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Application of the back-error propagation artificial neural network(BPANN) on genetic variants in the PPAR-γ and RXR-α gene and risk of metabolic syndrome in a Chinese Han population 被引量:3
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作者 Xu Zhao Kang Xu +11 位作者 Hui Shi Jinluo Cheng Jianhua Ma Yanqin Gao Qian Li Xinhua Ye Ying Lu Xiaofang Yu Juan Du Wencong Du Qing Ye Ling Zhou 《The Journal of Biomedical Research》 CAS 2014年第2期114-122,共9页
This study was aimed to explore the associations between the combined effects of several polymorphisms in the PPAR-γ and RXR-α gene and environmental factors with the risk of metabolic syndrome by back-error propaga... This study was aimed to explore the associations between the combined effects of several polymorphisms in the PPAR-γ and RXR-α gene and environmental factors with the risk of metabolic syndrome by back-error propaga- tion artificial neural network (BPANN). We established the model based on data gathered from metabolic syndrome patients (n = 1012) and normal controls (n = 1069) by BPANN. Mean impact value (MIV) for each input variable was calculated and the sequence of factors was sorted according to their absolute MIVs. Generalized multifactor dimensionality reduction (GMDR) confirmed a joint effect of PPAR-9" and RXR-a based on the results from BPANN. By BPANN analysis, the sequences according to the importance of metabolic syndrome risk fac- tors were in the order of body mass index (BMI), serum adiponectin, rs4240711, gender, rs4842194, family history of type 2 diabetes, rs2920502, physical activity, alcohol drinking, rs3856806, family history of hypertension, rs1045570, rs6537944, age, rs17817276, family history of hyperlipidemia, smoking, rs1801282 and rs3132291. However, no polymorphism was statistically significant in multiple logistic regression analysis. After controlling for environmental factors, A1, A2, B1 and B2 (rs4240711, rs4842194, rs2920502 and rs3856806) models were the best models (cross-validation consistency 10/10, P = 0.0107) with the GMDR method. In conclusion, the interaction of the PPAR-γ and RXR-α gene could play a role in susceptibility to metabolic syndrome. A more realistic model is obtained by using BPANN to screen out determinants of diseases of multiple etiologies like metabolic syndrome. 展开更多
