发的精确度。用该方法对实际资料进行了处理,取得了较好的效果。 4.在深入研究分析小波神经网络的结构、性质、算法和逼近能力的基础上,同时通过小波神经网络与常用网络的比较,提出了用于储层参数预测的小波神经网络优化算法,得到了较为优化的网络结构,并给出了系统的学习算法。由于人工神经网络具有自学习、自适应、鲁棒性、容错性和扩充性能,而小波分析具有时频局部特性和变焦特性,将两者的优势相结合,使得小波神经网络具有较强的逼近、容错能力。实际资料预测表明,本文提出的用于储层参数预测的小波神经网络具有收敛速度快,逼近非线性能力强的优点。 5.在深入分析模糊系统理论和神经网络的基础上,针对神经网络和模糊系统各自的优点和不足,对模糊系统和神经网络的融合技术进行了深入研究,结合火山岩储层识别预测的特点和难点,提出了用于火山岩储层识别预测的模糊神经网络系统,同时给出了系统的结构和参数学习算法及识别预测火山岩储层的步骤。在方法研究过程中,充分利用现有的样本数据,发挥神经网络的自适应学习能力和模糊系

关键词：神经网络模式识别径向基函数网络遗传算法小波变换边缘检测小波神经网络模糊神经网络支持向量机统计学习理论储层参数火山岩储层地震特征参数

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中药(复方)神经网络模式识别及解析新技术研究

中药(复方)神经网络模式识别及解析新技术研究

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作者：李一波张溶溶沙明张森悦孟宪生吴志红王庆军沈阳航空工业学院

本项目创造性的利用了专家系统和神经网络技术,在对未知中成药药方的模式识别新方法、基于遗传算法的色谱、光谱等重叠峰分离解析统一框架和基于多指标性的中药质量模糊评价新方法研究处于国际先进水平。该技术基本成熟、应用安全,适用... 详细信息

标准号: hg06007104

本项目创造性的利用了专家系统和神经网络技术,在对未知中成药药方的模式识别新方法、基于遗传算法的色谱、光谱等重叠峰分离解析统一框架和基于多指标性的中药质量模糊评价新方法研究处于国际先进水平。该技术基本成熟、应用安全,适用于中药材/中成药分析、鉴定、质量评价。存在的问题是中成药组成成分分析还有缺陷,对10味药材以上的大处方识别出其组成药材的成功率还不理想。

关键词：中药药方解析神经网络模式识别

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结构损伤全局检测若干方法研究及应用

结构损伤全局检测若干方法研究及应用

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作者：董广明上海交通大学

学位级别：博士

区别于传统的结构局部无损检测技术(NDE)的结构损伤全局检测技术一般可以分为两种:基于动力学模型的损伤检测方案和基于信号分析的无模型损伤检测方案。本文第二章首先研究了基于结构动力学模型的裂纹轴损伤位置和深度的识别问题,然后... 详细信息

