简介：摘要音响是现代舞台的重要要素，设备的调试则是重要手段，这是专业舞台音响系统的核心。音响是一个多学科的综合技术而且含有很强的艺术成分，舞台音响调试技术则在整个舞台音响工作中具有极为重要的意义，它不仅仅是音响的某种试验，更是一种具体的艺术创造过程。

简介：回顾了人工神经网络的发展史,分析了BP神经网络的结构,对BP神经网络在函数逼近、模式识别、分类应用、数据压缩等方面的应用进行了综述.

简介：云南西双版纳州基诺族最具特色的七柯和布姑，是艺人在整根竹材上通过“以耳齐其声”的方式，反复砍削调音而形成的竹筒体鸣乐器。笔者在对基诺山多个村寨同类乐器制作过程的田野考察中，深入分析其选材和调音过程，归纳了基诺族艺人制作乐器时形成的独特调音方式，探讨其发音原理，进而总结出云南竹筒体鸣乐器的总体特点。

简介：本文针对标准BP算法的不足给出了改进算法——ScaledConjugateGradient（SCG算法），利用Matlab语言编制了BP网络的应用实例仿真程序。结果表明SCG算法的学习收敛速度大大地优于标准BP算法。

简介：在收集到原始数据后，如何对这些数据进行有效分析及报告结果一直是入侵检测领域中研究的重点，并因此形成了多种ID方法。本文提出了一个ID模型，提出了一种改进训练算法，对模型的核心组成部分进行了分析、设计和实现，并进行了相关实验。

简介：通货膨胀的诱因、预测与控制是各国政府、学者乃至普通民众关心的热点问题。运用交叉相关分析法对GDP增长率、M2增长率、工业生产者购进价格指数等因素与通货膨胀间的关系进行了定量分析，确定了各因素与通货膨胀之间的领先、一致和滞后关系；然后结合人工神经网络原理，以先前确定的领先指标作为输入信息建立了基于BP神经网络的通胀预测模型，最后根据模型预测结果，提出了控制通货膨胀的相关政策建议。

简介：汽车保有量预测对城市交通的发展方向有直接的参考意义,通过分析影响城市汽车保有量的因素,找出了城市人口、GDP、公共交通服务水平等九个主要的因素,并对这些因素进行分析.同时建立了预测城市汽车保有量的BP神经网络模型.为了保证模型的收敛,在进行实例分析的时候引入主成分分析法将九个因素减少为五个因素,并进行了预测,预测精度比较高.

简介：提出将BP神经网络与遗传算法（GA）相结合，建立了三层GA—BP神经网络模型，模型利用遗传算法来修改网络的连接权值，构筑进化型的神经网络模型，缩短网络学习训练时间，提高模型预测精度。炉温预测主要是高炉铁水硅质量分数的预测，当要求硅质量分数预报的绝对误差为±0．05％时，命中率为90％。结果表明，GA-BP网络模型比传统的BP网络模型能够获得更高的精度。

简介：从电视媒体多年来“新闻立台”或“娱乐立台”的媒体实践看，两者皆持之有据，“娱乐立台”功不可没，不宜把“新闻立台”视为整个电视业及其主流传媒的规定动作。电视界和电视业以“文化立台”具有多重现实意义，其关键在于持有文化本色、文化“三量”和文化个性。

简介：针对在利用定子电流信号分析法对异步电机进行故障诊断时,电流信号中的故障特征频率成分经常会被基波频率和噪声淹没,从而无法准确诊断故障的情况。本文以鼠笼式异步电机为研究对象,提出结合RELAX算法和BP神经网络来对电机转子故障进行诊断,以达到消除电流基波和噪声的影响,实现对鼠笼式异步电机转子早期故障准确识别的目的。实验结果表明:RELAX算法结合BP神经网络的方法,能够准确地诊断出鼠笼式异步电机转子早期故障,具有一定的工程应用价值。

简介：BP神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，其与遗传算法的结合可以得到一种拥有良好的全局优化搜索和局部时频特性的学习训练途径。针对BP网络的不足，提出了一种基于改进遗传算法的BP神经网络控制器，此方法可以克服基本遗传算法收敛速度慢，容易陷入“早熟”收敛，计算稳定性不好等一系列问题，进一步提高了BP神经网络控制器的性能。最后通过对轧制力模型的预报仿真，证明了控制器的有效性。

简介：在专家评价数据基础上,针对＂教学做一体＂课程评价的非线性特征以及课程评估体系中存在的诸多非定量的因素,建立了BP神经网络评价模型。利用BP神经网络进行＂教学做一体＂课程评价的方法可操作性强,可以克服传统评价方法主观性过强的缺点,具有较广泛的实用性。

简介：对影响FDM制件翘曲变形的各种工艺参数进行深入分析，结合MEM200快速成形机的特点，确定了影响翘曲变形的五个主要的工艺参数，利用正交试验对主要影响因素进行了实验研究，为神经网络预测模型提供了学习样本。采用贝叶斯正则化算法．通过分析比较确定网络的最佳结构，以提高网络对翘曲变形和成形时间的预测能力。在此基础上，采用优化算法，利用Matlab编制程序实现了工艺参数的优化．经成形验证．表明了该方法能够减少制件的翘曲变形。

简介：文章主要介绍了基于BP神经网络的身份证号码识别算法的实现方法，在进行BP网络设计中，主要需要考虑网络层数、各层中神经元结点数、初始值的选取、期望误差及学习速率等因素对算法的影响，提出了算法具体实现的步骤。

简介：绿色度评价直接影响着机电产品的设计、制造、管理及发展.从机电产品制造的能源、资源、环境、经济和技术等属性进行分析,运用层次分析法（AHP）确定机电产品绿色度评价指标体系及其权重,建立机电产品绿色度BP神经网络评价模型,通过粒子群-人工蜂群（PSO-ABC）算法优化训练BP神经网络结构参数.仿真实验表明,该方法评价速度快、准确率高,对于指导机电产品绿色制造具有较好的参考价值.

简介：以火成岩的11种氧化物成份为变量,把BP网络算法应用到火成岩岩石分类中,用C语言编程实现.研究表明,该方法是合理的,对实验样本的辨别率达到97%以上.

简介：利用BP神经网络构造一个评价模型，对高校实验室的管理、建设、实验教学进行综合评价。

简介：BP算法是人工神经网络的传统常用训练算法。遗传算法是一种新型的、随机性的、全局性的优化方法。基于MATLAB对比这两种训练方法的异同和优缺点，从而达到神经网络的最优化训练，充分发挥神经网络的作用。

简介：本文通过在台湾进行的职业教育考察和交流,体会到台湾职业教育在多元化教育体系、职业证照制度、私立教育发展、先进的教育理念等方面对大陆职业教育有很好的借鉴作用。

简介：从给朱军、李咏、周涛、董卿四大央视春晚主持人设计礼服，到今年3月在成都成功举办自己的首次服装个展，28岁的成都籍高级化妆造型师沈龙一下子从幕后走到台前，成为公众注意的时尚人物。已经光芒四射的沈龙究竟是怎样的一个人?在记者连续三天的追访后，一个立体的沈龙、一个经历传奇的沈龙、一个执著走在时尚路上的沈龙，渐渐清晰起来……