用神经网络辨识化学强化一级处理系统

运用实验室得到的数据为样本 ,选取了CODCr和絮凝剂投加量为指标 ,采用三层结构的神经网络 ,利用Matlab的神经网络工具箱中的批处理梯度下降法对CEPT系统经行辨识。辨识结果表明 :模型的预测值与实测值的平均误差在 3 .7%左右 ,具有较高的精度。同时 ,该模型还具有适应性强 ,使用方便 ,高效的特点 ,为CEPT系统的在线实时控制提供了一条有效的途径。     

人工神经网络PID在有机垃圾减量化处理设备中的应用

阐述了人工神经PID（比例－微分－积分校正）控制技术在有机垃圾减量化处理设备中的应用。采用神经网络辩识器（NNI）对被控对象进行在线辩识，建立被控对象的数学模型。在此基础上，对神经网络控制器（NNC）进行实时调整，使系统具有自适应性，从而达以有控控制的目的。使用矩阵实验软件（MATLAB）仿真表明，它具有动态特性好、响应速度快、稳定的时间短，优于原方案使用的PID控制。神经PID控制系统大大改善了系统的控制效果。     

企业现代化安全管理模式(二)

1系统危险辨识系统危险辩识是危险源管理乃至整个现代化安全管理的基础和必要前提。从安全系统工程的角度考虑，危险辨识的任务是全面发掘系统内潜在危险因素，分析危险可能被触发而引起事故的后果及影响，初步提出消除或控制事故，减少人员伤亡和设备、财产损失，为进一步分析评价决策提供客观依据。系统危险辩识主要包括对以往发生事故及故障的综合分析，主体生产系统危险源辨识和辅助系统危险状况分析等。主体生产系统危险源辨识的内容主要包括危险模式和设备、设施固有危险状况（本质安全化状况、设备设施工艺缺陷、作业环境缺陷、危险…     

模糊评价方法在煤矿安全管理中的应用

煤矿安全评价是辩识煤矿危险源和消除生产系统危险因素的重要方法,对煤矿企业的安全生产及安全管理都将起到积极的作用。本文在分析我国煤矿安全生产现状的基础上,概述了模糊评价方法的基本原理,并以某煤矿为例,介绍了该方法在煤矿安全管理中的具体应用,并根据评价结果对该煤矿提出了整改建议,对提高煤矿生产的安全管理水平具有重要的意义。     

采用BP神经网络模型预测油田废水混凝处理效果

采用均匀设计方法选择神经网络的训练样本，并建立了基于BP人工神经网络的油田废水混凝处理系统的数学模型。利用该模型对实验数据进行预测，结果表明模型的预测值与实测值的平均绝对误差仅为0．74％。可见这种方法预测精度高，具有一定的实际应用价值。     

物化法在发展中国家城市污水处理中的应用

本文旨在确定最有效、最经济、处理水平最低的处理方法解决大城市首要的水环境污染问题即公共健康,提出了化学强化一级处理法(CEPT)这一特殊的处理方法。在过去十年里,低剂量的金属盐如FeCl_3与相当少量的阴离子聚合物联合使用就能有效的处理污水,这就是CEPT工艺,应用CEPT工艺是为了增加SS、BOD的去除率。面且由于快速沉降相对增加了处理能力。很多研究表明CEPT工艺用途很广,尤其适合于快速发展的大城市。本文以墨西哥、南加利福尼亚、香港等地污水处理经验来说明CEPT工艺的先进性。     

BP神经网络在水处理工艺中的应用研究

在污水处理系统中进行了基于BP神经网络的活性污泥系统、臭氧活性炭系统建模方面的研究，这些模型的建立使得污水处理系统在线智能控制成为可能。在膜分离系统中进行的基于BP神经网络的膜通量、膜透压的预测模型研究，为膜过滤单元和水厂的优化设计提供了一种简便的方法。     

基于灰色神经网络的腐蚀损伤模型

为在小样本情况下对腐蚀损伤进行预测,结合灰色系统与神经网络,提出了灰色神经网络模型,利用该模型对已知腐蚀损伤数据进行了预测检验。为对比研究,同时采用灰色系统与神经网络方法预测了损伤值。结果表明,3种预测模型中,灰色神经网络预测精度最高,能够满足工程使用要求。     

模糊神经网络方法在船舶油污事故损害赔偿评估中的应用研究

针对船舶油污事故损害赔偿评估非线性系统的复杂性，分析了人工神经网络技术在该领域应用的可能性，并以20个国际油污基金公约所承认著名赔偿案例为例建立船舶油污事故的神经网络评估模型，该模型对中国船舶油污事故损害赔偿评估具有一定的参考实用价值，为中国船舶油污事故损害赔偿评估提供了一种新颖而方便的计算方法。     

基于模糊小脑模型神经网络的交流伺服系统

本针对矢量控制交流伺服系统，提出了一种模糊小脑模型神经网络直接逆控制的方案，给出了较详细的原理分析及实现过程。仿真结果表明，该方法能够明显提高伺服系统的快速跟踪能力，并使系统具有较强的适应性和鲁棒性。