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基于PSO-BP网络的板形智能控制器 被引量：17
1
作者 刘建昌 陈莹莹 张瑞友 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第4期674-678,共5页
为了解决传统的板形识别与控制中的识别精度低,控制速度慢等问题,将粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和误差反传递(back propagation,BP)算法混合训练的PSO-BP网络引入到板形的识别与控制中.首先根据板形轧制的历史数据... 为了解决传统的板形识别与控制中的识别精度低,控制速度慢等问题,将粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法和误差反传递(back propagation,BP)算法混合训练的PSO-BP网络引入到板形的识别与控制中.首先根据板形轧制的历史数据,建立预测板形的神经网络,得到反映板形控制手段对板形特征参数影响的效应矩阵,同时根据理论数据建立对板形进行模式识别的神经网络.这些都是离线进行的,而且对一批板材只需训练一次神经网络,在线轧制过程中只需要根据识别网络的识别结果和效应矩阵,便可以很快的得到需要的控制量.这种方法可以简化板形控制过程,提高控制速度,最后的仿真实验进一步说明了这种方法的有效性. 展开更多
关键词 板形 粒子群优化 模式识别 效应矩阵 误差反传递网络
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用PSO优化BP神经网络的母线负荷预测方法 被引量：17
2
作者 彭信淞 贺辉 +3 位作者 姚建刚 钟立军 梁文举 王建 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第5期146-151,共6页
针对母线负荷基数小、易突变、母线间差异大等特点,提出一种粒子群算法优化神经网络的多层前馈神经网络的母线负荷预测方法。该方法综合了粒子群优化算法的全局随机搜索最优解和梯度下降局部细致搜索优势的特点,使其陷入局部最小,用母... 针对母线负荷基数小、易突变、母线间差异大等特点,提出一种粒子群算法优化神经网络的多层前馈神经网络的母线负荷预测方法。该方法综合了粒子群优化算法的全局随机搜索最优解和梯度下降局部细致搜索优势的特点,使其陷入局部最小,用母线负荷的初始值作为粒子向量的值,优化了误差反向传播神经网络的权值和阈值,达到提高预测精度和改善泛化性的目的。用该方法对湖南地区的110 kV和220 kV的母线负荷进行实验分析,结果验证了该方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 母线负荷 预测 粒子群算法 bp网络
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基于神经网络的海洋平台损伤诊断研究 被引量：11
3
作者 刁延松 李华军 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2006年第4期98-103,共6页
提出了基于神经网络技术的海洋平台分类多重损伤诊断方法,此方法先将海洋平台结构的构件进行分类和分层,将各类构件损伤引起的标准化的频率变化率输入BP网络,建立系统,进行损伤构件所属的类和所在的层的判定;然后将损伤层内某类构件损... 提出了基于神经网络技术的海洋平台分类多重损伤诊断方法,此方法先将海洋平台结构的构件进行分类和分层,将各类构件损伤引起的标准化的频率变化率输入BP网络,建立系统,进行损伤构件所属的类和所在的层的判定;然后将损伤层内某类构件损伤引起的标准化的损伤信号指标输入概率神经网络,建立系统,进行损伤构件具体位置的判定;最后将损伤构件损伤引起的频率平方的变化比输入BP网络,建立系统,进行损伤程度诊断。数值仿真结果表明,此方法可完成对海洋平台结构的损伤诊断,且具有一定的抗干扰能力。 展开更多
关键词 损伤诊断 海洋平台 频率变化率 损伤信号指标 频率平方的变化比 bp网络 概率神经网络
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BP网络应用于大气环境监测点的优选 被引量：6
4
作者 姜林 徐婷婷 邹长武 《环境科学与技术》 CAS CSCD 2003年第5期19-20,共2页
为了对大气环境监测点进行优化选择 ,以大气质量分级标准为训练样本 ,构造BP网络进行训练 ,用训练好的BP网络对某地的大气环境监测采样点进行了优选 ,并与物元分析法优选结果进行比较。结果表明 。
关键词 bp网络 大气环境监测 环境测点优选
