张静文
- 作品数：22 被引量：14H指数：3
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- 改进粒子群算法在管道密封性能预测中的应用研究
- 2023年
- 管道密封性能对工业流体传输系统的可靠性至关重要。文章介绍了一种改进的粒子群优化算法(IPSO),用于预测管道密封性能。IPSO算法结合了粒子群算法和新的非线性递减惯性权重策略,以提高速度和位置更新速度,同时引入了遗传交叉算子以增加多样性。IPSO算法优化了神经网络的权重和阈值,创建了IPSO-BPNN模型。该模型在两个管道数据集上的测试结果显示出色,MAE为0.5154、0.7085,MAPE为3.76%、2.67%,RMSE为0.6726、0.9472。与LR、FEA、BPNN以及PSO-BPNN模型相比,IPSO-BPNN模型的预测性能更佳。这种改进的粒子群算法显著提高了管道密封性能的预测准确性,为管道检查提供更精确的依据。
- 张静文
- 关键词：粒子群算法神经网络
- 向量组线性相关性的判定
- 2013年
- 本文就向量组线性相关性的判定归为如下四种方法.一、用线性相关性的定义判别.二、用线性相关性的有关结论定理判别.三、用矩阵的子式判别.四、用向量组的秩判别.
- 张静文杨勇
- 关键词：矩阵
- 一种数学教学用集合教具
- 本实用新型提供一种数学教学用集合教具，涉及教学用具领域。该数学教学用集合教具，包括底座，所述底座的顶部安装有支撑杆，所述支撑杆的顶部设置有连接柱，所述连接柱的顶部固定安装有外接矩形下部，所述外接矩形下部的内部套接有外接矩...
- 张静文
- 文献传递
- 数学建模应用的水稻插秧机控制系统优化分析
- 2024年
- 以水稻插秧机仿形机构作业升降和保持过程为研究对象,采用力反馈和位移反馈相互切换的控制方式构建作业过程控制系统,并利用数学建模的方式搭建仿形机构作业过程控制模型,在MatLab/Simulink环境中建立控制系统模型。采用模糊PID算法对控制系统仿真模型进行优化,仿真结果表明:模糊PID控制算法能够显著提升插秧机控制系统在不同控制阶段的工作性能。
- 张静文
- 关键词：水稻插秧机控制系统模糊PID控制数学模型
- BP神经网络和PID船舶自动舵控制方法被引量：1
- 2019年
- 船舶自动舵控制十分复杂,再加其它因素的干扰,使得单一神经网络或者PID控制无法对船舶自动舵进行高精度控制,而且船舶自动舵控制速度慢,为了改善船舶自动舵控制效果,利用BP神经网络和PID控制的优点,设计了BP神经网络和PID相融合的船舶自动舵控制方法。首先分析船舶自动舵控制原理,然后初始化PID参数的范围,并采用BP神经网络获取PID控制器的3个参数最优值,从而实现船舶自动舵控制,最后在Matlab平台实现了的船舶自动舵控制仿真模拟实验。结果表明,本文方法可以对船舶自动舵变化趋势进行很好的跟踪和控制,获得了高精度的船舶自动舵控制结果,而且船舶自动舵控制速度快,能够适合船舶自动舵的实时性变化特性,具有较强的抗干扰能力,具有一定的推广价值。
- 张静文张庆松
- 关键词：船舶自动舵PID控制器抗干扰能力BP神经网络
- 基于时滞神经网络的二次规划的全局最优性条件
- 全局优化问题是数学规划理论中重要而又困难的一个研究领域，它研究的是非线性函数在某个区域上全局最优点的特征和计算方法。由于目标函数通常不是凸函数，特定区域也有可能不是凸集，所以全局优化也可以称为非凸优化。全局最优的必要性条...
- 张静文
- 关键词：时滞神经网络最优解
- 文献传递
- 一种数学教学用概率教学用具
- 本实用新型提供一种数学教学用概率教学用具，包括装置本体，所述装置本体的顶部一侧固定安装有支撑座，所述支撑座上固定按有第一轴承，所述第一轴承的内部套接有第一转轴，所述第一转轴的一端固定连接有转盘，所述转盘的一端固定连接有转...
- 张静文
- 文献传递
- 高职院校《高等数学》课程分块共振教学模式探讨
- 2013年
- 针对高职院校《高等数学》课程教学中的不足,提出了分块共振教学模式,具体阐述了分块化教材的编写特色、分块化教学内容的构建和分块化教学方法的实施等内容。实践表明,在高等数学教学中实施分块共振教学模式后,学生的学习积极性得到了提高,利用所学数学知识解决实际问题的能力得以加强,取得了较好的教学效果。
- 李薇杨勇张静文
- 关键词：高职院校高等数学
- 具有混合时滞的随机Hopfield神经网络的稳定性分析被引量：4
- 2011年
- 讨论一类具有时变离散时滞和多时变分布时滞的随机Hopfield神经网络的均方鲁棒稳定性问题.假定激活函数既不可微也不严格单调,运用Lyapunov-Krasovskii泛函理论、随机分析理论和MATLAB中的LMI工具箱,推出系统渐近稳定的判别准则.最后通过数值例子论证该结果的有效性.
- 吴文娟刘德友张静文刘海涛
- 关键词：随机HOPFIELD神经网络
- 基于BP神经网络的舰船维修成本估计被引量：2
- 2019年
- 舰船维修成本估计直接影响舰船企业的运营效益,针对当前舰船维修成本估计方法存在的一些局限性,以延长舰船寿命,提出基于BP神经网络的舰船维修成本估计方法。首先介绍当前舰船维修成本估计研究现状,找到当前各种舰船维修成本估计方法的不足,然后在此基础上依据舰船维修成本变化特点,引入BP神经网络建立舰船维修成本估计模型,最后通过Matalab2017平台实现了舰船维修成本估计仿真实验。相对当前其他的舰船维修成本估计方法,BP神经网络可以更好地跟踪舰船维修成本变化特点,不仅舰船维修成本估计精度高,而且舰船维修成本估计建模时间短,为解决复杂多变的舰船维修成本估计问题提供了一种新的方法。
- 张静文张庆松
- 关键词：估计方法
