LabVIEW设计中压力传感器的RBF神经网络温度补偿

在石油平台注水压力监测系统设计中 ,采用LabVIEW虚拟仪器平台 ,嵌入逼近能力强和收敛速度快的RBF神经网络 ,以人工环境实验数据为样本进行训练 ,实现了压力传感器的智能网络温度补偿。结果显示 ,此方法能够在压力、温度变化较大的恶劣环境下 ,获得很高的补偿精度。     

基于神经网络的平底结构砰击压力预报

对利用神经网络预报平底结构入水砰击压力的方法进行了探讨。首先利用仿真软件计算各种情况下平底结构入水所产生的砰击压力，以此形成训练神经网络的数据集。其次利用数据集对三层反馈式网络进行了训练，讨论了不同隐含层节点数对该非线性系统的拟合能力，并且对梯度下降法、动量修正法和基于优化的LM算法的有效性和精度进行了比较，最后得出了适合平底结构入水砰击系统的网络结构。     

基于EMD与神经网络的机械故障诊断技术

经验模式分解 (EMD)是分析非线性、非平稳信号的有力工具 ,它将信号分解为突出了原信号的不同时间尺度的局部特征信息的内在模函数 (IMF)分量。本文通过将各 IMF分量输入到 BP网络中进行训练学习和故障诊断 ,比直接输入原信号可以提高 BP网络对故障诊断的准确率 ,而且减少了训练时间。     

区域似大地水准面确定的最小二乘支持向量机方法

支持向量机(SVM)是近年来发展起来的机器学习的新方法,它较好地解决小样本、非线性、高维数、局部极小点等实际问题.文中研究支持向量机的拓展算法--最小二乘支持向量机(LSSVM),并将其应用于确定大面积复杂似大地水准面.通过工程实例并与神经网络模型和二次曲面多项式拟合模型相比较,验证确定区域似大地水准面的LSSVM方法的有效性.     

基于退火BP神经网络的GPS高程转换

阐述模拟退火算法的基本思想和原理,提出并介绍模拟退火算法优化的BP神经网络模型在GPS高程转换中的具体应用,同时编写相应的MATLAB处理程序,结合大量数据进行仿真实验,结果表明文中提出的退火BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高、避免陷入局部最小的优良特性。     

三、P22 大地测量学

CH20082017由GPS测量得到的喜马拉雅的现今构造变形=The Current Tectonic Deformation of Himalaya Range Obtained from GPS Measurement/张静华,李延兴,张俊青,张中伏(中国地震局第一监测中心)//测绘学报.- 2008,37(2).-135～141根据新的GPS观测结果建立西喜马拉雅(WH)、中喜马拉雅(CH)和东喜马拉雅(EH)块体的弹性运动模型。将块体运动分解为整体旋转与内部变形.WH向北运动,平均速率31.5mm/a;CHNNE向运动,平均速率31.1 mm/a;EHNE向运动,平均速率27.0mm/a。喜马拉雅山在总体上呈现S-N向缩短与NWW-SEE向伸展.山脉中部S-N向的缩短速率最大平均14.6mm/a,大约吸收了印度与欧亚板块汇聚速率的35.7%。山脉存在明显的NWW-SEE向伸展变形,西部与东北部之间E-W方向的伸展速率为11.0mm/a。山脉中段南边界的主压应变率     

基于小波变换及神经网络的图像压缩编码

提提出的基于小波变换及神经网络的图像压缩方法，能较好地解决ＤＣＴ变换图像压缩比的缺点与不足，在理论上和技术上开辟了图像压缩的新途径。     

储层质量模糊评判权重的确定方法

将模糊综合评判方法与神经网络技术相结合，利用神经网络的自学习功能来获取模糊综合评判中评价参数的权重，并通过实际储层质量评价验证了这种方法的有效性。     

通渝隧道围岩变形的神经网络预测

隧道新奥法施工中 ,常以围岩变形量作为评判围岩稳定性和支护结构经济合理性的重要指标。公路隧道围岩变形量是随时间而变化的数据序列 ,因而可以建立一些实时跟踪预测模型和方法。根据通渝隧道围岩拱顶下沉位移变形的特性 ,采用神经网络技术来预测其变形量 ,结果表明该方法简易、有效