检索结果-内蒙古大学图书馆

针对管网泄漏监测的现状,设计并实现了一种热力管网泄漏监测系统。该系统结合传感器、GPRS无线通信技术和bp神经网络算法,实现了实时获取传感器数据、分析泄漏情况的热力管网泄漏监测系统。文章介绍了系统框架结构,描述了系统的硬件结构,阐述了系统各功能模块的设计与实现过程,并在模拟的管道工况上进行了测试。测试结果表明,该系统运行稳定,分析准确,具有一定的实用价值和推广价值。

关键词：热力管道泄漏监测 GPRS bp神经网络算法

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基于STC32G单片机的电源监测预警系统设计

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技术与市场 2023年第8期30卷 15-18页

作者：田状张立辉吉林建筑大学吉林长春130119

为保障建筑电气消防设备安全运营,构建一套消防设备电源监测预警系统。该系统通过主控制单元单片机(MCU)实现数据的分析与处理,采用探测器对消防电气设备电源的直流或交流的电压、电流信号进行检测;采用物联网LORA技术对监测数据进行远... 详细信息

为保障建筑电气消防设备安全运营,构建一套消防设备电源监测预警系统。该系统通过主控制单元单片机(MCU)实现数据的分析与处理,采用探测器对消防电气设备电源的直流或交流的电压、电流信号进行检测;采用物联网LORA技术对监测数据进行远距离传输;利用bp神经网络算法,达到对于缺项、过压、欠压、过流、欠流等情况所引起故障信号的提前干预,确保消防电气设备的稳定运行。

关键词：单片机 LORA bp神经网络算法

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基于人工智能的垃圾站称重预测模型研究

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南方农机 2024年第19期55卷 127-129页

作者：房亮夏战军宫渤海孔令伟陆作其董晓彤朱林海沃机械(中国)有限公司江苏扬州225000 扬州大学机械工程学院江苏扬州225001

由于垃圾中转站对垃圾重量的测量与焚烧厂实际测量的数值有所偏差,为了减小该偏差,通过智能算法对垃圾站的实际称重数值进行预测,以降低中转站垃圾测量与焚烧厂实际测量之间的误差。基于此,文章以在一个月内定期对垃圾中转站垃圾重量进... 详细信息

由于垃圾中转站对垃圾重量的测量与焚烧厂实际测量的数值有所偏差,为了减小该偏差,通过智能算法对垃圾站的实际称重数值进行预测,以降低中转站垃圾测量与焚烧厂实际测量之间的误差。基于此,文章以在一个月内定期对垃圾中转站垃圾重量进行测量得到的数据作为样本数据,通过三种智能算法对其进行预测,发现RF随机森林算法预测结果的准确率最高,高达99.70%,SVR支持向量回归算法次之,bp神经网络算法则较为一般。

关键词：随机森林算法支持向量回归算法 bp神经网络算法重量预测

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bp神经网络和D-S证据理论相融合的入侵检测技术研究

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电子世界 2020年第17期 23-24页

作者：刘伉伉山东理工职业学院软件工程学院

随着计算机网络技术的快速发展,云计算服务越来越普及。云计算利用其强大的计算能力和存储能力,为计算机用户提供按需服务。云计算在不断发展中也面临着网络中更多安全问题。本文针对云环境下的安全问题对云计算网络中入侵检测模块进行... 详细信息

随着计算机网络技术的快速发展,云计算服务越来越普及。云计算利用其强大的计算能力和存储能力,为计算机用户提供按需服务。云计算在不断发展中也面临着网络中更多安全问题。本文针对云环境下的安全问题对云计算网络中入侵检测模块进行分析研究,采用bp神经网络算法检测异常行为,利用D-S证据理论融合识别结果,提高检测精度,保障云计算安全。

关键词：计算机网络技术云计算服务 bp神经网络算法入侵检测技术按需服务云计算安全云计算网络异常行为

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阳极煅烧工艺参数质量分析研究

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软件 2019年第7期40卷 166-168,177页

作者：林满山刘子瑜北方工业大学计算机学院

铝电解过程中阳极生成是铝电解工艺的主要组成部分,在回转窑中进行的煅烧阶段是预焙阳极的第一过程,煅烧工艺参数的可控性和指导性对预焙阳极的生产起到了至关重要的作用。为了提高阳极的生产质量,业界正在积极地运用先进技术对生产阶... 详细信息

铝电解过程中阳极生成是铝电解工艺的主要组成部分,在回转窑中进行的煅烧阶段是预焙阳极的第一过程,煅烧工艺参数的可控性和指导性对预焙阳极的生产起到了至关重要的作用。为了提高阳极的生产质量,业界正在积极地运用先进技术对生产阶段的细节进行控制。本文提出了结合bp神经网络算法和遗传算法,针对预焙阳极生产过程,煅烧工艺参数与质量间关系的预测模型,从而达到辅助企业对煅烧过程进行良好的把控。

关键词：煅烧工艺参数 bp神经网络算法遗传算法

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结合模糊C均值聚类与bp神经网络的岩石孔隙识别方法

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电脑知识与技术 2013年第1X期9卷 6872-6873,6876页

作者：程国建杨静刘烨西安石油大学计算机学院陕西西安710065

为实现岩石图像中孔隙的自动识别,该文提出使用模糊C均值聚类与bp神经网络相结合的方法识别岩石图像中的孔隙,并将其应用于铸体薄片图像中。首先在图像中应用模糊C均值聚类分割算法将图像分割出两类,再运用bp神经网络进行训练和分类识... 详细信息

为实现岩石图像中孔隙的自动识别,该文提出使用模糊C均值聚类与bp神经网络相结合的方法识别岩石图像中的孔隙,并将其应用于铸体薄片图像中。首先在图像中应用模糊C均值聚类分割算法将图像分割出两类,再运用bp神经网络进行训练和分类识别。实验表明,经过训练的bp神经网络可以准确的识别出铸体图像中的有效孔隙,为实际应用奠定良好基础。

关键词：模糊C均值聚类 bp神经网络算法铸体薄片图像孔隙识别

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房屋建筑混凝土施工地表沉降预测方法

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中国新技术新产品 2022年第22期 97-99页

作者：刘同吕梁学院山西吕梁033001

传统的地表沉降预测模型仅考虑土层参数这一主要影响因素,对其他影响地表沉降的因素考虑较少,导致预测精度较低。对此,该文提出了房屋建筑混凝土施工地表沉降预测方法,采用层次分析法对影响沉降的多种因素进行分析,构建地表沉降判断矩阵... 详细信息

传统的地表沉降预测模型仅考虑土层参数这一主要影响因素,对其他影响地表沉降的因素考虑较少,导致预测精度较低。对此,该文提出了房屋建筑混凝土施工地表沉降预测方法,采用层次分析法对影响沉降的多种因素进行分析,构建地表沉降判断矩阵,并对各因素的权重值进行计算,在此基础上结合bp网络原理构建地表沉降预测模型。并在试验中对提出的方法进行了预测精度的验证。试验结果表明,采用该文提出的方法对房屋建筑混凝土地表沉降进行预测时,预测结果与实际情况的拟合程度较高,具备较高的预测精度。

关键词：地表沉降预测房屋建筑施工层次分析法 bp神经网络算法

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