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一种基于文化粒子群算法的BP网络优化方法 被引量：7
5
作者 吴亚丽 袁瑛 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期930-934,共5页
BP网络良好的逼近特性和泛化能力使其在模式识别、智能控制和系统决策等领域有广泛应用。但网络训练过程中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等局限性限制了进一步应用。提出一种新的智能优化算法-文化粒子群算法来对BP神经网络的权... BP网络良好的逼近特性和泛化能力使其在模式识别、智能控制和系统决策等领域有广泛应用。但网络训练过程中存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值等局限性限制了进一步应用。提出一种新的智能优化算法-文化粒子群算法来对BP神经网络的权值和阈值同时进行优化。算法设置了群体空间和信念空间两类独立空间,群体空间采用自适应粒子群算法完成进化,信念空间通过更新函数来进行演化。两类空间的交互通过接受操作和影响操作利用同步式传输方式完成。以Iris分类问题的BP网络模型为仿真实例,对算法的正确性和有效性进行验证。仿真结果表明,改进算法具有较快的收敛速度。 展开更多
关键词 粒子群优化 文化算法 bp网络 IRIS
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小波变换在液压油缸泄漏故障诊断中的应用 被引量：5
6
作者 唐宏宾 吴运新 +1 位作者 马昌训 高明 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第5期221-223,共3页
针对液压油缸泄漏故障诊断中压力信号特征提取的难题,提出了通过监测压力信号,基于小波变换能量特征和BP网络的故障诊断方法。该诊断方法将压力信号进行小波分解后得到的各频带信号能量作为特征向量,输入到BP网络分类器中进行故障识别... 针对液压油缸泄漏故障诊断中压力信号特征提取的难题,提出了通过监测压力信号,基于小波变换能量特征和BP网络的故障诊断方法。该诊断方法将压力信号进行小波分解后得到的各频带信号能量作为特征向量,输入到BP网络分类器中进行故障识别和分类。实验结果表明,该诊断方法能有效识别无泄漏、轻微泄漏、严重泄漏的三种状态,是液压油缸泄漏故障诊断行之有效的方法。 展开更多
关键词 液压油缸泄漏 故障诊断 小波变换能量特征 反向传播(bp)网络
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基于BP网络和序优化方法的火控攻击方案寻优 被引量：5
7
作者 李波 刘学全 高晓光 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1886-1890,共5页
火控攻击方案寻优是一个基于仿真的优化问题,针对传统优化方法计算量大而且耗时多的不足,运用序优化理论通过排序比较和目标软化等思想来缩小搜索空间、提高搜索效率。首先建立了以导弹目标截获概率为效能指标的方案评估精确模型,然后... 火控攻击方案寻优是一个基于仿真的优化问题,针对传统优化方法计算量大而且耗时多的不足,运用序优化理论通过排序比较和目标软化等思想来缩小搜索空间、提高搜索效率。首先建立了以导弹目标截获概率为效能指标的方案评估精确模型,然后用拟合后的基于误差反向传播(back propagation,BP)算法的神经网络作为粗糙评估模型,最后运用序优化搜寻达到一定目标截获概率的较优火控攻击方案。算例分析表明,序优化方法能在确保以足够高的概率寻得足够好方案的同时,有效提高搜索效率。 展开更多
关键词 火控攻击方案寻优 仿真优化 序优化 评估模型 反向传播网络
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基于自适应神经网络的双摄像机标定 被引量：4
8
作者 崔岸 袁智 王龙山 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第21期55-57,60,共4页
摄像机标定是计算机视觉中非常重要的一环,传统标定方法需要求解内外参数,非常繁琐。通过建立自适应神经网络直接学习图像坐标与空间坐标间的关系。该方法对Harris角点提取结果进行增加约束的改进,从而提高网络训练样本精度,通过程序实... 摄像机标定是计算机视觉中非常重要的一环,传统标定方法需要求解内外参数,非常繁琐。通过建立自适应神经网络直接学习图像坐标与空间坐标间的关系。该方法对Harris角点提取结果进行增加约束的改进,从而提高网络训练样本精度,通过程序实现隐层神经元的自适应选取,并综合运用正则化、提前终止策略,使网络的泛化能力得到极大的改善。最后通过与经典标定方法进行对比的实验证明基于自适应神经网络具有很好的双摄像机标定精度。 展开更多
