简介：针对分数阶混沌系统的同步问题,提出一种基于径向基函数（RadialBasisFunction,RBF）神经网络的控制器。利用RBF神经网络对同步误差系统进行补偿控制,神经网络的权值可以在线调整,使得同步误差渐近收敛到零点。基于Lya-punov稳定性理论,分析了该控制器的稳定性。分别以分数阶Chen系统的同步和分数阶Liu系统的同步为例进行了数值仿真,仿真结果验证了所设计的控制器的有效性和鲁棒性。

简介：同步现象广泛存在于脑神经活动中。本文构造了一个具有小世界连接特性的生物神经网络，数值模拟研究了外加刺激频率引起的放电同步现象。同时考虑网络结构对同步的影响，取网络耦合强度作为参量来研究它对网络同步的影响。研究发现，在某一个特定的共同外加刺激频率下，生物神经网络会出现尖峰同步放电现象。当网络的耦合强度增大时，使网络产生同步现象的频率点将会逐步增多。仿真结果表明不同的生物神经网络结构对输入信号的频率具有不同的选择性。

简介：港口吞吐量预测是港口决策和规划的基础。为了合理预测港口吞吐量,本文利用外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值作为BP神经网络的输入变量,港口吞吐量为输出变量,建立了港口吞吐量预测的BP神经网络预测模型。然后根据2000年-2010年广西北部湾港口吞吐量、外贸进出口总量、第一产业总产值和第三产业总产值,利用Matlab6.5软件的神经网络工具箱,通过对BP神经网络模型的反复训练,发现当隐含层节点数为6,学习率为0.05,训练次数为500次,训练精度为0.001,动力因子为0.9时得到的效果最好。并对BP神经网络模型与多元回归模型的预测结果进行比较分析,认为BP神经网络模型预测的总体效果更优。最后利用所确定的BP神经网络模型,对2011年和2012年两年的港口吞吐量进行了预测。

简介：由经典的函数逼近理论衍生的很多数值算法有共同的缺点：计算量大、适应性差，对模型和数据要求高，在实际应用中受到限制。神经网络可以被用来计算复杂输入与输出结果之间的关系，具有很强的函数逼近功能。文章阐述如何利用RBFNN进行函数逼近、求解非线性方程组以及散乱数据插值，结合MATLAB神经网络工具箱给出了数值实例，并与BP网络等方法进行了比较。应用结果表明RBFNN是数值计算的一个有力工具，与传统方法比较具有编程简单、实用的特点。

简介：研究一类离散和分布时变时滞的混沌神经网络的广义投影同步问题。利用非线性观测器方法实现同步十分简单，且利用极点配置技术，可通过调整特征值来调节同步速率的快慢。与一般混沌神经网络模型相比，带有离散和分布时变时滞的混沌神经网络模型更为一般，同时反同步和完全同步是广义投影同步的特例。最后，提出基于广义投影同步的离散和分布时变时滞混沌神经网络的保密通信方案，给出两个数值仿真例子验证结果的有效性。

简介：摘要：高速处理器和高分辨率相机的出现引领了针对各种应用的面部识别系统设计的研究。人脸识别系统根据应用程序使用离线数据或实时输入。本文提出了一种基于卷积神经网络（ CNN）的实时人脸识别系统的设计与评估。使用标准 AT＆ T数据集对提议的设计进行了初步评估，随后将其扩展到实时系统的设计中。还报告了有关调整 CNN参数以评估和增强所提出系统识别准确性的详细信息。还提出了一种系统的方法来调整参数，以增强系统的性能。最大识别精度为 98.75％和 98％。

简介：摘要利用2008年1月1日至2012年12月31日逐日NCEP再分析资料（1×10）和大同地区地面常规观测资料，选取相邻两天的气象因子差值作为预报因子，相邻两天的日最高/最低气温的差值作为目标因子，分站点分月构建三层结构的日最高/最低BP神经网络模型，并应用独立样本进行模型检验，结果表明，该模型输出结果与实况拟合较好，且其对明显的升降温过程能够准确预报。在对ECMWF数值预报产品释用基础上，针对大同站2012年1月最高气温进行了24h、48h和72h模拟预测，结果显示，该BP神经网络预报模型各时效预报准确率TS评分均高于中央气象台MOS预报。

简介：在耳蜗神经网络对语音信号的刺激响应过程中,针对如何区分编码最有效率的语音信号分量问题,提出了刺激条件信息分布计算方法,研究了给定刺激条件下平均不确定性度的减小。实验结果表明：积分发放神经网络膜电位发放的刺激条件信息不仅能够从统计意义上给出平均互信息的大小,而且清晰地表明信号中各分量的编码效率,确定输入信号中对于互信息量起主要作用的事件分量范围以及内部噪声的可利用性,证实噪声强度与最大刺激条件信息量之间的非单调关系,这些研究结果为进一步探索人工耳蜗动作电位发放的解码方案提供了理论依据。

