简介：<正>在乐海里沉浮,游过流行乐,穿过摇滚乐,潜入独立音乐的洞穴,一路磕磕绊绊地寻找能够触动听觉和灵魂的旋律,频繁、然而永远饥渴。你知道自己的干涸,并不总因为找不到中意的音乐。今天拾这个,明朝下那个,全因为美变的、喜新厌旧的心。因为"腻"——这个字

简介：TopicsofcurrentinterestInthelastissueofthisjournal“ELECTRICITY,CSEE”areportwaspresentedontheInternationalConferenceonPowerSystemTech-nology’91wherespecialistsfrom15countriesweregatheredtogethertodiscusstopicsofcommoninterest.Severaloutstandingproblemsdeservespecialreport.Forinstance,thegreenhouseproblemwasreportedinthisissueunderthecolumnofpowerandenvironment.Theoperator’strainingsimulatorisreportedinaspecialarticleinthisissue.Sinceaseriesoflargescaleblackoutsoccurredinseveralcountries,particularlythe1977NewYorkCityblackout,peoplerealizedthatoperatorsinthemodemfullycomputerizedandautomatedcontrolcenterneedconstantpracticeonasimulator,sothattheycanbefullypreparedtohandlesuddenattacksofseveredisturbances.Thecurrentprob-lemsandviewsfromseveralcountriestakingpartinthepaneldiscussionwerereportedinthisissue.Somenewtechniquesattractingmuchattentionfromresearchersinthefieldofpowersystemtechnology,suchasfuzzysystems,ExpertSystems,ArtificialNeuralNetworksandPetriNetswerediscussedtoquitesomeextentinthisconference.Theyarealsoreportedinthisissue.Morespecialsubjectswillbereportedinlaterissues.(Ed.)

简介：为了对新的电力工程进行造价预测与估算,采用人工神经网络（ANN）的机器学习与预测能力,通过分析电力工程造价的影响因素,并将这些影响数据归一化预处理后作为ANN的输入,用历史电力工程造价数据对ANN进行训练,并采用训练后的ANN对新的电力工程进行造价预测。多个电力工程造价预测结果表明,ANN的造价预测结果与实际造价的误差小于5%,符合电力工程造价人员的经验许可。

简介：摘 要：为提高岩石爆破块度预测效果, 利用双江口料场开挖爆破统计数据, 通过影响爆破岩石块度因素的重要度计算和皮尔逊相关系数判定筛选出炸药单耗、 岩石块度尺寸、 岩石弹性模量以及炮孔堵塞长度与炮孔排距比(T/B ) 等6 个特征变量作为输入参数, 建立一种基于改进随机森林回归算法的爆破块度预测模型。 该模型预测的爆破块度逼近真实值,预测结果的可决系数(R2 ) 、 均方根误差(RMSE ) 和平均相对误差(MRE ) 分别为0.9881, 0.0430 和0.1445, 相较于线性回归预测模型和 BP 神经网络预测模型而言, 其预测效果更优, 因此该模型在实际应用中更具适用性, 能够为爆破参数设计和优化提供参考。

简介：Anoveltypeoftwo-dimensionaldamageassessmentsystemforreal-timemonitoringthestructuralhealthofcompositestrurctureisdescribed.Theconfigura-tionoftheembeddedfiberopticsensorarrayandthemodeloftheartificialneuralnet-work(ANN)arediscussed.Theexperimentalsystemandresultsshowthatthesystemcanmonitoradamageofstructureswithpotentialapplicationinareasuschasspaceaero-uautics,civilengineering,etc.

简介：Liriomyzahuidobrensis(Blanchard)是病理的一个重要蔬菜害虫。以便改进Liriomyzahuidobrensis的预言的精确性并且有效地控制Liriomyzahuidobrensis，这份报纸由主要部件分析(PCA)和背繁殖论述一个新预言模型人工的神经网络(BP-ANN)方法。人口出现上的从1999～2007的历史的数据被分析以便发现在害虫出现和气象学的因素之间的一种非线性的关系。然后由使用，分析结果，在在云南的Jianshui的Liriomyzahuidobrensis出现的预言模型被造。新模型成功地申请了在2006验证稻茎borer人口出现。测试结果证明新预言与BP-ANN当模特儿，PCA能改进预言精确性。

简介：Sheetmetalformingiswidelyappliedtoautomobile,aviation,spaceflight,ship,instrument,andapplianceindustries.Inthispaper,basedonanalyzingtheshortcomingofgeneralfiniteelementanalysis(FEA),theconceptionofparametricfiniteelementanalysis(PFEA)ispresented.Theparametricfiniteelementanalysis,artificialneuralnetworks(ANN)andgeneticalgorithm(GA)arecombinedtoresearchthoroughlyontheproblemsofprocessparametersoptimizationofsheetmetalforming.Theauthorprogramstheoptimizationschemeandappliesitinaresearchofoptimizationproblemofinsidesquareholeflangingtechnologicalparameters.Theoptimizationresultcoincideswellwiththeresultofexperiment.Theresearchshowsthattheoptimizationschemeoffersagoodnewwayindiedesignandsheetmetalformingfield.