关键词 双摄像机标定 自适应 多层前馈网络 HARRIS角点
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基于改进Hopfiled网络的机器人路径优化控制
9
作者 黄海龙 蔡娟 刘源 《计算机测量与控制》 2024年第11期204-210,共7页
针对现有移动机器人路径优化算法存在的迭代效率低、路径规划距离长等问题,提出一种基于改进Hopfiled神经网络的机器路径优化算法;在世界坐标系内对移动机器人空间运动进行了研究,掌握移动机器人不同时刻的位置信息和移动信息;构建Hopfi... 针对现有移动机器人路径优化算法存在的迭代效率低、路径规划距离长等问题,提出一种基于改进Hopfiled神经网络的机器路径优化算法;在世界坐标系内对移动机器人空间运动进行了研究,掌握移动机器人不同时刻的位置信息和移动信息;构建Hopfiled神经网络模型,并采用感知机优化Hopfiled神经网络模型的结构,提升其数据训练能力;同时利用LSTM网络的门控结构替代原网络隐含层的神经元,引入遗忘门、输入门和输出门,提升Hopfiled神经网络的泛化学习能力和样本容纳能力;引入路径评价函数,评价局部区域内的碰撞风险以降低移动机器人之间的碰撞概率;经实验测试得出:改进Hopfiled神经网络模型路径规划均值为104.3 m,耗时均值为122.1 s,随机提取采样点的方差值仅为0.01,显著低于其他的传统路径优化算法。 展开更多
关键词 Hopfiled神经网络 bp网络 LSTM 移动机器人 路径优化
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基于BP神经网络的导弹保障人员可靠性分析 被引量：4
10
作者 王杨 黄强 冯竹超 《海军航空工程学院学报》 2016年第2期173-178,共6页
文章分析了导弹武器系统的保障可靠性,选取了影响保障人员可靠性的5个因素作为输入,建立了导弹保障可靠性的神经网络模型;运用BP算法训练数据,得出各影响因素的重要度排序;并针对提高导弹保障人员可靠性提出了一系列解决措施。
关键词 bp神经网络 导弹保障 人员可靠性
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基于BP网的中长期负荷预测因素优化选择 被引量：3
11
作者 朱继萍 戴君 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第18期226-227,230,共3页
基于人工神经网络原理,设计一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,选取影响电力负荷的一些经济因素作为BP人工神经网络的输入变量,采用新定义的方差贡献法对输入变量进行优化选择,对预测... 基于人工神经网络原理,设计一个由输入层、隐含层和输出层组成的三层BP网络模型,利用神经网络高度非线性建模能力,选取影响电力负荷的一些经济因素作为BP人工神经网络的输入变量,采用新定义的方差贡献法对输入变量进行优化选择,对预测精度的影响进行探讨。仿真结果证明,采用方差贡献法对影响中长期电力负荷预测的相关因素进行优化选择是可行有效的。 展开更多
关键词 bp网络 中长期负荷预测 方差贡献法 优化选择
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基于BP神经网络的天然气脱硫装置异常诊断模型 被引量：2
12
作者 诸林 陈倬 《现代化工》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期173-177,共5页
利用BP神经网络对天然气脱硫装置进行模拟研究。以某天然气净化厂实际运行数据及Hysys模拟数据作为网络训练数据集,利用Matlab建立脱硫单元异常情况诊断模型,用以评价装置运行异常情况下偏离正常工况的程度,并判断产生异常的原因。测试... 利用BP神经网络对天然气脱硫装置进行模拟研究。以某天然气净化厂实际运行数据及Hysys模拟数据作为网络训练数据集,利用Matlab建立脱硫单元异常情况诊断模型,用以评价装置运行异常情况下偏离正常工况的程度,并判断产生异常的原因。测试结果表明,训练后的神经网络模型对模拟数据预测准确度较好。诊断模型具有简捷性和准确性,可用于脱硫装置运行状况的分析和优化指导。 展开更多
关键词 bp神经网络 天然气 脱硫 异常诊断 HYSYS
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基于正交信号修正法的BP网络模型及其应用 被引量：1
13
