黄黄高铁一眼望去都是D

化工过程控制中神经网络技术应用探析大量的处理单元就如同神经单元一样,经过一系列的排列组合构成了复杂的神经网络系统,广泛应用于复杂信息处理、机器视觉、智能化控制等方面。仿生学的设计和智能化软件的设计,使得神经网络系统具有自动处理数据、自动组织、自动学习,使得化工过程控制具有高精度、高安全系数、智能化的特点。化工生产是一个复杂的生产过程,其中涉及的设备多,涉及的工艺复杂,控制难度高,如何促进化工生产的过程控制,从而实现科学管理、优化生产、提高生产率的目的。神经网络技术的发展是建立在对人脑神经系统的构成和作用机制认识的基础上,神经单元构成了庞大的神经系统,神经单元接受信息并传递信息,神经中枢处理信息并反馈信息。神经网络技术模拟神经系统处理单元类似于神经单元,计算机控制系统相当于神经中枢,分析数据、处理数据、输出结果。计算机技术的发展、传感器的应用,为神经网络的发展提供了基础。神经网络包括一个输入层和输出层,若干的隐含层。输入层的作用是接受外部信息并传递信息;输出层的作用是接受输入层传递的信息,处理信息并反馈信息;隐含层的作用是将输入层的信息进行组合,预处理。信息的接受、传递、处理和反馈一系列的过程使神经网络发挥作用的过程。由于处理单元的应用,使得神经网络系统是一种自学习、自处理、自组织的智能化系统。神经系统的运行类似于人学习的过程,由简单到复杂,不断的修正节点的连接方式,直到输出满意的结果和符合实际应用。神经网络系统是建立在数学模型的基础上,利用数学建模搭建神经网络节点,建模主要有M-P模型、BP模型、RBF模型等。根据外部参数的不同和应用的目的,采用不同的函数,如可逆函数、线性函数、非线性函数、S函数等等,建立数学模型,输入参数,不断的优化模型,优化的过程使神经网络系统自学的过程。神经网络训练算法与模型的设置有关,如BP模型采取反传处理误差的训练算法,优化算法,达到优化模型的目的,使建立的模型更加符合实际应用情况。神经网络具有很强的信息处理能力、自学习能力、自组织能力。根据输出的信息,可以建立信息之间的关系和处理多余的信息,简化生产过程中的信息,检测生产环境,监控生产,达到优化的生产过程。神经网络覆盖生产过程中的所有要考虑的因素,因此神经网络的应用也覆盖化工过程控制的方方面面。化工生产涉及的环节多种多样,当某一环节发生故障,若处理不及时,将使这一环节瘫痪甚至使整个生产过程瘫痪,造成重大安全事故。高效、实时、预测的检测和诊断故障的系统是化工过程控制中安全、高效生产的保障。美国的科学家提出将神经网络技术用于化工过程控制中,用于检测、诊断、预警故障。神经网络系统是一种仿生系统,具有思维、意识和学习能力的动力学系统,能够处理复杂的事物和环境,根据实际生产过程不断校正系统,实时监测参数的变化,对故障进行诊断和报警。目前主流的故障诊断的神经网络系统有:反传动神经网络控制系统、自适应神经网络控制系统和RBF神经网络控制系统。神经网络技术主要靠传感器接受外部信息,大量传感器的应用,有利于智能化控制生产过程。神经网络系统自动控制机器生产,控制生产参数和生产流程,优化生产过程控制和安全化控制,实时跟踪控制生产。控制主要有两种基本的方法，数学建模，将对象的目标信息作为标准，优化模型,优化控制模式；另外一种是控制器设置，不仅对精确知识进行处理，而且对模糊信息也能进行处理。国内外都已经有成熟的化工过程控制中的神经网络系统,如对乙酸乙烯酯聚合成乳液过程的实时控制,氯气生产过程的故障预报神经网络系统。神经网络技术是21世纪重要的技术之一,化工过程控制是化工生产的安全保障。采取神经网络技术,有利于工业技术的创新和改良工人工作环境,保障工人人身安全。

