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基于物联网和卷积神经网络的拖拉机轴承故障诊断 被引量:1
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作者 王彦 康丽锋 《农机化研究》 北大核心 2023年第9期245-249,共5页
建立了物联网网络,对拖拉机变速箱轴承工作时运行的振动数据进行实时采集,并基于卷积神经网络算法,建立了拖拉机变速箱轴承故障诊断分析模型。实验结果表明:卷积神经网络整体训练过程比较稳定,收敛速度比较快,通过20次的迭代训练后,实... 建立了物联网网络,对拖拉机变速箱轴承工作时运行的振动数据进行实时采集,并基于卷积神经网络算法,建立了拖拉机变速箱轴承故障诊断分析模型。实验结果表明:卷积神经网络整体训练过程比较稳定,收敛速度比较快,通过20次的迭代训练后,实际的验证精度在99.5%以上,验证了该模型的可行性。 展开更多
关键词 拖拉机 物联网 变速箱轴承 卷积神经网络 故障诊断
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非真实感水彩画仿真中颜色模型的研究 被引量:1
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作者 康丽锋 王彦 《科技信息》 2011年第25期I0143-I0144,共2页
在非真实感水彩画仿真中,颜色模型的选取对整个水彩画的仿真效果起到了重要作用。根据对多种颜色模型特点的研究及水彩画仿真过程中主要特点的研究,实验结果证明选取在RGB和HSV颜色模型内进行仿真,使水彩画边缘暗色化、颜料扩散、流动... 在非真实感水彩画仿真中,颜色模型的选取对整个水彩画的仿真效果起到了重要作用。根据对多种颜色模型特点的研究及水彩画仿真过程中主要特点的研究,实验结果证明选取在RGB和HSV颜色模型内进行仿真,使水彩画边缘暗色化、颜料扩散、流动图案以及纸张纹理等特征达到了更理想的效果。 展开更多
关键词 非真实感水彩画 颜色模型 水彩画仿真
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采摘机器人自主采摘学习能力研究—基于LM-BP神经网络 被引量:2
3
作者 康丽锋 王彦 《农机化研究》 北大核心 2020年第8期56-60,共5页
为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM... 为了让采摘机器人更加快速和准确地识别目标水果的成熟度,提出了一种基于BP神经网络的自主学习方法。由于BP神经网络容易陷入局部最优值且训练效率较低,因此进行了改进,实现了LM-BP神经网络算法。测试结果表明:与BP神经网络算法相比,LM-BP神经网络算法训练学习速度更快,测试精度更高,能够满足采摘机器人对目标水果成熟度识别精度的要求,具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 采摘机器人 自主学习 成熟度 LM-BP BP神经网络
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基于LM-BP神经网络的喷药飞行器轨迹跟踪方法研究 被引量:1
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作者 王彦 康丽锋 《农机化研究》 北大核心 2020年第7期57-61,共5页
首先介绍了LM-BP神经网络算法的特点和优势,依据喷药飞行器的机械结构和工作原理应用飞行控制理论,实现了喷药飞行器轨迹跟踪方法。最后,利用MatLab进行了仿真试验,结果表明:喷药飞行器期望飞行和实际飞行的两条轨迹基本重合,误差很小,... 首先介绍了LM-BP神经网络算法的特点和优势,依据喷药飞行器的机械结构和工作原理应用飞行控制理论,实现了喷药飞行器轨迹跟踪方法。最后,利用MatLab进行了仿真试验,结果表明:喷药飞行器期望飞行和实际飞行的两条轨迹基本重合,误差很小,达到了预期要求;且采用LM-BP神经网络算法进行迭代学习,能够较快地使误差趋于零,提高了喷药过程中的控制输入。 展开更多
关键词 LM-BP神经网络 喷药飞行器 轨迹跟踪
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WSN中基于灰狼和乌鸦搜索算法的簇头选择路由方案 被引量:1
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作者 王彦 吴锋 《西南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2021年第5期159-163,共5页
针对无线传感器网络的节点吞吐量低、生命周期短和延迟时间长等问题,提出一种基于灰狼和乌鸦搜索混合优化算法的簇头选择路由方案,该方案综合考虑节点剩余能量、节点间距离和传输延迟等因素,采用基于灰狼优化(Grey Wolf Optimization,G... 针对无线传感器网络的节点吞吐量低、生命周期短和延迟时间长等问题,提出一种基于灰狼和乌鸦搜索混合优化算法的簇头选择路由方案,该方案综合考虑节点剩余能量、节点间距离和传输延迟等因素,采用基于灰狼优化(Grey Wolf Optimization,GWO)和乌鸦搜索(Crow Search Algorithm,CSA)混合优化算法选择簇头,实现能量均匀利用,提高网络预期寿命.混合算法充分利用CSA算法的全局寻优和GWO算法的局部开发能力,提高了簇头选择过程中最优解的精度和可靠性.实验结果表明:本文提出的方案簇头选择性能良好,在吞吐量、传输速率和网络寿命方面比其他对比算法更具优势. 展开更多
关键词 簇头选择 无线传感器网络 灰狼优化 乌鸦搜索算法
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