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基于RBF型人工神经网络的碳/陶瓷复合材料的化学成分对硬度的耦合影响分析 被引量：4
1
作者 刘雅芳 董万鹏 +1 位作者 由伟 饶轮 《材料导报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第12期153-157,共5页
用RBF型人工神经网络研究了碳/陶瓷复合材料的化学成分对其硬度的影响。首先设计了RBF型神经网络模型,用"舍一法"进行了训练,使模型具有满意的预测性能。随后分析了化学组分对硬度的影响,包括单因素影响和双因素耦合影响。结... 用RBF型人工神经网络研究了碳/陶瓷复合材料的化学成分对其硬度的影响。首先设计了RBF型神经网络模型,用"舍一法"进行了训练,使模型具有满意的预测性能。随后分析了化学组分对硬度的影响,包括单因素影响和双因素耦合影响。结果表明:材料的两种组分同时变化时,对硬度的影响更加复杂,呈现典型的非线性特征。 展开更多
关键词 碳/陶瓷复合材料 化学成分 硬度 RBF 型人工神经网络 耦合影响
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改进遗传算法结合FLANN在加速度传感器动态建模中的应用 被引量：8
2
作者 俞阿龙 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期67-69,共3页
对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数... 对遗传算法(GA)的交叉和变异操作进行改进,提出利用改进遗传算法(IGA)和函数连接型人工神经网络(FLANN)相结合实现加速度传感器的动态建模的新方法。该方法利用加速度传感器的动态标定数据,采用IGA和FLANN相结合搜索和优化动态模型参数。文中介绍动态建模原理以及算法,给出用IGA和FLANN相结合建立的加速度传感器动态数学模型。结果表明:上面提出的动态建模方法既保留了GA的全局搜索能力和FLANN结构简单的特点,又具有网络训练速度快、实时性好、建模精度高等优点,在动态测试领域具有重要应用价值。 展开更多
关键词 加速度传感器 建模 函数连接型人工神经网络 遗传算法
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用人工神经网络研究钢的硬度的影响因素 被引量：5
3
作者 由伟 赵玮玮 +1 位作者 赖惠先 白秉哲 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期34-38,共5页
用人工神经网络研究了化学成分及热处理工艺参数对低碳低合金钢的硬度的影响。首先设计了RBF型人工神经网络模型,用"舍一法"改进了模型,使其具有较好的预测性能。然后,用神经网络研究了化学成分和冷速对低碳低合金钢的硬度的... 用人工神经网络研究了化学成分及热处理工艺参数对低碳低合金钢的硬度的影响。首先设计了RBF型人工神经网络模型,用"舍一法"改进了模型,使其具有较好的预测性能。然后,用神经网络研究了化学成分和冷速对低碳低合金钢的硬度的定量影响。结果表明,碳的质量分数为0.11%～0.15%时,硬度随碳含量的增加而增大;硅的质量分数为0.24%～0.38%、锰的质量分数为0.94%～1.02%时,硬度值基本不变;铬的质量分数为0～0.6%时,硬度值呈增加趋势;镍的质量分数为0～0.04%时,硬度值基本不变;钼的质量分数为0～0.2%时,硬度值从HV 288降至HV 282;硼的质量分数为1%～2%时,硬度随含量增加而升高;钛、铌、钒的总质量分数为0.06%～0.14%时,硬度值基本不变;冷速从10℃/m增加至170℃/m,硬度值从HV 290增至HV 420。 展开更多
关键词 低碳低合金钢 硬度 化学成分 冷速 RBF型人工神经网络
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基于遗传神经网络的机器人腕力传感器动态建模与补偿方法 被引量：5
4
作者 俞阿龙 黄惟一 秦刚 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期239-244,共6页
