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基于L-M算法的BP神经网络预测短电弧加工表面质量模型 被引量：15
1
作者 李雪芝 周建平 +1 位作者 许燕 王博 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2016年第4期296-300,318,共6页
短电弧铣削加工技术属于特种加工行业中电加工的技术范畴,尤其适用于特硬、超强、高韧性等难加工材料的高效加工。但工件加工表面的技术特性(表面变质层、硬度、残余应力、表面层缺陷等)还有待于深入研究。为获得短电弧铣削加工良好的... 短电弧铣削加工技术属于特种加工行业中电加工的技术范畴,尤其适用于特硬、超强、高韧性等难加工材料的高效加工。但工件加工表面的技术特性(表面变质层、硬度、残余应力、表面层缺陷等)还有待于深入研究。为获得短电弧铣削加工良好的工艺效果,引入传统BP算法和Levenberg-Marquardt(简称L-M)算法,构建短电弧铣削加工表面质量模型。通过分析表面质量的影响因素,选取放电电压、频率、气压、脉冲时间为模型的输入,表面粗糙度、变质层厚度、工件材料去除率为输出,比较两种模型的预测精度。结果表明,基于L-M算法的BP神经网络对表面粗糙度、变质层厚度、材料去除率的平均预测误差分别为2.9%、9.4%、4.6%,低于传统的BP神经网络。相比传统的BP神经网络,改进的LM-BP神经网络模型提高了预测精度,实际工程中可用于优化工艺参数。 展开更多
关键词 短电弧铣削加工技术 BP神经网络 改进L-M算法
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基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计 被引量：5
2
作者 乔俊飞 安茹 韩红桂 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期159-167,共9页
针对RBF(radial basis function)神经网络的结构和参数设计问题,本文提出了一种基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计方法。首先,提出一种基于相对贡献指标(relative contribution,RC)的网络结构设计方法,利用隐含层输出对网络输... 针对RBF(radial basis function)神经网络的结构和参数设计问题,本文提出了一种基于相对贡献指标的自组织RBF神经网络的设计方法。首先,提出一种基于相对贡献指标(relative contribution,RC)的网络结构设计方法,利用隐含层输出对网络输出的相对贡献来判断是否增加或删减RBF网络相应的隐含层节点,并且对神经网络结构调整过程的收敛性进行证明。其次,采用改进的LM(Levenberg-Marquardt algorithm)算法对调整后的网络参数进行更新,使网络具有较少的训练时间和较快的收敛速度。最后,对提出的设计方法进行非线性函数仿真和污水处理出水参数氨氮建模,仿真结果表明,RBF神经网络能够根据研究对象自适应地动态调整RBF结构和参数,具有较好的逼近能力和更高的预测精度。 展开更多
关键词 RBF神经网络 相对贡献指标 改进的lm算法 结构设计 出水氨氮 收敛速度 预测精度
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基于改进LM算法的冗余机器人运动学参数标定
3
作者 赵铁军 孙晨曦 徐靖 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第11期90-93,98,共5页
机器人的定位精度是衡量机器人性能的重要指标,相较于重复定位精度可以从几何参数上提高几何参数,绝对定位精度还需对非几何参数进行校准。对于冗余自由度机器人,非几何参数求解更为复杂。在分析了LM算法的基础上,提出了一种基于改进LM... 机器人的定位精度是衡量机器人性能的重要指标,相较于重复定位精度可以从几何参数上提高几何参数,绝对定位精度还需对非几何参数进行校准。对于冗余自由度机器人,非几何参数求解更为复杂。在分析了LM算法的基础上,提出了一种基于改进LM算法的冗余机器人标定算法。首先,通过混合五参数MD-H方法建立机器人正运动学模型,采用速度级雅可比矩阵求解机器人运动学参数。实验过程中,采用深度相机对机器人末端位置进行测量。采用改进LM算法,根据测量结果对运动学参数进行校准。在改进LM算法中,通过变初始步长提高算法的适应性,并动态更新阻尼因子提高了收敛速度。改进后Quick-LM算法相较传统LM算法收敛速度提高46.7%,使机器人最大误差降低了9.18 mm,证明了改进后算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 机器人 运动学参数标定 改进lm算法 运动学模型
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基于OLS法及改进LM法的ICP-AES非线性标准曲线拟合方法研究 被引量：3
4
作者 黄静 廉小亲 +3 位作者 陈彦铭 刘钰 龚永罡 霍亮生 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第8期99-106,共8页
针对电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)分析过程中出现的元素浓度-光强关系的非线性标准曲线,提出基于正交最小二乘法(OLS)及改进LM(Levenberg-Marquardt)算法的标准曲线拟合方法,以实现元素浓度的准确分析。采用二次多项式、三... 针对电感耦合等离子体原子发射光谱法(ICP-AES)分析过程中出现的元素浓度-光强关系的非线性标准曲线,提出基于正交最小二乘法(OLS)及改进LM(Levenberg-Marquardt)算法的标准曲线拟合方法,以实现元素浓度的准确分析。采用二次多项式、三次多项式、Limbek表达式、Lwin表达式作为标准曲线的非线性模型,以适用不同数据的分布特点。依据各表达式在拟合过程中的损失函数特性,对二次、三次多项式利用OLS法计算其最优拟合参数,对Limbek、Lwin表达式利用改进LM法得到其最优拟合参数,实现标准曲线的拟合。针对Sb、Cd、Sn、Mo、Ni、Ba元素的一系列不同浓度标准样品的光强实测数据,进行上述方法的标准曲线拟合实验。实验结果表明,各元素的浓度-光强数据均可拟合得到决定系数在0.999以上的非线性标准曲线,且标准曲线对于已知数据点的拟合浓度的相对误差均在±5%。 展开更多
关键词 ICP-AES 改进lm算法 OLS法 非线性标准曲线
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基于LM-BP神经网络的穿心莲药材分类识别 被引量：3
5
作者 周舒冬 李倚岳 +1 位作者 李丽霞 张敏 《时珍国医国药》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期553-555,共3页
目的建立高效准确的穿心莲样品识别模型,为进行质量控制提供参考。方法收集不同产地的12个穿心莲药材样品的指纹图谱,提取4个主成分利用LM-BP神经网络进行模式识别。结果建立了穿心莲药材指纹图谱的LM-BP神经网络模型,经过对不同产地穿... 目的建立高效准确的穿心莲样品识别模型,为进行质量控制提供参考。方法收集不同产地的12个穿心莲药材样品的指纹图谱,提取4个主成分利用LM-BP神经网络进行模式识别。结果建立了穿心莲药材指纹图谱的LM-BP神经网络模型,经过对不同产地穿心莲的识别,证明其有较好的识别功能。结论LM-BP算法在识别速度和精度上都比传统BP算法有了较大提高。 展开更多
关键词 lm—BP神经网络 穿心莲 指纹图谱
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