特征矩阵和神经网络的铝型材整体壁板外形识别

对神经网络法进行了简单的介绍,并从其工作原理及基本方法等方面着重对这种方法在桥梁结构损伤识别中的应用进行了阐述,为进一步研究神经网络理论提供了参考。

对桥梁结构进行健康诊断，可以有效避免事故的发生，保证桥梁的安全。试根据人工神经网络的基本理论，提出将bp神经网络用于桥梁损伤识别研究。

针对人工神经网络具有自主学习、记忆及模式匹配能力,提出建立一个三层bp人工神经网络,并将其应用于结构的损伤识别研究.

针对人工神经网络具有自主学习、记忆及模式匹配能力,提出建立一个三层bp人工神经网络,并将其应用于结构的损伤识别研究.

针对铝型材生产过程中产品的表面氧化单耗计算较为复杂,其主要原因在于影响能耗因素多、加工过程产品类型多、计算标准不统一等。文中提出一种基于神经网络的铝型材表面氧化产品单耗计算方法,该方法首先通过历史数据训练神经网络,得到各个氧化影响因素对成膜系数的影响因子;然后根据实际生产中的能耗影响因素,利用神经网络计算该氧化批次的成膜系数并得到生产能耗;并根据计算的生产能耗与实际计量能耗读数进行对比,验证了方法的有效性。该方法可对铝型材氧化能耗数据进行预测,并可及时发现生产中的能源损失、生产参数不当等异常现象。

为提高基于视频图像的公路隧道火灾火焰识别率，在对火焰动态特征研究成果之上，利用bp神经网络融合火焰静态特征，对公路隧道视频火焰进行综合识别．火焰动态特征选取作者研究的火焰边缘运动量（amfe）和火焰区域跳动特征，火焰静态特征选取前人研究的尖角数目、火焰颜色特征和圆形度．将此5种火焰特征作为bp神经网络的输入，达到融合火焰多特征信息并实现火焰综合识别的目的．实验结果表明，火焰识别率稳定在86．2％～96．5％之间，验证了该方法的可靠性．

随着油田的开发,油管的使用最逐年增加,同时有大量油管报废.由于所处的条件不同,油管缺陷的出现及缺陷的特征也不尽一致.本文将就油管产生的缺陷的类别进行分类并应用bp神经嗍络对缺陷进行识别.

1、vga矩阵和rgb矩阵都是传输的都是vga信号，前者使用15针vga接 口的一跟vga线就可以传输,后者使用bnc接口，需要5根bnc接线才能传 输 av矩阵传输的是视频信号，接口是莲花头或者是bnc头。 2、还有就是价格不一样 都有使信号任意选取、切换或者是在大屏幕上拼接显示的功能 接口不一样 av矩阵是莲花口或q9口 vga矩阵就是vga接口 rgb矩阵就是色差接口 不同点就是视频输入接口不一样功能基本相同都可以实现视频切换叠加画 中画等功能具体看矩阵器的参数 av矩阵即av信号输入输出矩阵，如电视信号、vcd、dvd、高速球等信号， 目前最高应为128进128出 vga矩阵一般用在就是我们常用的电脑输出信号，一般最高只能做到16进16 出 rgb矩阵是vga矩阵的升级版本，具备更高的带

建筑结构损伤识别是对建筑结构进行损伤检测的重要一步。针对建筑结构损伤识别中的损伤位置和损伤程度识别难的问题,依据损伤前后的建筑结构固有频率发生变化理论,提出了基于bp神经网络的建筑结构损伤识别的方法。以一幢14层框架结构为研究对象,通过仿真计算建筑结构损伤前后各阶固有频率,提取其固有频率变化量作为bp神经网络的输入参数来训练、测试网络,对建筑结构进行损伤识别。实验结果表明,该方法能够很好的识别建筑结构的损伤位置和程度,可以将损伤位置定位到所在楼层,对构件损伤程度识别的相对误差可控制在3%以内。该方法的提出可为复杂建筑结构的在线监测和损伤识别、预测提供参考依据,也为进一步实现实际建筑结构中通过频率测试对建筑结构的健康状况进行评测奠定理论和方法基础。

用于结构损伤识别的神经网络输入选取规则探究——将神经网络作为模式识别工具用于结构损伤位置识别时，其识别效果除了要受到网络隐层数目、各隐层神经元数目、神经元传递函数的形式、训练样本的数量与质量及训练方法的影响外，还会受网络输入性能的影响。在其他...

将建筑结构节点损伤识别反问题归结为优化问题,然后用lm人工神经网络来求解.对建筑结构中某些点的垂直位移进行静态测量,用以确定建筑结构中受损伤节点的位置.同经典的优化方法相比,人工神经网络具有全局收敛性.利用神经网络对受损建筑结构节点的位置进行识别是一种可行的方法.数值模拟结果表明,采用levenberg-marquardt法训练的神经网络进行结构损伤识别具有较快的收敛速度和较高的识别精度,并且具有良好的鲁棒性.