区别于传统的结构局部无损检测技术(NDE)的结构损伤全局检测技术一般可以分为两种:基于动力学模型的损伤检测方案和基于信号分析的无模型损伤检测方案。本文第二章首先研究了基于结构动力学模型的裂纹轴损伤位置和深度的识别问题,然后在第三章以后,主要篇幅用于研究基于信号分析,无模型的损伤全局检测方案。针对结构损伤全局检测基本问题,采用仿真和试验手段分别研究了如何识别结构体系中损伤的发生、损伤位置和损伤程度的不同方法。第二章主要研究基于结构动力学模型的结构损伤全局检测方法。结构裂纹检测是一个较难的工程问题,为有效检测具有单一开裂纹的圆轴中的裂纹位置和深度,首先建立了基于Euler-Bernoulli梁和局部柔度理论的单一开裂纹轴连续模型,并通过振动分析研究了裂纹位置、深度与裂纹轴前两阶固有频率、振型的关系。根据研究结果,提出了一种根据裂纹轴的前两阶固有频率以及相应第一阶振型来识别裂纹位置和深度的方法。算例分析表明,在建立了完善的裂纹轴有限元模型或解析模型后,通过裂纹轴的模态参数分析,可以有效地确定裂纹的位置和深度。结构发生损伤后,如连接结构的松动会产生间隙而导致结构的撞击和摩擦,结构的振动响应信号会产生某些奇异性,本文第三章利用小波奇异性检测理论分析结构在受损时的振动信号,从而判断结构受损伤时刻,并着重研究了结构在高斯白噪声随机激励下,消除激励对响应信号奇异性影响的小波变换方法。支撑座结构的简单仿真模型分析以及钢框架结构仿真算例表明了该方法的有效性。本文第四章根据经验模态分解(EMD)得到的信号分量特点,研究了两种用于识别结构损伤发生的方法。采用EMD和Wigner-Ville分布(WVD)结合的时频分析方法,可有效抑制交叉项干扰,同时不降低分析结果的时频分辨率,这种方法适用于检测旋转机械结构损伤导致的倍频成分;针对非旋转机械结构损伤前后频率变化不大的特点,采用限带宽EMD分析并结合随机减量方法,得到对应结构各阶模态的自由衰减振动信号,从而实现结构损伤前后固有频率和振型阻尼的识别,进而判断损伤的发生。钢框架结构仿真算例表明,EMD-RDT方法可准确识别结构不同状态下的各阶固有频率与振型阻尼;支撑座结构模型实验分析表明该结构的频率与阻尼辨识结果可以作为判定螺栓组松动发生的依据。当结构发生早期损伤时,由于结构的基频下降很少,因此有必要寻找对结构早期损伤敏感的特征参数;另一方面,工程结构及其输出信号因受许多随机干扰而存在许多不确定性,于是采用结构损伤统计模式识别方法也是一个必然。因此,第五章基于单传感器测量信号的特征提取及统计模式识别来识别结构的早期损伤及其损伤程度,研究并对比了ARX以及AR-ARX模型损伤特征参数序列在结构不同损伤程度下的统计分析结果,并进行了不同参数下的讨论。钢框架结构仿真算例和支撑座结构模型实验分析表明均表明两者可以及时反映结构早期损伤以及早期损伤的不同程度,且对噪声和传感器的放置位置不敏感。研究基于全局的结构损伤位置识别方法很多,作为方法的补充,并出于博士论文完整性的考虑,第六章对钢框架模型结构,首先建立了钢框架结构连接螺栓松动的动力学模型,然后根据多传感器信号双谱特征并结合神经网络分类方法,对钢框架结构不同螺栓松动位置进行了识别。

关键词：结构损伤检测全局方法裂纹位置裂纹深度经验模态分解时频分析小波分析信号奇异性早期损伤特征参数统计模式识别双谱分析神经网络模式识别连接螺栓组松动宽带随机振动试验

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模式识别方法在地球化学领域中的应用

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河北化工 2006年第2期29卷 44-46页

作者：孔令芳王振平张相春杨玉奇河北工业大学应用化学系天津300130

介绍了模式识别方法主要是神经网络模式识别方法在油气勘测中油气评价、在油气化探以及在沉积微相测井的应用,还介绍了MATLAB中的神经网络工具箱在地球化学领域中的应用等。

关键词：神经网络模式识别 MATLAB 油气评价油气化探沉积微相

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用于诊断早期肺癌的呼吸检测装置

用于诊断早期肺癌的呼吸检测装置

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作者：王平陈星曹明富余皓 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

本实用新型公开了一种用于诊断早期肺癌的呼吸检测装置。包括固相微萃取头(1)、气体热脱附器(2)、信号处理器(6)、计算机(7)；其特征在于：固相微萃取头(1)插入气体热脱附器(2)，气体热脱附器(2)出口接装在温度控制箱中的毛细管分离柱(3... 详细信息