关键词 back-error propagation artificial neural network (BPANN) metabolic syndrome peroxisome prolif-erators activated receptor-γ (PPAR) gene retinoid X receptor-α (RXR-α) gene ADIPONECTIN
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误差逆传播的调和釜温度自适应调控技术研究
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作者 唐宇 黄海龙 +1 位作者 娄玲玉 冯殿义 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第11期173-177,共5页
针对变压器油生产过程中,调和釜温度控制响应慢、适应性差的问题,提出了一种将现代智能算法与传统控制算法相融合的温度调控方法。基于生产工艺分析,构建硬件控制系统,运用顺序编程配合重复部件程序模块化调用的编写方式搭建闭环控制系... 针对变压器油生产过程中,调和釜温度控制响应慢、适应性差的问题,提出了一种将现代智能算法与传统控制算法相融合的温度调控方法。基于生产工艺分析,构建硬件控制系统,运用顺序编程配合重复部件程序模块化调用的编写方式搭建闭环控制系统软件架构。结合釜内温度环境非线性、时变性和滞后性等特点,运用传统比例-积分-微分控制算法建立调和釜温度控制基本模型,并融合现代误差逆传播(BP神经网络)算法获取最优控制参数,实现调和釜温度准确自适应控制。基于此,改变控制模型参数并构建干扰项,对传统控制算法和融合误差逆传播的智能控制算法进行对比仿真分析,结果表明:融合先进误差逆传播控制算法使温度调整响应时间缩短了(30~50)%;超调量幅值变化降低了(60~66.7)%,且有很好的抗干扰能力和鲁棒性,为变压器油生产中调和釜温度自适应控制提供了理论支撑。 展开更多
关键词 变压器油 调和釜 温度控制 误差逆传播算法
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FEC-ABP:一种自适应降低HPC互连网络数据传输时延的方法
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作者 曹继军 王耀慧 +1 位作者 罗章 孔德永 《计算机工程》 北大核心 2025年第11期194-203,共10页
为了降低高性能计算(HPC)互连网络的数据传输延迟,通常在物理编码子层(PCS)采用可配置旁路纠错方法,但是存在难以适应物理介质误码变化性、难以适应链路层报文与编码子层前向纠错(FEC)块的粒度差异性等问题。为此,提出一种自适应旁路FE... 为了降低高性能计算(HPC)互连网络的数据传输延迟,通常在物理编码子层(PCS)采用可配置旁路纠错方法,但是存在难以适应物理介质误码变化性、难以适应链路层报文与编码子层前向纠错(FEC)块的粒度差异性等问题。为此,提出一种自适应旁路FEC解码过程的方法FEC-ABP。FEC-ABP优化接收端数据处理过程,使得经过通道锁定和重定序的数据复制为两路,子流程A数据经过完整的FEC解码及后续处理(即删除对齐标记和校验码、解扰、257/264解码、66/64解码和速率匹配)进入链路层,而子流程B数据完全旁路FEC解码,只经过后续处理进入链路层。链路层并行处理两路数据,根据各路报文携带的循环冗余校验码(CRC)和序列号判定接收哪路报文,并采用Go-back-N机制负责不可纠错报文的重传。基于FEC-ABP方法,无差错报文传输可以获得旁路FEC解码带来的低延迟性能,而可纠错报文传输可以获得FEC解码纠错带来的可靠性。实验结果表明,FEC-ABP方法以较低的资源消耗代价获取了较好的数据平均传输延迟优化效果,这对于实现HPC互连网络的较低延迟数据传输具有重要作用。 展开更多
关键词 互连网络 前向纠错编码 Go-back-N重传机制 旁路解码 低延迟
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基于复合扩张状态观测器的PMSM改进滑模控制
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作者 雷美琴 马家庆 +2 位作者 詹玉 何志琴 吴钦木 《制造技术与机床》 北大核心 2025年第11期176-182,共7页
