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基于径向基函数神经网络的压电式六维力传感器解耦算法 被引量：19
1
作者 李映君 韩彬彬 +4 位作者 王桂从 黄舒 孙杨 杨雪 陈乃建 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1266-1271,共6页
针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差,维间耦合严重的问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法。分析了耦合产生的主要原因,建立了RBF神经网络模型。通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据,并对实... 针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差,维间耦合严重的问题,提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法。分析了耦合产生的主要原因,建立了RBF神经网络模型。通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据,并对实验数据进行处理。然后采用RBF神经网络优化传感器输出系统的多维非线性解耦算法,解耦出传感器的输入输出映射关系,得到解耦后的传感器输出数据。对传感器解耦后的数据分析表明:采用RBF神经网络的解耦算法得到的最大Ⅰ类误差和Ⅱ类误差分别为1.29%、1.56%。结果显示:采用RBF神经网络的解耦算法,能够更加有效地减小传感器的Ⅰ类误差和Ⅱ类误差,满足了传感器两类误差指标均低于2%的要求。该算法有效地提高了传感器的测量精度,基本解决了传感器解耦困难的难题, 展开更多
关键词 六维力传感器 压电式传感器 径向基函数神经网络 解耦算法
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基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别 被引量：5
2
作者 何隆玲 胡桂明 +1 位作者 李维维 李铭 《现代防御技术》 北大核心 2014年第5期115-120,共6页
为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达... 为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。 展开更多
关键词 一维距离像 粒子群算法 rbf神经网络 雷达目标识别
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移动机器人的确定学习与控制 被引量：2
3
作者 周勇 王聪 +1 位作者 顾武军 曾玮 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第1期119-124,共6页
利用确定学习,提出了移动机器人的学习控制策略.在闭环控制过程中,该控制器可以学习到未知控制系统的动态,并将学到的动态作为经验知识以常值网络权值的形式储存.在下次重复相同的控制任务时,控制器可以调用以往所学到的动态知识用于控... 利用确定学习,提出了移动机器人的学习控制策略.在闭环控制过程中,该控制器可以学习到未知控制系统的动态,并将学到的动态作为经验知识以常值网络权值的形式储存.在下次重复相同的控制任务时,控制器可以调用以往所学到的动态知识用于控制并获得更好的控制性能.该策略避免了耗时的神经网络重新训练过程,使得移动机器人具有真正意义上的从经历中获取知识,存储知识,并将学到的知识再利用的智能控制能力. 展开更多
关键词 移动机器人 确定学习 径向基函数(rbf)神经网络:学习控制
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基于RBF神经网络自适应PID控制的回转窑温度控制
4
作者 王随平 胡杰 杜顺起 《可编程控制器与工厂自动化（PLC FA）》 2010年第11期93-95,共3页
根据窑炉生产过程工艺非线性、大时滞的多变量系统要求,本文提出了采用基于径向基函数(RBF)神经网络自适应PID控制策略。仿真结果表明,这种控制方法的控制精度和鲁棒性优于传统的PID控制方法,具有很好的控制效果。
关键词 回转窑 温度控制 rbf神经网络 PID控制
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