摘要：通过拟合满足准确重建条件的理想频率响应训练网络,提取训练完成的网络权值和阈值,构造原型滤波器,经过余弦调制得到满足要求的余弦调制滤波器组.仿真表明原型滤波器阶数较少,近似准确重建余弦调制滤波器组.

摘要：利用模糊综合评价法和蒙特卡罗法随机模拟,构建基于线性神经网络的建设项目社会稳定风险估计模型。其具有同步合理预测采取风险防范、化解措施前后社会稳定综合风险值,依据单风险因素评判值大小进行风险因素排序以及动态自学习功能。实例分析表明,该模型为克服现有社会稳定风险估计方法在风险管控中的不足,提高建设项目前期决策的科学水平,提供了有力的理论支撑和一种有效的途径。

摘要：设计了一个线性神经网络 ,并对其系统进行自适应预测。通过利用 MATL AB6 .5中的神经网络函数adapt对线性网络的自适应训练 ,网络能够随着被预测的模型的变化而相应地对网络的权值和阈值进行修正 。

摘要：分别以柴油的十六烷值、十六烷值和十六烷改进剂、十六烷值和柴油的含氮量作为输入量,以发动机排放的NOx作为输出量,建立了发动机的NOx排放的线性神经网络模型,利用该模型预测了发动机排放的NOx的值,分析了十六烷改进剂和柴油的含氮量对发动机的NOx排放的影响,得到了较为满意的结果。

摘要：在电力行业中,通常通过检测SF_6分解产物的含量判断电气设备是否存在故障。SF_6的分解产物主要是SO_2,H_2S和CO。通过电化学传感器对SF_6分解产物的浓度检测,用数据采集卡采集信号,结合线性神经网络设计算法,用LabVIEW设计信号自动采集程序、计算程序和控制面板,设计了基于LabVIEW的SF_6分解产物的在线检测系统。系统具有标定、检测、实时显示数据及波形和自动保存相关数据的功能,有效解决了电化学传感器间的交叉影响问题。此外,它也是一个有效的算法验证平台。

摘要：基于线性神经网络原理,提出线性神经网络的模型,并利用Matlab实现Widrow-Hoff神经网络算法。分析Matlab人工神经网络工具箱中有关线性神经网络的工具函数,最后给出线性神经网络在系统辨识中的实际应用。通过对线性神经网络的训练,进一步验证Widrow-Hoff神经网络算法的有效性,以及用其进行系统辨识的高精度拟合性。

摘要：通过引入一个任意对角矩阵,提出了一种广义能量函数(GEF)来优化一个两层线性神经网络的连接权矢量,推导出一种递归最小二乘(RLS)算法,不需要设计非对称电路,即能并行提取一个输入协方差矩阵的多个主分量。分析了算法在平衡点的局部稳定性能。实验结果表明该算法具有收敛快、稳健性好等优点。

摘要：由于电化学气体传感器存在温度漂移和交叉灵敏度问题。基于SF_6气体质量综合分析仪为硬件基础,利用线性神经网络学习思想,设计了多传感器数据融合算法。详细介绍了CO和H_2S二维气体传感器数据融合算法设计和权值迭代学习方法步骤。实验结果表明,该SF_6气体质量综合分析仪对SF_6气体分解产物具有较好检测效果。

摘要：随着高速公路管理部门对车辆运输超限治理工作深入细致的开展,对超限检测的技术要求更加严格,现有治超系统的测量精度方面的不足日益凸显。本设计在硬件上使用两台德国SICK公司的LMS系列激光传感器消除现有设计中单台传感器测量盲区,实现对车辆宽度和高度进行全角度的动态检测,并在软件方面利用自适应神经网络算法处理传感器的测量数据,从而得出了动态车辆的较精确测量结果。本设计有效克服了现有超限检测系统存在的部分不足,这具有一定的实用价值、推广价值。

摘要：探讨了用于高速公路交通流参数实时预测类型,提出了交通流参数的线性神经网络方法,且利用该法对交通量、时间占有率和点速度的实时预测进行了应用性研究.