简介：在这研究，一个起泡使流体化床列，在里面的99公里在高度的直径和960公里，被用来在变化和扩大比率上调查杆和圆盘倡导者的效果。因素的设计(统计途径)和人工的神经网络(ANN)当模特儿被开发在这gassolid预言变化和扩大比率有改变煤气的流动率，床高度，粒子尺寸和密度的使流体化的床。变化和扩大预言了使用这些统计并且为有或没有倡导者的床，ANN模型被发现与相应实验同意很好。统计模型被发现由于它考虑单个、交互的效果的能力比ANN模型优异。杆倡导者被发现在减少床变化，并且在在高煤气的集体速度增加床扩大更有效。

简介：本文以内部控制效果为研究对象，在建立目标导向型评价指标架构的基础之上，结合层次分析法（AHP）和人工神经网络法（ANN），构建了一套全面衡量内部控制效果的评价体系，用于评价和分析上市公司实施内部控制的现状，旨在为企业进一步解决内部控制相关问题提供新的思路和指导意见。

简介：传统的节水型社会评价过程复杂，往往带有很大的主观随意性，为了更科学、客观评价节水型社会水平，本着遵循科学、实用及简明的原则，应用层次分析法（AHP）确定节水型社会评价指标体系，构建人工神经网络（ANN）的节水型社会评价模型。仿真实验结果表明，该评价方法具有速度快、准确率高的优点，并得到了满意的评价结果，对于指导实际工作和正确评价节水型社会具有一定的推广价值。

简介：摘要：现有的声探测目标识别系统主要是基于传统的模式识别方法建立起来的，传统模式识别具有算法程序不灵活、数学上严格等特点，其对目标的分类能力弱，适应范围小，仅能区分经过明确映射表达式映射后具有可分性的目标类型，而人工神经网络技术用于目标识别可以获得比传统模式识别更优的效果。战场环境目标大多是为远场目标，如履带式装甲车、旋翼式飞机等，针对战场环境目标的识别是中近程目标探测体制中的重要分支。因此本文提出了一种基于ANN与频域能量的远场声目标识别技术，通过研究战场信号频域特性与人工神经网络训练识别技术，提升传感器在复杂战场的多种类高噪声等恶劣环境下的识别准确率。

简介：首先利用支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）对Landsat8OLI多光谱影像进行基于光谱信息的土地利用监督分类;然后,对多波段进行主成分变换,提取第一主成分的主要纹理信息,与光谱信息一起进行融合光谱和纹理信息的SVM和ANN影像监督分类.对比分析发现：对中原地区,SVM是Landsat8多光谱遥感影像分类的较优方法,尤其适用于农业用地信息提取;光谱分类即可达到较高精度,纹理信息对提高分类精度的作用十分有限.

简介：神经网络的Petri网模型如图1所示,建立该过程故障诊断的ANN-Petri网模型如图3所示,建立基于遗传算法的故障诊断ANN-Petri网模型

简介：融合时间序列与神经网络算法,得到AR-ANN模型。结合多维时间序列在捕捉线性关系的优势,以及神经网络在预测非线性关系的优势,AR-ANN模型对上证指数有较好的预测效果。另建立结构向量自回归模型（SVAR）,反应了指数受其他经济内生变量的一个随机冲击后的变化状况,通过脉冲响应函数对预测做出预警。

简介：本文研究了基于小波变换平滑降噪，ANN（人工神经网络）实现的含噪图像数字识别。本文从数字识别的主要原理、小波变换图像降噪以及BP神经网络的实现等方面进行了探讨。阐述了BP神经网络的网络的原理，设计BP网络的过程及其实现和改进方案，并附有大量的实验数据。

简介：

简介：摘要：淮南矿业集团所属的八对矿井均为瓦斯突出矿井，对于高瓦斯煤矿而言,矿井主通风机安装的好坏将直接影响到矿山的安全生产。在20世纪50年代初至70年代末，我国煤矿几乎全部使用仿苏联BY型的2BY、70B25rlK70等型矿井主通风机。它们是在空气动力学发展水平较低的40年代，根据原苏联煤矿通风参数设计的，其性能与我国大多数矿井通风网络不相匹配，且运转效率偏低，只有70％，安装工艺繁琐，施工工期长。