为了提升永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)的抗扰性能和速度跟踪动态性能,提出了一种基于扩张状态观测器复合控制与改进滑模控制律的PMSM速度控制方法。首先,设计了线性扩张状态观测器与非线性扩张状态观测器的... 为了提升永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor, PMSM)的抗扰性能和速度跟踪动态性能,提出了一种基于扩张状态观测器复合控制与改进滑模控制律的PMSM速度控制方法。首先,设计了线性扩张状态观测器与非线性扩张状态观测器的复合观测器,线性扩张状态观测器确保系统在强扰动下的鲁棒稳定性,非线性扩张状态观测器通过自适应非线性增益机制提升对高频扰动和微小偏差的估计精度,从而结合线性与非线性观测器的优势。其次,前馈控制结合线性误差反馈与改进滑模控制律,通过引入饱和函数,削弱传统滑模控制的抖振现象,同时保留其快速响应特性。最后,通过仿真与实验表明,提出的复合控制方法提高了PMSM在动态响应速度和抗扰能力方面的性能。 展开更多
关键词 永磁同步电机 扩张状态观测器 复合控制 滑模控制 线性误差反馈控制
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紫外光谱结合机器学习算法的祛痘类化妆品中4种禁用抗感染类药物快速筛查
5
作者 向健华 芦丽 +1 位作者 方方 石心红 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1096-1106,共11页
基于紫外光谱结合机器学习算法,以甲硝唑、酮康唑、氯霉素和诺氟沙星4种常见禁用抗感染类药物为模型物质,建立了一种适用于祛痘类化妆品中非法添加禁用药物的快速筛查定性模型。该研究共采集167批祛痘类化妆品的紫外光谱,采用二维相关光... 基于紫外光谱结合机器学习算法,以甲硝唑、酮康唑、氯霉素和诺氟沙星4种常见禁用抗感染类药物为模型物质,建立了一种适用于祛痘类化妆品中非法添加禁用药物的快速筛查定性模型。该研究共采集167批祛痘类化妆品的紫外光谱,采用二维相关光谱(2D-COS)进行紫外光谱特征波段选择,通过对比22种光谱预处理方法、3种机器学习算法、3种数据集划分比例下各模型的效果,建立了分别含甲硝唑、酮康唑、氯霉素、诺氟沙星的阳性样品和阴性样品的五分类定性模型。结果表明,选择190~360 nm的紫外光谱,经标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay卷积平滑(SG)联合处理,选用训练集与预测集划分比例7∶3,采用误差逆传播(BP)神经网络算法建立定性分类模型时,模型训练集与预测集的准确率分别可达96.58%和98.00%,具有良好的预测与泛化能力。此方法能有效对化妆品中4种禁用抗感染药物进行快速准确筛查鉴别,不仅节省了检测成本与时间,提高了检测效率,为化妆品中非法添加禁用物质的检测提供了一种新型智能化的手段,也为未来不断更新迭代的非法添加禁用物质的快速筛查提供了新的思路和解决方案,且可助力现场快检。 展开更多
关键词 紫外光谱 化妆品 误差逆传播神经网络 随机森林 支持向量机 二维相关光谱
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基于神经网络-高斯赫尔默特模型联合多点GNSS定位方法 被引量:1
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作者 林海飞 彭友志 +1 位作者 夏玉国 何浩鹏 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第3期303-307,共5页
为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与... 为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与传统线性化方法相比,BP神经网络能够有效拟合复杂的非线性函数关系。仿真和实测结果表明,该方法能有效降低复杂环境对定位精度的影响,E、N、U方向定位精度分别提高78.1%、72.8%、79.2%。 展开更多
关键词 GNSS 复杂环境 高斯-赫尔模特模型 反向传播神经网络 误差估计
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基于PCA和改进的FCNN的CSI室内定位算法
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作者 覃圣 罗珊珊 裴氏莺 《通信与信息技术》 2025年第3期134-140,共7页