作者 张艳粉 刘琼荪 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期228-230,共3页
介绍一种新的多变量数据预处理方法——正交信号修正(OSC)法,提出一种OSC与NIPALS算法结合的O-PLS算法,将该方法用于确定BP网络的基本结构,即确定BP网络的隐层数、节点数及其初始权值,由此建立了O-PLS-BP网络模型。并将它与标准的BP网... 介绍一种新的多变量数据预处理方法——正交信号修正(OSC)法,提出一种OSC与NIPALS算法结合的O-PLS算法,将该方法用于确定BP网络的基本结构,即确定BP网络的隐层数、节点数及其初始权值,由此建立了O-PLS-BP网络模型。并将它与标准的BP网络模型、PLS-BP网络模型进行比较。仿真结果表明,该算法的拟合和预测效果较好。 展开更多
关键词 正交信号修正法 O-PLS算法 初始权值 bp网络
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基于BP网的雷达辐射源分类器设计
14
作者 李圭源 王德功 +1 位作者 陈定荣 常硕 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2007年第6期599-603,共5页
为了解决侦察告警设备在强噪声背景下的雷达辐射源识别率较低的问题,设计了一种基于BP(Back Propagation)网络的雷达辐射源分类器,并就设计关键点——分类器拓扑结构、训练次数的确定以及训练集的设计进行了研究。分类器以BP网络为基础... 为了解决侦察告警设备在强噪声背景下的雷达辐射源识别率较低的问题,设计了一种基于BP(Back Propagation)网络的雷达辐射源分类器,并就设计关键点——分类器拓扑结构、训练次数的确定以及训练集的设计进行了研究。分类器以BP网络为基础,以载频、脉宽、重频和天线扫描方式为输入特征向量,对雷达辐射源进行分类识别。仿真实验结果证明,该分类器在强噪声背景下的正确识别率可达92.4%。 展开更多
关键词 bp网 雷达辐射源 分类器
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基于人工神经网络的风电场建模 被引量：10
15
作者 马幼捷 杨海珊 +2 位作者 周雪松 李季 问虎龙 《中国电力》 CSCD 北大核心 2010年第9期79-82,共4页
风电场模型对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。为克服机理建模方法的不足,在论述神经网络建模原理基础上,采用误差反向传播(BP)网络拟合风电场的静态特性模型;在神经网络静态模型的基础上,进一步建立动态实时仿真模型。通过数据... 风电场模型对风电场和电力系统的运行都具有重要意义。为克服机理建模方法的不足,在论述神经网络建模原理基础上,采用误差反向传播(BP)网络拟合风电场的静态特性模型;在神经网络静态模型的基础上,进一步建立动态实时仿真模型。通过数据样本进行预处理、训练和测试,使得网络模型达到精度要求,确定每层的权值,从而能很好地拟合建模对象的性能。用采集到的另一些数据进行验证,且与实际结果进行比较,以验证智能建模方法的可行性和优越性。 展开更多
关键词 风电场 神经网络建模 误差方向传播网络
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基于机器视觉技术的表面缺陷在线检测系统设计 被引量：9
16
作者 吴晓君 唐婷 +1 位作者 张林 蔡君义 《自动化与仪表》 2016年第4期72-76,共5页
针对某企业在硅钢片辊弯成型加工过程中,人工检测硅钢片表面缺陷实时性和准确率较差的缺点,该文设计了一套基于机器视觉技术的表面缺陷在线检测系统。该系统先将CCD相机采集到的生产线上的硅钢片表面图像传送到工控机,再通过改进的Cann... 针对某企业在硅钢片辊弯成型加工过程中,人工检测硅钢片表面缺陷实时性和准确率较差的缺点,该文设计了一套基于机器视觉技术的表面缺陷在线检测系统。该系统先将CCD相机采集到的生产线上的硅钢片表面图像传送到工控机,再通过改进的Canny算法提取故障边缘信息,最后根据提取出的图像特征参数,利用BP神经网络对表面缺陷进行严重程度分类。该检测系统已成功应用到生产线中,且运行效果良好,检测准确率达到92%。 展开更多
关键词 辊弯成型 机器视觉 表面缺陷 改进的Canny算法 bp神经网络
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基于主成分分析与模糊BP方法的藻类繁殖状态预测 被引量：3
17
作者 张颖 李彩娟 邵惠鹤 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第5期785-789,共5页
