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121.
改善ECG中50Hz干扰的抑制性能 总被引:2,自引:1,他引:1
为改善心电图中50Hz市电干扰的抑制性能,在采用简单的凹口滤波器的自适应干扰地消器的情况下,采用变动量LMS算法,通过计算机模拟,从收敛性能和运算量等方面对LMS算法和变动量LMS算法算比较分析。 相似文献
122.
VSS算法用于抑制心电图中50Hz干扰 总被引:5,自引:0,他引:5
由于可变步长LMS(VSS)算法能有效地改善LMS算法存在的收敛速度与收敛误差之间的矛盾,因此可以显著地提高对干扰的抑制性能。为进一步改善心电图(ECG)中的50Hz干扰的抑制性能,本文应用VSS算法。通过模拟实验分析了参数与抑制性能的关系,并从各方面与LMS算法和其它改进的LMS算法进行比较。 相似文献
123.
改进BP算法在煤与瓦斯突出预测中的应用 总被引:19,自引:7,他引:12
为了正确预测煤与瓦斯突出的趋势与危险性 ,基于反向BP神经网络 ,笔者提出了一种改进的BP网络模型 :为了加快BP网络的收敛速度 ,增强其跳出局部极小点的能力 ,采用了自适应变步长法和改进模拟退火法 (SA法 )相结合的方法。实际应用表明 ,该模型收敛速度快 ,准确性高 ,具有较高的可靠性和实用性 ,是一种十分有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。 相似文献
124.
遗传算法是近年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法,但由于其自身固有的缺陷,通常优化过程的收敛速度较慢,局部搜索能力不足,而且算法稳定性较差。而蚁群算法广泛应用在旅行商问题计算中,目前是较好的求解最短路由问题的算法之一。就其自身来说有很多优点,如正反馈性、鲁棒性和智能性,但是在寻优过程中容易陷入局部最佳的缺点。针对上述情况,将遗产算法与蚁群算法相结合,用于实际交通系统寻找最优路径的问题中,并定义了目标函数,以路径可靠性和路径长度为优化目标,寻找最合适的救灾路线。最后通过实际计算结果的对比验证,说明了该方法的有效性。 相似文献
125.
本文研究了基于综合应用人工神经网络和演化算法的位移反演分析方法,并将此方法应用于三峡茅坪溪沥青混凝土心墙堆石坝的变形反演分析中。以茅坪溪一期工程原型观测成果为依据,反演出能够正确反映坝体变形特性的邓肯-张EB模型参数,从而预测了施工期末和蓄水期末该坝的变形特性,并基于总应力法研究了心墙水力劈裂破坏发生的可能性,为茅坪溪堆石坝运行期的安全生产提供依据。研究结果表明,茅坪溪心墙堆石坝不会发生水力劈裂破坏,该坝蓄水后虽然水压上升,但心墙仍是安全的。 相似文献
126.
人工神经网络在水环境质量评价中的应用 总被引:7,自引:0,他引:7
为了将人工神经网络应用于水环境质量评价,应用了人工神经网络B—P算法,构造了水环境质量评价模型,该模型应用于实例评价结果表明,人工神经网络用于环境质量评价具有客观性,通用性和实用性。 相似文献
127.
128.
129.
为了在事故发生之前对苯储罐进行风险评价,提出1种基于BP神经网络的泄漏事故风险评价方法,利用该方法构建了苯储罐的风险评价模型,并对模型进行了训练及验证。研究结果表明:BP神经网络成功完成了建模任务,且模型训练结果较好,可利用基于BP神经网络所构建的苯泄漏事故风险评价模型对苯储罐发生泄漏事故的风险进行评价。 相似文献
130.
Karen L. Stals Matthew Wakeling Júlia Baptista Richard Caswell Andrew Parrish Julia Rankin Carolyn Tysoe Garan Jones Adam C. Gunning Hana Lango Allen Lisa Bradley Angela F. Brady Helena Carley Jenny Carmichael Bruce Castle Deirdre Cilliers Helen Cox Charu Deshpande Abhijit Dixit Jacqueline Eason Frances Elmslie Andrew E. Fry Alan Fryer Muriel Holder Tessa Homfray Emma Kivuva Victoria McKay Ruth Newbury-Ecob Michael Parker Ravi Savarirayan Claire Searle Nora Shannon Deborah Shears Sarah Smithson Ellen Thomas Peter D. Turnpenny Vinod Varghese Pradeep Vasudevan Emma Wakeling Emma L. Baple Sian Ellard 《黑龙江环境通报》2018,38(1):33-43
针对传统教与学算法在解决复杂多峰函数优化问题时,具有局部最优且搜索开发能力较差的缺点,提出了一种改进的多学习教与学优化算法,新算法为学员的每一维加入不同的教学因子,设计了基于学员均值比较的教师选择策略和向教师及学员学习的多学习策略。基于多个单峰和多峰函数的仿真结果表明,新算法跟传统的、改进的教与学算法相比,在稳定性、寻优精度和收敛速度方面更具优势。 相似文献