卷积神经网络在燃气管道故障诊断中的应用

为了提高燃气管道泄漏故障的诊断能力,判断燃气管道故障泄漏的类型,将深度学习神经网络应用到燃气管道故障诊断领域,提出了一种基于卷积神经网络与softmax分类器的燃气管道故障诊断技术。选取燃气管道故障中的9种特征参数作为模型的原始输入量,经过卷积神经网络的特征提取、参数重构、soft-max分类,最终达到诊断的效果。将得到的卷积神经网络模型应用在实验室的燃气管道故障泄漏检测系统中,结果表明,这种模型在燃气管道故障识别中的准确率稳定在92. 54%,与BP神经网络相比该方法有明显的准确率和稳定性。     

智能控制在污水处理系统中的应用

针对污水处理系统的时变性、非线性、复杂性和不确定性的特点,提出应用人工智能技术对其进行控制,实现污水处理系统自动控制.对智能控制的主要分支模糊控制、神经网络控制和专家系统进行了分析,并对国内外专家学者将智能控制用于污水处理的概况进行了总结.结果表明:在污水处理中引入智能控制是一种提高处理效率、降低运行成本的有效方法.     

特种设备模糊神经网络安全评价研究

根据特种设备的特点,提出了包含其各生命周期的安全评价指标体系,建立了模糊安全评价的评价因素及其权重,建立了评价模型.应用BP神经网络,建立了特种设备安全评价的模糊神经网络模型,通过神经网络的多次学习训练,评价因素权重得到优化.开发了特种设备模糊神经安全评价系统,以塔机为例对评价因素权重进行了优化.     

基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测与应用

基坑开挖变形具有非线性特性,在脊波神经网络的基础上,采用粗集理论算法优化初始权值和阈值,建立了基于粗集理论算法-脊波神经网络的深基坑变形预测模型,应用该模型对西南地区某市火车站综合交通换乘中心南广场的基坑开挖过程进行了变形预测。结果表明:粗集理论算法能够对脊波神经网络进行优化,提高了脊波神经网络基坑变形预测结果的收敛速度和泛化能力;脊波神经网络能逼近基坑变形的非线性部分,避免了模型误差影响基坑开挖变形预测精度,提高了系统整体抗干扰性能。模型的预测值与实测值之间的误差在5%以内,满足实际工程的要求。     

基于小波神经网络的煤层底板突水非线性预测方法研究

针对煤层底板突水系统为一非线性动力学系统的特性,并在考察目前煤层底板突水预测方法的基础上,给出利用小波神经网络对煤层底板突水进行预测的可行性和优越性;阐述了小波神经网络的基本原理;提出和分析了基于小波神经网络的煤层底板突水预测模型及算法;并通过实例证明,应用小波神经网络解决煤层底板突水预测的可行性和优越性。研究及实践表明:小波神经网络的预测精度更高、更准确。     

GIS支持下基于非线性理论的煤与瓦斯突出综合预测模型

为弥补单一模型缺陷,提高预测的可靠性和准确性,提出了煤与瓦斯突出综合预测.根据煤与瓦斯突出的机理,选取模糊数学、灰色理论、物元分析模型、神经网络及支持向量机5种成熟的非线性方法作为综合预测的数学模型,应用灰色关联度模型确定预测指标,建立了基于非线性理论的煤与瓦斯突出综合预测模型.分析了GIS支持下基于非线性理论的煤与瓦斯突出综合预测系统的集成方法及关键技术,开发了快速综合预测系统并进行了应用.研究表明,该系统能够快速预测突出危险性.相比于单一模型,该方法综合了多种数学模型,预测结果具有较高的准确性及可信性.     

基于系统和谐交互机制的本质安全人的构建

为提高系统的整体安全性,需要首先实现人的本质安全化.在考虑系统元素间以及元素和系统环境间的和谐交互作用的基础上,建立了系统安全度模型,对本质安全人进行了定义,明确了构建途径.在确立人员本质安全度评价项目并建立好BP神经网络预测模型后,采用MATLAB对测试数据进行了编程计算,数据的期望输出值和仿真输出值吻合较好,为系统...     

RBF神经网络在锅炉安全液位控制中的应用

锅炉是现代工业过程中不可缺少的动力设备,在工业锅炉的自动化控制过程中,蒸汽锅炉的给水调节是其控制过程的重要任务。结合锅炉安全液位控制过程的影响因素,文中分析了给水流量作用下的动态特性、蒸汽流量作用下的动态特性和炉膛热负荷作用下的动态特性,提出了基于径向基神经网络PID的分段式锅炉液位控制策略。控制策略中采用的高斯函数的径向基神经网络算法,实现了系统参数智能化自动调整;分段式控制方法有效地提高了系统的调节精度和响应速度。该控制策略的实际应用,对实现工业控制过程自动化,提高系统控制品质和保证生产过程安全具有重要意义。     

公路隧道施工安全评价指标体系的研究

针对公路隧道施工系统安全的特殊性,提出并建立了公路隧道施工安全评价体系.同时公路隧道施工安全系统是一个复杂的非线性系统,运用BP神经网络对公路隧道施工系统进行了安全评价的研究和应用,结合各个公路隧道施工的实际情况,进行科学的安全评价,能够得到公路隧道施工的不同时期的安全状况.     

