简介：BP神经网络是故障诊断领域运用最为广泛的一种方法。针对BP神经网络隐含层单元数难以确定的问题，对现有以经验公式确定隐层单元数的方法进行对比分析，提出一种在经验公式基础上改进的方法，并通过风力发电机齿轮箱故障诊断实例验证。结果表明，该方法能有效地加快寻找最优隐层单元数的速度。
简介：针对自然电位（SP）测井的正问题，研究了有限元方法在求解数值解中的应用。通过构造新函数的方法，将一个不能使用有限元计算的问题化为一个可用标准的有限元方法来求解的问题，并对非齐次项进行了分析，选取了适当的构造函数，提高了计算精度。
简介：针对复杂环境下,辐射源个体细微特征难于提取的问题,提出了一种改进多重分形维数辐射源个体特征提取算法。该算法对传统的多重分形维数算法进行了简化,取消了对传统多维特征进行求和的步骤,所得到的新的多重分形维数特征,对于辐射源个体特征的提取更具有针对性。仿真结果表明,提取到的多重分形维数特征可以较好地刻画辐射源个体特征,进而为后续分类器的设计打下良好的基础。
BP神经网络隐层单元数确定方法
有限元在自然电位测井中的应用
基于多重分形维数的改进信号特征提取算法