介绍用于MotomamV3X机器人上的新型多维腕力传感器,比较遗传算法与人工神经网络的特点,将遗传算法的交叉和变异操作进行改进,提出一种融合改进遗传算法(Genetic algorithm,GA)的函数连接型人工神经网络(Functional link artificial neur... 介绍用于MotomamV3X机器人上的新型多维腕力传感器,比较遗传算法与人工神经网络的特点,将遗传算法的交叉和变异操作进行改进,提出一种融合改进遗传算法(Genetic algorithm,GA)的函数连接型人工神经网络(Functional link artificial neural network FLANN),并将其用于所介绍的新型机器人腕力传感器动态建模与动态性能补偿中。介绍动态建模与动态补偿原理及改进遗传神经网络算法,给出该传感器的动态模型和动态补偿模型。该方法利用腕力传感器的动态标定数据,采用改进遗传神经网络搜索和优化模型参数,保留了遗传算法的全局搜索能力和FLANN结构简单,鲁棒性好,且具备自学习能力的特点,克服了FLANN容易陷入局部极小的缺陷,具有快的网络训练速度及高的动态建模精度。理论分析和试验结果都证实了所提出的动态建模与动态补偿方法的有效性。 展开更多
关键词 机器人腕力传感器 动态建模 动态补偿 函数连接型人工神经网络 遗传算法
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基于HFLANN的MSMA传感器动态模型参数识别 被引量：4
5
作者 涂福泉 吕杰 +2 位作者 庄羽航 胡升谋 王云学 《自动化与仪表》 2017年第1期20-23,29,共5页
由于磁控形状记忆合金MSMA存在固有迟滞非线性现象,严重影响传感器的测量精度。为了消除MSMA的迟滞非线性带来的负面影响,运用了一种迟滞函数链接型人工神经网络HFLANN来识别MSMA传感器动态模型参数。识别结果表明,HFLANN可以应用于MSM... 由于磁控形状记忆合金MSMA存在固有迟滞非线性现象,严重影响传感器的测量精度。为了消除MSMA的迟滞非线性带来的负面影响,运用了一种迟滞函数链接型人工神经网络HFLANN来识别MSMA传感器动态模型参数。识别结果表明,HFLANN可以应用于MSMA传感器动态模型,应用HFLANN识别的MSMA传感器输出感应电压与实验输出感应电压十分吻合,验证了该方法可应用于MSMA传感器动态建模,为MSMA传感器优化设计和预测控制奠定了良好基础。 展开更多
关键词 磁控形状记忆合金 传感器 迟滞函数链接型人工神经网络 识别 感应电压
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人工智能技术在桑病虫预测预报中的应用 被引量：2
6
作者 杨保俊 叶卫京 《蚕桑通报》 2001年第1期29-32,共4页
作者利用自己研制开发的KX -Ⅱ型人工神经网络软件 ,对桑疫病秋季发病率。
关键词 KX-Ⅱ型人工神经网络软件 预测预报 桑疫病 黄叶虫
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基于神经网络的加速度传感器动态模型参数辨识 被引量：2
7
作者 俞阿龙 《淮阴师范学院学报（自然科学版）》 CAS 2005年第3期195-197,共3页
提出了利用函数连接型人工神经网络(FLANN)实现加速度传感器动态模型参数辨识的方法,该方法以加速度传感器动态标定实验数据为基础,通过FLANN训练来确定加速度传感器传递函数参数,文中介绍了辨识原理以及算法,给出了利用FLANN辨识的加... 提出了利用函数连接型人工神经网络(FLANN)实现加速度传感器动态模型参数辨识的方法,该方法以加速度传感器动态标定实验数据为基础,通过FLANN训练来确定加速度传感器传递函数参数,文中介绍了辨识原理以及算法,给出了利用FLANN辨识的加速度传感器动态数学模型.结果表明,这种辨识方法具有精度高、鲁棒性好等优点. 展开更多
关键词 辨识 加速度传感器 函数连接型人工神经网络(FLANN)
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基于数据驱动的非线性有源噪声MFFsLMS算法
8
作者 周亚丽 张奇志 李沛 《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 2016年第2期13-17,共5页
研究了非线性有源噪声控制(ANC)问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方(MFFs LMS)算法。采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度。有效解决了因次路径时变... 研究了非线性有源噪声控制(ANC)问题。采用函数连接型人工神经网络,以勒让德多项式作为扩展函数,提出了基于数据驱动的无模型滤波-s最小均方(MFFs LMS)算法。采用同步扰动随机逼近算法,估算系统的输出误差梯度。有效解决了因次路径时变所引起的系统稳定性问题。在理论分析的基础上,对该算法进行了仿真研究。仿真结果表明,当系统中呈现非线性及时变特性时,该方法能有效地抑制噪声且对系统次路径的变化具有良好的鲁棒性。 展开更多
关键词 有源噪声控制 非线性 勒让德多项式 函数连接型人工神经网络 无模型
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