标准号: CN2778198Y

本实用新型公开了一种用于诊断早期肺癌的呼吸检测装置。包括固相微萃取头(1)、气体热脱附器(2)、信号处理器(6)、计算机(7)；其特征在于：固相微萃取头(1)插入气体热脱附器(2)，气体热脱附器(2)出口接装在温度控制箱中的毛细管分离柱(3)的入口，毛细管分离柱(3)的出口经过检测头接口(4)到达检测头(5)的有机气体敏感膜，产生的差频信号传入信号处理器(6)后接计算机(7)。先把疑似肺癌由检测头上的有机气体敏感膜吸附，从而检测到被测有机气体成分的含量，对检测到的11种肺癌标志性有机成分，进行数据图像处理和神经网络模式识别，从而能够诊断出肺癌患者。本实用新型也可在食品、化工、生物医学、农产品加工、中药、空气污染监测等领域中对挥发性有机物进行定性和定量检测。

关键词：气体热脱附器肺癌毛细管分离柱检测信号处理器有机气体固相微检测头敏感膜萃取头神经网络模式识别挥发性有机物空气污染监测数据图像处理有机气体成分定性和定量农产品加工温度控制箱诊断差频信号肺癌患者呼吸检测生物医学有机成分标志性计算机吸附出口中药

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UC轧机板形建模与控制方法的研究

UC轧机板形建模与控制方法的研究

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作者：许益民大连理工大学

学位级别：硕士

随着加工工业越来越多地采用高速自动化作业线,人们对轧材的外观形状提出了更高的要求.在过去几十年里,随着板带测厚-测宽-液压及过程计算机技术日臻成熟,厚度控制和宽度控制技术大大改善了板带产品的质量,然而冷轧过程却不能有效地改... 详细信息

随着加工工业越来越多地采用高速自动化作业线,人们对轧材的外观形状提出了更高的要求.在过去几十年里,随着板带测厚-测宽-液压及过程计算机技术日臻成熟,厚度控制和宽度控制技术大大改善了板带产品的质量,然而冷轧过程却不能有效地改善板带的断面形状及平直度.近年来,由于用户对板形特别是平直度的要求愈来愈高,促使冷轧板带生产企业想尽各种控制办法来改善板形.在冷轧过程中,由于影响板形的因素异常复杂且板形检测和控制技术不完善,致使板形控制成为压力加工过程中的关键技术难题和研究热点问题.板形控制系统(AFC)是一个复杂的多变量,强耦合工业控制系统.无论对影响板形的内因(金属本身),还是外因(轧制条件),均无法建立它们跟板形参数之间精确的数学模型.实践证明,对于这样一个复杂系统,常规的控制方法难以取得理想的控制效果,因而常采用其他现代控制方法.当前AFC技术的研究多数从轧制工艺角度入手,以改进轧制设备来促进板形质量的提高;而本文针对AFC控制技术中的板形模式分解问题进行了研究.具体工作如下:(1)按照板形和板厚控制的基本理论,推导出了UC轧机板形板厚的控制对象模型.采用前馈解耦控制方法,有效地消除了板形板厚间的相互影响.(2)提出了一种UC轧机板形控制的预设定方法.(3)创造性地提出了基于模糊和神经网络的两种板形模式分解方法,提高了板形识别系统的抗干扰能力.最后,总结了本文工作的创新点,并指出需要进一步研究的问题.

关键词：板形控制模糊识别神经网络模式识别 UC轧机

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基于形状的工业零件分类技术研究与实践

基于形状的工业零件分类技术研究与实践

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作者：赵广路东北大学

学位级别：硕士

本文介绍了神经网络和数字图像处理的相关技术，对工业零件分类方法进行了深入研究。采用神经网络模式识别方法，设计了一套基于形状的工业零件分类系统，并利用VisualC++和MATLAB编程实现。采用图像传感器摄取原始信息，避免了与对象... 详细信息