在室内定位领域中,由于建筑物阻挡了卫星信号,卫星定位系统无法精准应用于室内定位。为解决这一问题,设计了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和改进的全连接神经网络(Fully Connected Neural Network,FCNN)模型的信道... 在室内定位领域中,由于建筑物阻挡了卫星信号,卫星定位系统无法精准应用于室内定位。为解决这一问题,设计了基于主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和改进的全连接神经网络(Fully Connected Neural Network,FCNN)模型的信道状态信息(Channel State Information,CSI)室内定位方法。首先,采集定位区域的CSI数据,使用滤波算法对数据进行预处理,去除信号中的噪声之后利用PCA对CSI数据进行特征提取,减少特征维度,提高模型性能;其次,对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)进行改进,增强粒子寻优能力;最后,将改进的PSO与误差反向传播(Error Back Propagation,BP)结合作为FCNN模型的训练算法,训练并输出位置信息从而实现CSI室内定位。实验结果表明,所提出算法的平均定位误差大概在0.034m左右,比未加入PCA的原始FCNN定位误差降低了85.71%,比加入PCA的原始FCNN定位误差降低了21%,比加入PCA的时间神经网络(Time Convolution Neural Network,TCNN)定位误差降低了46.03%。 展开更多
关键词 信道状态信息 室内定位 粒子群算法 主成分分析 误差反向传播
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基于BOA-BP神经网络的四旋翼飞行器路径优化 被引量:1
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作者 王舒玮 李嘉 +1 位作者 冯健 岳彩宾 《现代防御技术》 北大核心 2025年第3期74-81,共8页
针对四旋翼飞行器在多障碍物环境中飞行时容易出现路径规划不准确的问题,提出了基于蝴蝶算法(BOA)的BP神经网络优化方法。将四旋翼飞行器在设定路径中的所有途经点作为神经网络的训练样本,通过BOA-BP算法对神经网络进行训练,从而确定了... 针对四旋翼飞行器在多障碍物环境中飞行时容易出现路径规划不准确的问题,提出了基于蝴蝶算法(BOA)的BP神经网络优化方法。将四旋翼飞行器在设定路径中的所有途经点作为神经网络的训练样本,通过BOA-BP算法对神经网络进行训练,从而确定了最佳飞行路径。仿真结果表明,与传统的BOA算法相比,所提出的BOA-BP算法模型可以有效减小四旋翼飞行器路径的误差,均方根误差可从1.60%降低到0.003%。 展开更多
关键词 四旋翼 飞行器 蝴蝶优化算法 BP神经网络 路径优化 训练样本 误差处理
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外啮合齿轮泵困油压力的函数创建及其波动峰值控制研究
9
作者 宋陆昊 宋安然 李玉龙 《机电工程》 北大核心 2025年第11期2235-2244,共10页
针对齿轮泵困油压力现行计算方法的难应用问题,以CB-B 100型齿轮泵为例,对其可函数化的解析方法进行了理论推导、试验测试及其峰值控制的研究。首先,基于困油过程及其等效液压模型,由困油压力变化率为零,推导出了困油压力仅关于困油位... 针对齿轮泵困油压力现行计算方法的难应用问题,以CB-B 100型齿轮泵为例,对其可函数化的解析方法进行了理论推导、试验测试及其峰值控制的研究。首先,基于困油过程及其等效液压模型,由困油压力变化率为零,推导出了困油压力仅关于困油位置变量的函数式;然后,通过对有明显困油压力的泵的无卸荷槽改造,数据采集装置的硬件结构、电路原理的高灵敏度设计及其组件优选,重构了现有的测试平台,进行了多种不同工况下的困油压力测试,结合测试结果对函数结果进行了验证;最后,根据排量式中的形状项和尺寸项分析,进行了同形状项、两种宽径比下的困油压力函数分析。研究结果表明:在同转速0.4 MPa、0.8 MPa背压下,最大困油压力测试值为1.44 MPa、1.93 MPa,较函数值1.65 MPa、1.85 MPa的误差为12.7%、4.3%,背压越大,误差越小,困油压力函数可靠、易应用;在0.267、1.235宽径比下,困油压力波动率为16%和40%,宽径比越小,波动率越小,宽径比最小化措施得当。齿轮副宽径比最小化的困油压力控制措施,使困油压力确定方法更实用,困油压力波动的控制措施更有效。 展开更多
关键词 容积泵 无卸荷槽改造 困油压力波动率 背压 高灵敏度采集电路 误差 宽径比最小化
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健听成年人全方向水平声源定位能力初步研究 被引量:1
10
作者 户红艳 李思阳 +3 位作者 王倩 叶放蕾 李楠 冀飞 《中华耳科学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第5期709-714,共6页
