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张永顺

作品数:3 被引量:8H指数:2
供职机构:西华大学机械工程与自动化学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇电气工程

主题

  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 1篇数据存储
  • 1篇网络
  • 1篇面粗糙度
  • 1篇WEBVIE...
  • 1篇
  • 1篇ANDROI...
  • 1篇ANDROI...
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇ELMAN神...
  • 1篇ELMAN网...
  • 1篇HTML5
  • 1篇MATLAB
  • 1篇表面粗糙度
  • 1篇表面粗糙度预...
  • 1篇粗糙度

机构

  • 3篇西华大学

作者

  • 3篇张永顺
  • 2篇孙华
  • 2篇粟潘
  • 1篇崔宣
  • 1篇黄雷
  • 1篇丁伟
  • 1篇张江平
  • 1篇庞程

传媒

  • 3篇机械管理开发

年份

  • 1篇2012
  • 2篇2011
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
基于Elman网络的切削表面粗糙度预测方法
2011年
根据Elman神经网络模型能够逼近任意非线性函数的特点和具有反映系统动态特性的能力,讨论神经网络非线性、多因素预测原理及其拓扑结构的基础上,提出利用Elman神经网络建立切削表面粗糙度预测模型的方法;在Matlab及其神经网络工具箱的基础上,采用Elman神经网络对铝6061切削表面的粗糙度进行训练、预测、分析。结果表明,建立的Elman神经网络模型收敛速度快、预测精度高。
粟潘孙华张永顺张江平
关键词:ELMAN神经网络
基于BP神经网络的切削表面粗糙度预测方法被引量:3
2011年
利用神经网络理论,提出一种利用BP神经网络预测切削表面粗糙度的方法。简单分析了粗糙度的影响因素及预测原理。介绍了BP神经网络的特点、原理、算法和公式。在对Matlab及其神经网络工具箱简要介绍的基础上,采用BP网络的方法对钢Q235材料粗糙度进行了训练、预测和分析。结果表明,该方法的预测误差小于3%。
张永顺孙华丁伟黄雷
关键词:BP神经网络MATLAB表面粗糙度预测
基于Android平台HTML5的研究与实现被引量:5
2012年
研究了在Android平台下HTML5离线数据存储应用的设计与实现过程。该系统使用AndroidSDK和HTML5语法在Eclipse集成开发环境下进行开发,实现了用户数据的离线存储、添加、删除和修改功能。实现Android平台的HTML5应用,对Android平台和HTML5应用模块进行了详细的分析。实验结果表明,在Android平台下进行HTML5网页应用设计,具有简单、速度快等优点,能更好地满足广大Android手机用户的需求。
庞程崔宣粟潘张永顺
关键词:ANDROIDHTML5WEBVIEW数据存储
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