本文介绍了神经网络和数字图像处理的相关技术，对工业零件分类方法进行了深入研究。采用神经网络模式识别方法，设计了一套基于形状的工业零件分类系统，并利用VisualC++和MATLAB编程实现。采用图像传感器摄取原始信息，避免了与对象的直接接触和人工检查，所以更符合工业生产在线检查的要求。而且在编制软件时根据工业零件的形状设计简化的步骤，达到高效快速的目的。进行了对圆形和方形零件分类识别系统的研究和设计，针对的对象是工业零件的强度图像，采用人机交互方式来对零件进行识别。\n 在系统软件设计部分中，对所选零件进行模式识别，包括图像预处理、特征提取和分类器设计三个阶段，在图像预处理阶段，主要做的工作有：图像增强、图像平滑和边缘提取等。\n 分类器设计采用了有导师学习方式的BP神经网络，并针对BP算法的局限性，给出一种优化的BP算法，隐层神经元的个数采用经过大量实验总结出的经验公式来确定，激活函数采用了一种新的误差平方和函数，大大降低了异常值误差带来的影响。\n 选取16个零件作为训练样本集，22个零件作为输入样本集。采用改进的BP神经网络分类器后，工业零件的识别时间相对于传统的神经网络可缩短2.8秒，且识别正确率可达到86.

关键词：工业零件分类系统神经网络模式识别图像传感器边缘提取

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R&D项目中止决策的人工神经网络模式识别

R&D项目中止决策的人工神经网络模式识别

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中国科协首届学术年会

作者：董景荣重庆大学工商管理学院

对R&D/创新项目的管理研究,人们一向十分重视项目实施前的初始选择,而对正在实施的R&D/创新项目(无论是在基础研究、应用研究或开发研究阶段),则较少根据项目的进展及内外条件变化的情况,采用一定的方法对项目的前景进行推断,... 详细信息

对R&D/创新项目的管理研究,人们一向十分重视项目实施前的初始选择,而对正在实施的R&D/创新项目(无论是在基础研究、应用研究或开发研究阶段),则较少根据项目的进展及内外条件变化的情况,采用一定的方法对项目的前景进行推断,以决定项目是应该继续进行、中止、还

关键词：项目中止决策 R&D 神经网络模式识别

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人工神经网络数据融合方法研究与应用

人工神经网络数据融合方法研究与应用

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作者：苏奕浙江大学

学位级别：硕士

神经网络模式识别是一门崭新的学科，近年来，受到了普遍的关注和重视，它的应用已经成为神经网络理论应用最成功的一个方面。数据融合作为许多传统学科和新兴工程领域相结合而产生的一个新的前沿学科，超越了在军事领域的应用，已经在... 详细信息

神经网络模式识别是一门崭新的学科，近年来，受到了普遍的关注和重视，它的应用已经成为神经网络理论应用最成功的一个方面。数据融合作为许多传统学科和新兴工程领域相结合而产生的一个新的前沿学科，超越了在军事领域的应用，已经在很多领域都得到了广泛的应用。本文探讨了神经网络模式识别结合数据融合理论在身份识别上的应用，在对传统的单一特征身份识别方法如说话人识别、人脸识别进行系统论述的基础上，提出了融合人脸图像和语音信号中的特征参数，利用神经网络来进行系统身份识别，并以该融合识别方法和传统的身份识别方法进行仿真实验。实验结果证明了融合系统具有更好的性能。本文的结构如下：第一部分论述了传统的身份识别方法，以说话人识别和人脸识别为主，着重说明了识别的过程和特征参数的提取，同时对国内外研究者所取得的成果和不足进行了比较详细的论述。第二部分简要的介绍本系统的理论背景，包括神经网络模式识别和数据融合，以及它们在身份识别领域的应用。第三部分在综合上述内容的基础上，详述了本神经网络融合识别系统的原理、特点、算法过程和预计的应用领域。该系统提取了能良好表现个体特征的语音信号和人脸图像信息，对这两类数据分别进行特征矢量提取，通过数据关联过程，最后输入到融合识别模块进行身份识别。在本部分的最后，利用实际数据进行传统方法和本方法的仿真实验，并对仿真实验结果进行了总结。全文最后对神经网络数据融合在身份识别中应用的研究进行了总结，并对缺陷提出了可能的解决方法，对进一步的研究进行了展望。

关键词：神经网络模式识别身份识别数据融合

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