基于人工神经网络的有源器件建模概述为了缩短微波、射频电路的设计周期和上市时间，需要提高电路设计的性能。器件是连接⼯艺和电路设计的桥梁。电路设计的性能很大程度上依赖于器件模型的精度，同时高精度的器件模型也是推动微波电路“所设计即所得”的重要手段。因此，为了电路设计的性能并且缩短设计周期、降低成本、提高成品率，器件模型是至关重要的因素。在过去的几十年里，各种器件模型建模技术取得了巨大的进展，为有源器件提供了各种各样的微波器件模型。常见的器件模型分为物理模型、紧凑模型和表格基模型。物理模型通过联立求解泊松⽅程、电流密度⽅程、载流子连续性⽅程等基础物理⽅程。能够准确求解器件特性，是指导器件设计的重要工具。但是该模型求解速度慢，计算量和数据量大，很少⽤于电路设计。紧凑模型主要使⽤集总电路元件模拟器件的物理特性，并采⽤解析表达式表征器件的非线性特性。参数提取简单、仿真快速、与微波射频电路仿真软件兼容性好，但模型建模精度有限，且只能⽤于电路仿真设计，不能直接指导器件的生产。表格基模型根据器件实际测试得到的数据，建立模型参数取值的表格，并采⽤样条函数进行插值，在测试范围内的精度很高，但无法测试范围外的精度。人⼯神经网络具有能逼近任意非线性函数的能力，已被公认为是一种规的、有⽤的微波建模和设计⼯具。通过训练人⼯神经网络，可以从测量或模拟的微波数据中开发出快速、准确且可靠的人⼯神经网络模型。与传统的建模技术相比而言，这种建模技术有着更快的建模速度，以及更高的建模精度。基于上述原因，人⼯神经网络器件模型建模技术已经广泛⽤于各种射频微波应⽤中。本文对近年来人⼯神经网络模型及其在微波射频有源器件的建模领域做了综述。人⼯神经网络是一种信息处理系统，其设计灵感来源于人类大脑从观察中学习和通过抽象进行概括的能力。人⼯神经网络是由神经元、权值、阈值以及传输函数组成。每个神经元从连接它的其他神经元接收刺激，处理信息并产生输出。从网络外部接收刺激的神经元被称为输入神经元，输出到外部的神经元被称为输出神经元，位于输入神经元和输出神经元之间的神经元被称为隐藏神经元。不同的神经元通过不同的连接⽅式构成不同的人⼯神经网络结构，多层感知器是人⼯神经网络中简单、基础的结构。后来几乎所有的人⼯神经网络都是在其基础上发展和演变而来的。在MLP人⼯神经网络中。包含一个输入层、一个输出层以及若干个隐藏层，这里以典型的三层感知器为例，MLP人⼯神经网络中层与层之间的神经元通过权值W连接。神经元通过激活函数处理从其他神经元或输入接收的刺激，处理后得到神经元的输出。人⼯神经网络模型重要的步骤是人⼯神经网络训练，通过训练可以不断更新权重，以便达到佳的训练和测试误差。由于E(w)是权重w的非线性函数，可以使⽤迭代算法来有效地探索w空间，并计算训练误差相对于每层中权重w的导数信息，直接⽤于更新人⼯神经网络中每个权重w的值。反向传播算法、拟牛顿法、LevenbergMarquardt法和共轭梯度法可以针对大多数微波建模人⼯神经网络训练问题进行优化，它们生成的模型具有较低的训练误差。对于局部极小值问题，可以使用全局优化算法，如遗传算法和粒子群优化，以提高训练精度。从20世纪90年代开始，人⼯神经网络技术逐渐应用到微波器件建模中来，传统的人⼯神经网络建模主要借助MATLAB⼯具箱。调⽤人⼯神经网络模块，采⽤⼯具箱中嵌入的BP、RBF、MLP等一系列人⼯神经网络对有源器件的电学特性表征。微波建模⼯作者无需跨越计算机语言的鸿沟，就可以直接应⽤该技术对器件进行建模。通过调节MLP人⼯神经网络中的隐藏层数和隐藏层神经元个数，对比研究了不同结构的MLP人⼯神经网络和RBF人⼯神经网络的建模精度和建模效率。研究结果表明，MLP网络在建模精度⽅面优于RBF网络，但在建模效率⽅面，RBF网络在提取AlGaAs/GaAsHEMT器件本征参数⽅面明显优于MLP网络。根据具体需求，设计者可以决定是使⽤MLP网络还是RBF网络来建模器件。

安九高铁开行直通旅客列车15对。时刻表（1）

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