导读:本文包含了网络积分论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:神经网络,模糊积分,转子系统,轴心轨迹
网络积分论文文献综述
田富国,汪庆华,贾康,邓东花[1]（2019）在《BP神经网络与Sugeno模糊积分融合的转子系统故障诊断》一文中研究指出目的针对BP神经网络对转子故障诊断方法存在的局限性,提出一种融合Sugeno模糊积分和BP神经网络的转子故障轴心轨迹识别诊断方法。方法首先利用轴心轨迹图像的不变矩为特征向量,提取常见旋转机械转子故障特征,随后利用多个BP神经网络对故障类型进行识别,最终采用Sugeno模糊积分对BP神经网络识别结果进行决策,从而构建转子故障诊断模型,并应用于转子系统故障的诊断。结果通过机械故障仿真模拟实验平台采集了6种常见转子系统故障信号,利用matlab2012a软件编程建模仿真处理,试验表明,该模型有效地提高了转子系统多类别故障的识别正确率。同时,该方法对同一故障类型识别所需样本少,大大节省了数据获取和处理的时间。结论该方法提出并用于转子系统故障诊断中,诊断准确性高,可靠性强,利用样本数据量少,节约时间,对小样本数据的故障诊断有着良好的效果。(本文来源于《装备环境工程》期刊2019年10期）
牛亚超,徐良骥,张坤,叶伟,张劲满[2]（2019）在《基于GA-BP神经网络的概率积分法预计参数研究》一文中研究指出针对BP神经网络的不足,为提高概率积分法预计开采沉陷的准确性,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,建立了一种基于GA-BP神经网络的概率积分法参数预计模型。将多组地表观测站实测数据分为训练样本和检验样本,以工作面的7个地质采矿条件参数为输入集,5个概率积分法预计参数为输出集,通过GA优化的BP神经网络机器学习方法对训练样本进行训练,利用训练模型预计检验样本的概率积分法参数,并与观测站实测数据进行了对比分析。研究表明:对于不同地质采矿条件下的概率积分法参数进行预计时,GA-BP模型明显优于BP神经网络和偏最小二乘模型,平均相对误差最大为8.64%,预计精度可靠性较高。(本文来源于《金属矿山》期刊2019年10期）
王妍,刘玉江[3]（2019）在《“WillPower”限制使用网络APP设计研究——积分管理模块》一文中研究指出伴随经济的发展,大数据时代的到来,网络现成为了人们身边不可分割的一部分。网络的推广使用增加了人们娱乐休闲的方式,方便了人们的购物与学习,但同时过度上网也成为了大学生一个普遍的问题。"WillPower"限制使用网络APP基于大学生适度上网设计理念进行开发设计研究。此款APP中值得一提的是就是积分管理模块,通过积分形式对用户行为进行干预,提高对APP的使用度。积分管理模块主要针对的用户是学生以及商家,包括有积分等级模块,积分兑换模块,积分兑换白名单APP模块。本软件通过设置积分管理模块的设置可有效增强本APP的使用度,达到对本APP推广的目的。(本文来源于《电声技术》期刊2019年07期）
李国斌[4]（2019）在《湖南出台措施规范网络学习平台》一文中研究指出湖南日报6月15日讯（ 李国斌）近日，省委宣传部、省委组织部、省委网信办根据《湖南省集中整治形式主义官僚主义20条措施》有关要求，在广泛调研和征求意见基础上，出台了《规范网络学习平台七条措施》（以下简称《措施》）。据了解，《措施》的出台，旨(本文来源于《湖南日报》期刊2019-06-16）
王宏伟[5]（2019）在《基于迁移积分的生物大分子电荷迁移网络》一文中研究指出随着高质量蛋白质和DNA实验结构(X射线,核磁共振,冷冻电镜)的增加,为我们在大数据场景下提高对生物大分子内部相互作用的理论认识开辟了空间。虽然以往的研究已经从基于统计学上的距离分布和相互作用能等方面对不同形式的氨基酸-氨基酸以及氨基酸-碱基接触(范德华、氢键)的相对丰度进行了分析,但是对于其内部的物理化学性质的研究则相对较少。在本工作中,我们在紧束缚近似方法的基础上,直接对蛋白质-蛋白质和蛋白质-DNA数据库中数百万分子片段的电荷迁移积分进行了计算,并构建了一个具有代表性的复杂网络模型来揭示生物大分子内部的电荷迁移。