基于RS-ANN的通风系统可靠性预警系统

系统可靠性预警是度量系统运行状态偏离可靠性指标界线的强弱程度,确定预警等级和做出决策警示的过程。笔者在对目前国内外有关系统预警方法的分析比较基础上,针对矿井通风系统可靠性运行的实际状况,应用了粗糙集(RS)理论和神经网络(ANN)技术,提出了一种基于粗糙集神经网络(RSANN)的矿井通风系统可靠性预警方法:首先,建立了一套适合于矿井通风系统可靠性的预警指标体系;然后,利用人工神经网络与粗糙集理论的优势互补,以粗糙集作为前置处理系统优化指标结构,构建了基于RSANN的通风系统可靠性预警仿真模型,并应用该模型进行了实例验证。其结果表明,该模型的仿真结论与基于ANN的结论十分吻合,训练效率提高了667倍。     

模糊神经网络技术在矿山安全评价中的适应性研究

我国矿山企业安全生产形势严峻,矿山安全一直是我国矿山企业急需解决的安全评价技术及其应用是预防和控制矿山灾害事故的重要内容.对国内外矿山安全评价理论和技术的研究进展进行了系统的论述,并对国内安全评价理论和技术的研究和应用过程出现的问题进行了分析,指出模糊神经网络技术在矿山安全研究中的可行性,为矿山安全管理和科学决策提供了一种新的思路.     

神经网络自适应PID控制在安防监控中的仿真研究

安全防范领域中的图像监控系统至关重要,监控摄像头的自动调焦控制是其中的一个关键技术.本文提出基于神经网络与传统的PID控制算法相结合的新型控制算法,并对此进行了仿真与比较.仿真结果证明该算法对提高自动调焦控制系统的性能有一定的效果.     

基于神经网络的建筑物火险评价

为了快速检测建筑物当前火险等级,应用神经网络技术,建立了火险评价系统。首先构建三大类15项评价指标体系,然后请经验丰富的消防专家判定建筑物火险等级,生成60条专家样本。前50条用于神经网络的训练,后10条用于神经网络检验。通过训练,神经网络获得了较高的评价精度,训练样本的总相对误差绝对值为7258%,检验样本总相对误差绝对值为0%。实践表明,采用神经网络实现建筑物火险评价,无需推导数学模型,操作效率高,使用成本低     

基于模糊控制理论和神经网络的建筑火灾报警系统

针对目前建筑火灾事故频发及事故后果严重、影响大的现实问题 ,提出并介绍了基于模糊控制理论、人工神经网络的火灾安全报警系统 ,以及系统的作用原理。该系统依靠模糊控制理论提高了灵敏度 ,减少了误报率 ,并结合神经网络具有自学习功能的特点 ,提高了整个系统的智能化程度。     

基于灰色神经网络组合模型的矿山安全事故预测分析

本文在分析灰色预测方法和神经网络预测方法所具有的互补优势的基础上,提出修正灰色预测残差序列的方法,计算其拟合结果,排除系统数据受到的冲击和干扰,建立基于灰色神经网络组合算法的模型,进而提高预测的精度。将此方法运用于矿业安全事故预测分析中,建立了多个预测模型,比较得出灰色神经网络组合预测模型的最优性,为矿业安全事故的预测研究提供了一种可行性途径。     

基于模糊系统与神经网络融合的故障诊断方法

提出一种基于模糊系统（ＦＳ）与神经网络（ＮＮ）融合的系统故障诊断方法。此法把模糊系统与神经网络融合在一起,通过神经网络的学习来生成和调整模糊系统的隶属函数,充分发挥各自优点,更有效地对系统出现的故障进行诊断。对系统进行了仿真,并得出了比较满意的结果。     

基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型

针对非煤地下矿山安全评价的复杂性和非线性特性,BP神经网络对非线性动态系统较强的适应性,提出并建立了一种基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型。为提高该模型的可靠性,结合非煤地下矿山生产工艺特点,提出了一套便于统计和赋值的安全评价指标体系;确定了BP神经网络结构和评价结果表征方法;为提高BP神经网络算法的收敛速度和稳定性,对标准BP算法进行有效改进;通过实例运算验证了该模型的可行性。基于BP神经网络的安全评价模型为评价非煤地下矿山安全管理现状及水平提供了可操作的方法,为矿山有关部门提供了科学安全管理的依据。     

BP神经网络法预测唐山市需水量

需水量预测研究已成为当前水资源规划与管理研究中的重要课题之一.本文设定不同的神经网络运行次数,根据预测结果进行误差分析,BP神经网络在运行5 000次时,具有高度的可信度和可行性.应用5 000次运行次数的BP神经网络模型对唐山市规划水平年的需水量进行预测.最后引入人均综合用水量概念,结果表明,预测结果在理论上和实际上都具有可行性.     

基于补偿模糊神经网络的GPRS无线视频数据传输拥塞控制研究

本文将补偿模糊理论和神经网络的混合系统,应用在基于GPRS无线网络视频数据传输,以阐述其在多媒体无线数据传输的拥塞控制中的应用.提出了一种改进的补偿模糊神经网络,该混合系统引入了模糊神经元,使网络既能适当调整输入、输出模糊隶属函数,又能借助于补偿逻辑算法动态地优化模糊推理,大大提高了网络的容错性、稳定性和训练速度,有效地预测并及时避免了GPRS网络拥塞.仿真结果表明,本文方法的信元失真率优于传统方法.     

闭路电视监控系统在生产管理中的应用

随着现代化管理的需要,闭路电视监控系统作为一个提高工作效率的手段,应用到企业管理中,有效的提高了企业的管理水平和工作效率.本文以一个实际例子介绍了闭路电视监控系统在生产部门的应用.它采用矩阵系统控制主机作为系统主机,采用网络(星型)控制的方式,使系统具有可靠、简单、实用的特点.