字符识别是模式识别领域的一项传统课题,其内容是模式识别领域中很多课题的基本内容。人工神经网络的出现为字符识别的研究提供了一种新的手段,bp神经网络(backpropagationneuralnetwork)作为人工神经网络的一个分支,现已成为其最广泛的应用。本文以三层bp网络作为模型,并将其应用于对金属角铁上的字符识别。由于角铁字符为数字与英文字母混合,文中在对传统的bp算法进行了改进的基础上,采用了分组神经网络的设计方法,取得了良好的识别效果。

本文从土木工程结构损伤识别出发,探索神经网络在土木工程结构损伤识别中的运用。论文首先阐述人工神经网络在土木工程结构损伤识别中应用的可行性,然后具体分析了基于人工神经网络技术的结构损伤识别。

广州明控智能科技有限公司http://www.***.*** rgb矩阵和vga矩阵的定义原理及区别 概念：矩阵的概念引用高数中的线性代数的概念，一般指在多路输入的情况下有多路的输出选择，形 成下图的矩阵结构，既每一路输出都可与不同的输入信号“短接”，每路输出只能接通某一路输入，但某一 路输入都可(同时)接通不同的输出 在实际工程中，大多数朋友对于rgb和vga这两者的认识容易混淆。以为是两种信号。 vga信号的组成分为五种：rgbhv，分别是红绿蓝三原色和行场同步信号。vga传输距离非常短， 实际工程中为了传输更远的距离，人们把vga线拆开，将rgbhv五种信号分离出来，分别用五根同轴 电缆传输，这种传输方式叫rgb传输，习惯上这种信号也叫rgb信号，其实本质上rgb和vga是没有 什么区别的。 rgb矩阵切换器的概述与

矩阵函数求导 首先要区分两个概念：矩阵函数和函数矩阵 （1）函数矩阵，简单地说就是多个一般函数的阵列，包括单变量和多变量函数。 函数矩阵的求导和积分是作用在各个矩阵元素上，没有更多的规则。 单变量函数矩阵的微分与积分 考虑实变量t的实函数矩阵 ()()()ijmnxtxt×=，所有分量函数()ijxt定义域相同。 定义函数矩阵的微分与积分 00 ()(),()(). tt ijijtt dd xtxtxdxd dxdx ττττ ?????????==????????????∫∫ 函数矩阵的微分有以下性质： （1）()()()()()dddxtytxtyt dtdtdt +=+； （2）()()()()()()

人工神经网络在砂土液化识别中的应用——结合砂土液化的影响指标和神经网络的特性，提出了一种针对砂土进行识别的新方法-bp网络方法。bp网络是通过将网络输出误差反馈回传，来对网络参数进行修正，从而实现网络的映射能力。

根据现代电梯工业发展的需要,提出了一个基于小波分析和rbf神经网络的电梯乘客识别系统；通过分析乘客的人脸图像,实现对乘客的身份、表情和姿势的识别,仿真结果表明,该系统对乘客的身份有较高的识别率。

介绍了安全帽识别系统的整体设计,着重分析了小波变换和bp神经网络的具体运用,提出了识别系统的神经网络模型。

提出了一种基于模态测量参数和神经网络的结构损伤检测方法,建造了两种输入方式的bp神经网络,即自振频率以及结合自振频率与振型,并讨论了不同数量的输入信息对结构损伤检测精度和计算效率的影响。证明了输入的参数越多,神经网络就越聪明,训练的收敛速度越快;以及在保证一定的测量精度的情况下,基于频率与振型的损伤识别结果要好于基于频率的检测结果。最后,通过对3层框架模型的4种损伤工况下的结构损伤检测结果的分析,认为利用模态测量参数和神经网络方法能够准确地识别结构损伤的位置,而且能较精确地识别结构损伤的大小。

针对传统住宅特征价格模型特征变量多、变量间存在多重共线性等问题,提出采用主成分分析(pca)和bp神经网络相集成的方法对传统模型加以改进,即先利用pca对特征变量进行降维并消除变量之间的相关性,然后运用bp神经网络的非线性适应性信息处理能力对样本数据进行仿真.最后用青岛市西海岸新区70套商品住宅样本数据对改进模型进行了检验,检验结果表明,改进模型的平均预测误差为0.75%,明显优于传统的特征价格模型.

钢板表面缺陷自动分类系统是近年来的研究热点之一。为了解决多无损检测源数据融合法检测缺陷尺寸的问题,给出了一种适用于多传感器数据融合的模糊神经网络模型,并对该模型的结构特点及实现进行了详细讨论。初步试验结果表明,此模型在一定程度上解决了从不同无损检测源所测值对钢板缺陷进行有效定量分析这一问题。它在无损检测中的应用表明该模型解决了传统模型中存在一些问题,同时表明该模型也可应用到其它许多领域

网络数字视频监控系统目前主要采用ip解码矩阵将大量的ip视频信号输出到监控中心的电视墙上,而ip解码矩阵大都采用工控机加板卡方式实现,其可靠性和稳定性都比较差.针对该问题,详细介绍基于嵌入式网络虚拟音视频矩阵的硬件设计和实现,并分析其性能指标.在轮跳切换时采用一定策略解决切换黑屏问题;在网络延时和突发处理中运用弹性缓存机制,有效改善图像播放不流畅和延时现象.与工控机模式的网络矩阵相比,其先进性和实用性较好.