目的利用360°全方向24和36声源测试设备,初步探讨健听中青年和健听老年前期-老年人水平声源定位特点。方法选取2021年4月至2021年9月中国人民解放军总医院耳鼻喉科收治的43例健听成年受试者为研究对象,其中男性22例,女性21例;根据... 目的利用360°全方向24和36声源测试设备,初步探讨健听中青年和健听老年前期-老年人水平声源定位特点。方法选取2021年4月至2021年9月中国人民解放军总医院耳鼻喉科收治的43例健听成年受试者为研究对象,其中男性22例,女性21例;根据年龄分为中青年组(21~49岁)20例和老年前期-老年组(50~72岁)23例。两组分别给予纯音听阈测试、全方向24声源(间隔15°)和36声源(间隔10°)水平声源定位(sound localization,SL)能力评估。给声强度60 dB HL,给声刺激为1 kHz啭音,通过计算均方根误差(root mean square,RMS)、平均绝对误差(mean absolutely error,MAE)等评估受试者的声源定位能力。结果24声源老年前期-老年组MAE、RMS均值高于中青年组的MAE、RMS均值,差异有统计学意义(P<0.05);36声源老年前期-老年组MAE、RMS高于中青年组的MAE、RMS,差异无统计学意义(P>0.05)。24声源和36声源前场MAE和RMS均高于后场的MAE和RMS,前后场的MAE和RMS比较,差异有统计学意义(P<0.01);左右场的MAE、RMS比较,差异无统计学意义(P>0.05)。24声源前后混淆比例为7.73%,36声源前后混淆比例为15.42%;24声源和36声源均为正前方的声源定位准确度最差;老年前期-老年组前后混淆的比例高于中青年组,差异无统计学意义(P>0.05)。结论健听老年前期-老年人全方向24声源和36声源水平定位能力,相比健听中青年组有所下降。左右场的定位准确度高,前后场的定位准确度低,正前方定位准确度最低。全方向水平声源定位能力的测试结果与扬声器数量有关,且反应趋势具有一致性。 展开更多
关键词 声源定位 360°全方向 均方根误差 平均绝对误差 前后混淆
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基于误差倒数法的GM-BPNN-RRM变权组合模型的碳排放量预测
11
作者 王娟 李学鹏 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2025年第5期93-98,共6页
精准有效地预测碳排放量有助于推动低碳经济的发展。基于2000—2023年时间序列数据,选取国内生产总值(gross domestic product, GDP)、能源消耗、城镇化水平和人口数量等核心驱动因素作为预测指标,分别构建灰色模型(grey model, GM)GM(1... 精准有效地预测碳排放量有助于推动低碳经济的发展。基于2000—2023年时间序列数据,选取国内生产总值(gross domestic product, GDP)、能源消耗、城镇化水平和人口数量等核心驱动因素作为预测指标,分别构建灰色模型(grey model, GM)GM(1,5)、反向传播神经网络(back propagation neural network, BPNN)模型和岭回归模型(ridge regression model, RRM)进行实证分析。实证分析结果表明,3种单一模型的平均相对误差(mean relative error, MRE)分别为5.06%、0.44%和1.02%。为进一步提升预测精度,采用误差倒数法确定最优权重系数,构建了GM-BPNN-RRM变权组合预测模型。结果显示,组合模型的平均相对误差降至0.40%,其预测性能优于各单一模型。 展开更多
关键词 GM(1 5) 反向传播神经网络 岭回归模型 误差倒数法 变权组合模型
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基于贝叶斯神经网络的船用惯导定位修正方法 被引量:2
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作者 周红进 宋辉 +2 位作者 范文良 王苏 谷东亮 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期1393-1400,共8页
船用惯性导航系统(inertial navigation system, INS)通常采用与全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)组合导航的方式提高其长时间工作的定位精度。当GNSS失效时,其定位误差将随时间迅速发散。针对这一问题,设... 船用惯性导航系统(inertial navigation system, INS)通常采用与全球卫星导航系统(global navigation satellite system, GNSS)组合导航的方式提高其长时间工作的定位精度。当GNSS失效时,其定位误差将随时间迅速发散。针对这一问题,设计了采用反向传播神经网络(back propagate neural network, BPNN)、根据INS原始输出数据拟合修正经纬度的定位修正方案,提出了基于Bayesian算法更新网络权重系数的方法,结合理论分析和试验研究确定了神经元个数与训练数据集的分配方案。实船试验结果表明,当GNSS失效时,在后续2 h,通过24 h历史数据训练得到的神经网络修正INS位置,相比INS独立工作时的定位误差,修正后误差均值下降了63%,误差最大值下降约50%,最小值下降至0。 展开更多
关键词 惯性导航系统 全球卫星导航系统失效 反向传播神经网络 Bayesian算法 定位误差