将主成分分析(PCA)与模糊反向传播(BP)网络建模方法相融合,提出了PCA-模糊BP方法并用于藻类繁殖状态的预测,建立了叶绿素a含量的预测模型.采用PCA对各类采集数据进行预处理,并将PCA所得各理化因子作为模糊BP网络的输入变量,叶绿素a的含... 将主成分分析(PCA)与模糊反向传播(BP)网络建模方法相融合,提出了PCA-模糊BP方法并用于藻类繁殖状态的预测,建立了叶绿素a含量的预测模型.采用PCA对各类采集数据进行预处理,并将PCA所得各理化因子作为模糊BP网络的输入变量,叶绿素a的含量作为模糊BP网络的输出变量,经过学习训练,获得藻类繁殖状态的预测模型.结果表明,PCA-模糊BP方法降低了各类输入样本数据之间的相关性和模型系统的维数,加快了模糊BP网络的收敛速度,其与典型BP神经网络模型相比,具有更快的计算速度和更高的预测精度,能够较好地预测海洋藻类繁殖的生长状况. 展开更多
关键词 主成分分析 模糊bp网络模型 叶绿素A 状态预测
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用于七段码识别的BP网络中虚拟样本的生成
18
作者 付雅冰 徐晓 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2012年第3期89-91,共3页
针对BP网络用于工业仪表识别中的泛化能力较差问题,根据七段码数显仪表的特点,采用模拟七段码码段重叠的方法,构造虚拟样本,并研究了包含虚拟样本的新训练集和不包含虚拟样本的原始训练集下BP网络的识别效果和泛化能力,发现了新训练样... 针对BP网络用于工业仪表识别中的泛化能力较差问题,根据七段码数显仪表的特点,采用模拟七段码码段重叠的方法,构造虚拟样本,并研究了包含虚拟样本的新训练集和不包含虚拟样本的原始训练集下BP网络的识别效果和泛化能力,发现了新训练样本集训练得到的BP网络对仪表上的七段码识别率与原始训练集训练得到的BP网络相比,识别效果较好,且泛化能力提高了。实验结果表明了该虚拟样本的构造方法的有效性和合理性。 展开更多
关键词 虚拟样本 bp网络 字符识别 泛化能力
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基于主成分分析与人工神经网络的风电功率预测 被引量：134
19
作者 周松林 茆美琴 苏建徽 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期128-132,共5页
提出了主成分分析与前馈神经网络相结合的风电功率预测模型。采用主成分分析法对原始多维输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络的输入,既减少了输入变量的维数,又消除了各输入变量的相关性,从而简化了网络的结构,提高... 提出了主成分分析与前馈神经网络相结合的风电功率预测模型。采用主成分分析法对原始多维输入变量进行预处理,选择输入变量的主成分作为神经网络的输入,既减少了输入变量的维数,又消除了各输入变量的相关性,从而简化了网络的结构,提高了网络收敛性和稳定性。仿真结果表明,相对于一般神经网络模型,基于主成分分析的神经网络模型预测精度更高、泛化性能更好。 展开更多
关键词 风电功率预测 主成分分析 前馈神经网络 泛化性能
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基于改进GA-BP神经网络的湿度传感器的温度补偿 被引量：123
20
作者 彭基伟 吕文华 +1 位作者 行鸿彦 武向娟 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期153-160,共8页
针对自动气象站采用的HMP45D型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值阈值... 针对自动气象站采用的HMP45D型湿度传感器测量精度易受温度影响的问题,通过对遗传算法中的编码方式、适应度函数和参数进行改进研究,利用改进的遗传算法(genetic algorithm,GA)对反向传播(back propagation,BP)神经网络的初始权值阈值进行优化,在较大的范围进行搜索,采用反向传播算法在较小范围内进行微调,优化网络结构和参数,提出了用改进遗传算法优化BP神经网络的方法,根据在多温度条件下湿度传感器的实测数据,对利用此方法建立的模型进行温度补偿研究,并结合一般BP神经网络方法进行分析比较。实验结果表明,该方法具有全局寻优能力,补偿精度高,收敛速度快,能够有效补偿温度对湿度传感器的影响,大大提高了湿度传感器的测量准确度。 展开更多
关键词 遗传算法 bp神经网络 湿度传感器 GA—bp网络 温度补偿
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