该模型可以从整体上对数百万氨基酸-氨基酸以及氨基酸-碱基对的电荷迁移网络进行把控,并可以代表天然大分子体系中可能出现的任何残基之间的接触。因此,该电荷迁移网络作为一个强大的、直观化的查找图,使我们能够直接获得任何天然蛋白质和DNA结构中的电荷迁移并找到一个通用或普遍的识别码。除此之外,我们还利用紧束缚近似方法对模型系统邻苯二酚O-甲基转移酶(COMT,Catechol O-Methyl-transferase)进行了电荷迁移积分的计算,并构造了电荷迁移网络。从而将量子力学/分子力学(QM/MM,Quantum mechanical-molecular mechanical)计算中抽象化的QM区域选取问题转化为一个直观的复杂网络问题。其次,通过对网络连接的可视化检查和社区结构检测算法的研究,高效地确定了几组QM区域,并通过研究随QM区域的增加其关键催化性质的收敛性,与先前contact map方法的研究结果做了比较。最后,我们认为电荷迁移网络以一种方便、直观、高计算效率的方式为我们确定QM/MM计算的边界提供了一种替代工具。(本文来源于《华中农业大学》期刊2019-06-01）
胡达,童仲志,侯远龙,王经纬,王明[6]（2019）在《基于神经网络的PMSM分数阶积分滑模控制》一文中研究指出为了提高永磁同步电机调速控制性能,在分数阶积分滑模控制策略的基础上,设计一种基于神经网络的变阶次分数阶积分滑模控制策略。利用分数阶积分随时间缓慢衰减的特性来增强系统的鲁棒性,通过指数趋近律削弱滑模面的抖振现象,分析了分数阶阶次对系统动态性能的影响,引入RBF神经网络对滑模面函数中的分数阶积分阶次进行动态调节,提高了系统的综合性能。仿真结果表明:与固定阶次的分数阶积分滑模控制相比,该控制方法有利于取得更好的动态跟踪性能和稳定精度。(本文来源于《兵工自动化》期刊2019年05期）
吕伟才,黄晖,池深深,韩必武[7]（2019）在《概率积分预计参数的神经网络优化算法》一文中研究指出在分析BP神经网络不足的基础上,为提高概率积分法进行开采沉陷预计时所采用的预计参数的正确性,该文建立了地质采矿条件与预计参数之间的非线性关系,以我国43个地表移动观测站的实测数据为训练和测试样本,采用多种群遗传算法(MPGA)优化BP神经网络的权值和阈值,构建新的概率积分法参数解算方法。计算结果表明,较单纯的BP神经网络算法和标准的遗传算法而言,MPGA算法优化的BP神经网络算法解算的预计参数具有更高的相对精度,这对于获取待研究区域的高精度概率积分法预计参数具有良好的指导意义。(本文来源于《测绘科学》期刊2019年09期）
姜微[8]（2019）在《第二类Fredholm积分方程的自适应小波神经网络数值解法》一文中研究指出积分方程作为数学的一个重要研究方向,其数值解法的研究一直都受到众多学者的重点关注.但遗憾的是,较为复杂的计算量,并不稳定的计算精度以及较为缓慢的计算速度是现存的积分方程数值解法共有的缺点.神经网络对非线性问题可以达到良好的映射,对于多维的输入向量也可以自学习的进行高精度并行处理.而由于小波分析中含有平移因子和伸缩因子,使得可以分析数据在不同尺度下的特征.因此,为了有效地发挥两者的优势,将其结合构造出小波神经网络.本文采用小波神经网络求解第二类Fredhlom积分方程的数值解.第一章介绍了积分方程及神经网络的发展背景,以及研究意义,并概述了神经网络在求解积分方程数值解领域及小波神经网络的国内外研究现状.第二章归纳了本文需要的基础知识与理论,即神经网络和所需的小波神经网络.第叁章根据数据本身的特征“自适应”选取合适的小波基,并将隐层中的激励函数转变为适用于神经网络的小波母函数,而输入层到隐层的权值与阈值通过选取的小波基构造而成,从而提出一种基于自适应小波神经网络模型的一维第二类Fredhlom积分方程数值解法.最后根据梯度下降算法自适应地调整相关参数.第四章以叁层前馈式小波神经网络为主要研究对象,将积分项用积分中值定理的Nystrom解法展开,结合自适应小波神经网络求解二维第二类Fredhlom积分方程.第五章总结了本文的主要工作,并对以后的研究提出一些建议.(本文来源于《宁夏大学》期刊2019-04-01）