简介：生物神经网络系统是复杂的非线性动力学系统，其动力学研究是国内外关注的一个重要课题。本文概括性地介绍神经网络系统的动态特性及影响因素，包括时滞和噪声对神经元网络的同步，同步转迁和随机共振的影响，并且介绍神经网络系统的建模问题。由于生物神经网络通常是动态的系统，因此建立模型要考虑网络如何受时变连接方式的影响，最后对今后研究给出一些展望。

简介：基于社群经济高速发展的时代背景下,首次将离散型Hopfield神经网络应用到社群经济影响因素问题上。首先建立社群经济因素体系,通过ISM方法得出各因素间的层次结构关系。然后利用离散型Hopfield神经网络构建自媒体价值评估模型,通过MATLAB设计一个不断提高的理想评价指标来区分同一等级中的不同样本,最后,通过算例得出价值最高的自媒体。结果表明:注重提高特色化社群活动、用户参与决策、平台共享、社群文化构建这4要素更有利于提高自媒体价值,并提出了相应的对策建议,为企业及自媒体人提供借鉴价值。

简介：摘要：天然气管道的输送介质是易燃、易爆的物质，含有多种杂质，对管道的腐蚀，使管道在内外腐蚀的条件下非常复杂，管道的缺陷使问题更加严重。一旦发生爆炸、泄漏、停车等事故，将造成严重后果。近年来，管道泄漏事故时有发生，对环境造成了极大的危害，因此预测管道的腐蚀速率具有重要的意义。本文将以 VMD-BP神经网络应用于天然气管道工况的检测。以天然气管道里程、高差、管道倾角、压力、雷诺数为输入参数，以管道最大平均腐蚀速率为输出参数，建立了天然气管道内腐蚀速率预测模型。结果表明 VMD-BP神经网络具有较好的拟合精度和预测效果，基于该模型的腐蚀速率预测更加可靠。结果表明， VMD-BP神经网络算法收敛速度快，预测精度高，能有效检测天然气管道，满足实际应用的要求。

简介：为更好地预测城轨列车故障率,提出基于粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BP）的故障率预测模型,对城轨列车转向架轮对轴箱进行故障率预测。采用Matlab中的Newff函数,运用误差反向传播神经网络（BP）和粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BP）分别对城轨列车故障率预测、建模和仿真。结果表明PSO改进的BP神经网络故障率预测模型的效果明显优于传统BP神经网络预测模型。

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简介：摘要随着社会经济的快速发展以及城市化进程的不断加快，人们生活水平与生活质量得到明显提升，随之而来生活垃圾的数量也与日俱增。生活垃圾焚烧发电作为生活垃圾综合利用的一种方式之一，目前得到人们广泛的认可。对于生活垃圾焚烧发电厂而言，井架液压滑模施工技术是众多关键性施工技术之一，能够影响到垃圾焚烧发电的效率。基于此，本文笔者结合实际工作经验，以实际工程为例，对生活垃圾焚烧发电厂井架液压滑模施工技术展开详细讨论与分析，望借此为相关工作提供参考的依据。

简介：真实网络如生物神经网络、食物链网络中含有模体结构.但对于这种含有模体特征的网络,并没有一种针对性的攻击策略与之对应,在此基础上提出了模体度代数算法和一种模体攻击失效方式,设计了不同于传统攻击的模体攻击策略.对已检验出的具有明显模体特征的2个仿真网络,5个不同规模的实证网络利用该策略进行模体攻击,并与传统的点攻击方式进行对比研究.仿真结果表明：含有模体特征的网络在模体攻击下的抗毁性明显低于传统的点攻击策略,且在模体特征较明显的网络中模体攻击策略对网络的破坏性更加显著.

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简介：为了研究整数阶电路系统的动态行为,国内外学者做了非常巨大的努力,得出了许多重要的结论。然而,在现实生活中,更多的系统是分数阶系统。因此,研究分数阶蔡氏电路系统的动力学行为就变得非常的前沿和有意义。这篇文章主要研究对象是三阶分数阶蔡氏电路系统,通过分数阶劳斯-赫尔维兹判据,李雅普诺夫稳定性判断方法以及矩阵理论等推导出分数阶蔡氏电路系统的渐近稳定性的充分条件以及自适应控制器的选取条件。最后通过数值模拟的方法,验证了理论的有效性和合理性。

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简介：摘要基于数控铣床V-6015十字滑台部件的机械结构，介绍了导轨及轴承的安装调整和工作台的精度检测，总结了机械装配与精度测量的相关方法。