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数控机床工作台DSP定位误差系统设计及分析
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作者 路晓云 杨光 《机械管理开发》 2024年第3期187-188,191,共3页
为进一步优化数控机床对于测试误差的补偿功能,开发通过DSP硬件系统对误差进行准确预测并设置补偿措施。建立的定位误差模型预测补偿系统包含数控系统进给轴反馈结构、DSP建模预测系统以及数控系统。研究结果表明,采用Matlab软件运行得... 为进一步优化数控机床对于测试误差的补偿功能,开发通过DSP硬件系统对误差进行准确预测并设置补偿措施。建立的定位误差模型预测补偿系统包含数控系统进给轴反馈结构、DSP建模预测系统以及数控系统。研究结果表明,采用Matlab软件运行得到的优化权值与阈值建立的GA-BP网络进行误差预测共需251μs;采用GA-BP网络构建的模型进行预测时达到了更高精度。该研究有助于提高数控机床加工精度,对提高加工参数的优化起到很好的指导意义以及控制效果。 展开更多
关键词 数控机床 定位误差 数字信号处理器 遗传算法 反向传播网络
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高空舱进气环境压力模拟新型自抗扰控制 被引量:6
14
作者 李婉如 张和洪 +4 位作者 王鹏 翟超 张松 但志宏 王信 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期246-256,共11页
高空舱进气环境压力模拟控制系统在发动机开展过渡态试验中存在强气流扰动及大量随机噪声干扰,为此,提出新型非线性状态误差反馈函数xal及在结构上引入总扰动状态变量反馈环节来设计扩张状态观测器算法(记作xal-ESO),并以此提出基于xal-... 高空舱进气环境压力模拟控制系统在发动机开展过渡态试验中存在强气流扰动及大量随机噪声干扰,为此,提出新型非线性状态误差反馈函数xal及在结构上引入总扰动状态变量反馈环节来设计扩张状态观测器算法(记作xal-ESO),并以此提出基于xal-ESO的高空舱进气环境压力模拟新型自抗扰控制方法。借助数值仿真对比所提出的xal-ESO与常见ESO在状态与总扰动方面的估计能力,结果表明xal-ESO能有效抑制系统输出噪声并取得较好的估计品质。基于系统核心设备模型搭建高空舱进气环境压力模拟仿真平台并进行工程试验,对比了基于xal-ESO的自抗扰控制与当前工程中使用的线性自抗扰控制的进气环境压力控制效果,试验结果显示线性自抗扰控制方法受噪声影响明显,而所提出的新型自抗扰控制方法在发动机过渡态试验中跟踪进气压力时超调量降低了58.70%,稳态误差降低了95.71%,表明该方法能够有效提升高空舱进气环境压力模拟效果,提升发动机过渡态性能评价的准确性。 展开更多
关键词 高空舱 压力模拟 过渡态试验 非线性状态误差反馈 扩张状态观测器 自抗扰控制
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基于ELM-AE和BP算法的极限学习机特征表示方法 被引量:1
15
作者 苗军 刘晓 +1 位作者 常艺茹 乔元华 《北京信息科技大学学报(自然科学版)》 2024年第1期37-41,共5页
基于极限学习机自编码器(extreme learning machine based autoencoder,ELM-AE)和误差反向传播(back propagation,BP)算法,针对ELM提出了一种改进的特征表示方法。首先,使用ELM-AE以无监督的方式学习紧凑的特征表示,即ELM-AE输出权重;其... 基于极限学习机自编码器(extreme learning machine based autoencoder,ELM-AE)和误差反向传播(back propagation,BP)算法,针对ELM提出了一种改进的特征表示方法。首先,使用ELM-AE以无监督的方式学习紧凑的特征表示,即ELM-AE输出权重;其次,利用ELM-AE输出权重来初始化BP神经网络的输入权重,然后对BP网络进行监督训练;最后,用微调的BP网络输入权重初始化ELM的输入权重参数。在MNIST数据集上的实验结果表明,采用BP算法对ELM-AE学习的参数进行约束,可以得到更紧凑且具有判别性的特征表示,有助于提高ELM的性能。 展开更多
关键词 极限学习机自编码器 误差反向传播 极限学习机
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谐波驱动系统Back-stepping滑模控制研究
16
作者 宋港 陈满意 +3 位作者 邱临风 张杰 杨燃 张瀚 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第4期559-565,共7页
