针对现有刚性罐道故障诊断方法不能消除环境因素影响、接头故障识别率较低等问题,以提高罐道故障种类识别精度为目标,提出了基于小波包和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法。搭建了立井提升系统实验台,模拟台阶突起故障和罐道接头故障这2种典型的罐道故障,采集提升容器振动加速度信号;运用小波包分解对采集的信号进行能量分析并提取故障特征参数,将故障特征参数作为BP神经网络的输入,并选取新的测试样本检测神经网络的诊断效果。测试结果表明,基于小波包分析和BP神经网络的刚性罐道故障诊断方法具有较高的故障识别精度,置信度达到了0.91。
2022-09-05 16:14:38
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【优化预测】萤火虫算法优化BP神经网络预测【含Matlab源码 1313期】.zip
2022-08-31 11:05:41
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C++实现的一个BP神经网络，该实现可以任意调整神经网络的层数和层节点数。该实现了一个解码器，读者可以根据自己需求对输入层进行相应修改。
2022-08-31 10:55:22
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GA优化BP神经网络权值和阈值，克服BP神经网络易于陷入局部最小值等问题。不仅可以自动搜寻神经网络最佳隐藏层神经元数量，还可以固定经GA优化后的权值和阈值使得网络多次运行最终结果不变。
2022-08-31 09:07:13
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该课题为基于bp神经网络的中文汉字识别系统，可以用手写板写，现场识别。有界面GUI操作。另外可识别汉字，字母，数字等均可。
2022-08-27 09:07:08
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利用BP神经网络设计指纹识别算法，给神经网络提供每一模式类中的一些样本作为训练样本。BP网络经过学习，不仅能够识别已训练过的样本，而且能够识别未出现过的样本。利用神经网络的泛化能力，提高指纹识别算法的识别率，图像增强、提取指纹特征
2022-08-25 16:47:41
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008_基于遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的数据分类预测 Matlab代码实现过程
2022-08-25 09:07:42
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003_基于BP神经网络的时间序列预测 Matlab代码实现过程，调用newff函数实现
2022-08-24 14:08:15
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