李娜[9]（2019）在《基于Chebyshev神经网络的Fredholm积分方程数值解法》一文中研究指出积分方程是科学研究和解决工程技术问题的一个重要数学工具,结合实际应用对积分方程的研究,数值方法成为了重点.近年来,神经网络理论得到了快速发展,它的非线性逼近能力对函数逼近具有优越性.随着神经网络模型的不断改进,基于正交多项式的神经网络对非线性函数的逼近能力更加强大,理论证明,基于Chebyshev多项式函数的神经网络性能最优.因此本文主要应用Chebyshev神经网络研究两类Fredholm积分方程.第一章概述了积分方程的研究背景和意义,并简述了对积分方程问题研究的国内外现状,第二章介绍了积分方程的基本知识,对人工神经网络的数学模型,以及Chebyshev正交基函数的定义性质,Chebyshev神经网络拓扑结构及其学习算法的相关理论及引理做了简单说明.第叁章应用Chebyshev神经网络求解非线性Fredholm积分方程,首先给出数值求解格式,对神经网络构造进行说明,其次理论分析算法收敛性,最后通过数值求解验证网络结构的合理性以及算法的有效性.在第四章中,将Chebyshev神经网络用于求解线性Fredholm积分方程组,对方程组进行数值离散得到矩阵方程组形式,构建合理的Chebyshev神经网络拓扑结构并给出了算法步骤,对算法收敛性进行了理论推导,数值算例验证了方法的可行性.第五章对本文工作进行总结与展望.(本文来源于《宁夏大学》期刊2019-04-01）
李鑫,孟亨,杨桢,李书斌,耿浩[10]（2019）在《基于BP神经网络递推积分PI-重复控制在微电网APF中的研究》一文中研究指出为改善有源滤波器(APF)在微电网运行中对谐波起到抑制作用及补偿电能质量的能力,提出了一种适用于微电网有源电力滤波器中的BP神经网络递推积分PI-重复控制策略。结合并联型APF拓扑结构,在传统PI控制算法基础之上引进BP神经网络算法及递推积分函数,根据跟踪误差变化趋向将PI控制参数进行实时、快速整定,进而满足最优化要求。并与重复控制进行并联,提高跟踪稳态误差能力,保证系统运行的稳定性。建立并联型APF仿真模型和实验装置,通过仿真对比验证了所提出的控制策略能够很好地提高响应速度和补偿精度,提高了有源电力滤波器的鲁棒性。(本文来源于《电力系统保护与控制》期刊2019年06期）
网络积分论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对BP神经网络的不足,为提高概率积分法预计开采沉陷的准确性,采用遗传算法(GA)优化BP神经网络,建立了一种基于GA-BP神经网络的概率积分法参数预计模型。将多组地表观测站实测数据分为训练样本和检验样本,以工作面的7个地质采矿条件参数为输入集,5个概率积分法预计参数为输出集,通过GA优化的BP神经网络机器学习方法对训练样本进行训练,利用训练模型预计检验样本的概率积分法参数,并与观测站实测数据进行了对比分析。研究表明:对于不同地质采矿条件下的概率积分法参数进行预计时,GA-BP模型明显优于BP神经网络和偏最小二乘模型,平均相对误差最大为8.64%,预计精度可靠性较高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络积分论文参考文献
[1].田富国,汪庆华,贾康,邓东花.BP神经网络与Sugeno模糊积分融合的转子系统故障诊断[J].装备环境工程.2019
[2].牛亚超,徐良骥,张坤,叶伟,张劲满.基于GA-BP神经网络的概率积分法预计参数研究[J].金属矿山.2019
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[4].李国斌.湖南出台措施规范网络学习平台[N].湖南日报.2019
[5].王宏伟.基于迁移积分的生物大分子电荷迁移网络[D].华中农业大学.2019
[6].胡达,童仲志,侯远龙,王经纬,王明.基于神经网络的PMSM分数阶积分滑模控制[J].兵工自动化.2019
[7].吕伟才,黄晖,池深深,韩必武.概率积分预计参数的神经网络优化算法[J].测绘科学.2019
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[9].李娜.基于Chebyshev神经网络的Fredholm积分方程数值解法[D].宁夏大学.2019
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