针对谐波传动系统动力学模型中存在的柔性变形、摩擦和运动误差等非线性因素。为了提高系统的传动精度,针对系统非线性刚度和静态误差因素进行了建模,并提出了一种Back-stepping滑模控制方法。利用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统的... 针对谐波传动系统动力学模型中存在的柔性变形、摩擦和运动误差等非线性因素。为了提高系统的传动精度,针对系统非线性刚度和静态误差因素进行了建模,并提出了一种Back-stepping滑模控制方法。利用Lyapunov稳定性理论,证明了闭环系统的误差是一致有界的。仿真结果表明,与PID控制相比,采用Back-stepping滑模控制,系统传动误差曲线峰峰值减小66.63%;负载端角速率误差曲线峰峰值减小77.35%。Back-stepping滑模控制能有效地补偿系统传动误差,抑制其负载端的速度波动,提高了系统的传动精度。 展开更多
关键词 谐波驱动系统 静态误差 Back-stepping滑模控制 传动误差
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基于GA-BP网络的数控机床动态误差预测研究 被引量:2
17
作者 李帅杰 陈光胜 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第10期1747-1758,共12页
动态误差是高速高精度数控机床的重要误差源,针对实际加工过程中动态误差对工件精度影响较大的问题,提出了一种基于遗传算法优化的反向传播(GA-BP)神经网络以预测动态误差。首先,为了提高神经网络对动态误差的预测精度,从线性特征与非... 动态误差是高速高精度数控机床的重要误差源,针对实际加工过程中动态误差对工件精度影响较大的问题,提出了一种基于遗传算法优化的反向传播(GA-BP)神经网络以预测动态误差。首先,为了提高神经网络对动态误差的预测精度,从线性特征与非线性特征两方面对动态误差影响因素进行了深入分析,确定了神经网络输入输出参数;然后,采用了遗传算法对BP神经网络进行了优化,建立了动态误差模型,获得了最优网络学习参数,从而实现了对动态跟随误差的精准预测;之后,采用三次样条插值的方法对理想轨迹与实际轨迹之间的轮廓误差进行了计算,有效提高了轮廓误差估算精度;最后,采用了五轴数控机床进行了实验,对模型的有效性进行了验证。研究结果表明:所建神经网络模型可以精准预测机床反向越冲特性对轮廓误差的影响,各轴的动态误差预测精度为±3μm,复杂轨迹轮廓误差预测精度为±1.5μm。实验结果验证了所建模型的可靠性,为后续机床动态误差建模与控制研究提供了一定的参考价值。 展开更多
关键词 高速高精度数控机床 动态误差 非线性特征 遗传算法优化的反向传播神经网络 轮廓误差估算
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人工神经网络在果蔬干燥领域应用进展 被引量:2
18
作者 樊宇航 宋卫东 +3 位作者 王教领 王明友 丁天航 周德欢 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第8期112-119,147,共9页
果蔬干燥是农产品加工中的重要环节,构建精确的干燥动力学模型成为干燥领域的重点方向。综述人工神经网络在果蔬干燥过程中的应用现状、分析存在的问题和做出展望。针对神经网络在干燥过程中的各种场景分类为四个部分:含水率预测、品质... 果蔬干燥是农产品加工中的重要环节,构建精确的干燥动力学模型成为干燥领域的重点方向。综述人工神经网络在果蔬干燥过程中的应用现状、分析存在的问题和做出展望。针对神经网络在干燥过程中的各种场景分类为四个部分:含水率预测、品质检测、工艺优化和控制系统方面,总结各部分的应用类型及发展创新;再对比传统干燥模型和人工神经网络模型;最后介绍混合神经网络的应用场景。发现人工神经网络比传统干燥模型更精确,且混合神经网络结合专家系统、模糊逻辑等理论能够提供准确的预测,作为一种新颖高效的建模技术,可以广泛应用于果蔬加工的优化、控制、自动化等领域。其中应用最广泛的就是与遗传算法结合的GA-BP神经网络,BP负责预测、GA负责寻优,在这样的算法中不仅可以精确预测结果还可以优化工艺。这样的模型更适合果蔬干燥且在未来有更广阔的发展空间,以期这些探讨和分析对果蔬干燥领域具有参考意义。 展开更多
关键词 果蔬干燥 神经网络 干燥动力学模型 误差反向传播算法 含水率预测
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基于ACO-BP算法的熔融沉积成型翘曲变形量的预测方法 被引量:3
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作者 田国良 周肖宇 李逸仙 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期87-92,共6页
针对熔融沉积成型翘曲变形量预测问题,提出了一种基于蚁群算法(ACO)-误差反向传播(BP)神经网络算法的预测方法。采用ACO算法优化BP神经网络的初始权值、阈值,防止其训练时收敛于局部极小。基于正交试验分别设计4因素4水平的训练样本集和... 针对熔融沉积成型翘曲变形量预测问题,提出了一种基于蚁群算法(ACO)-误差反向传播(BP)神经网络算法的预测方法。采用ACO算法优化BP神经网络的初始权值、阈值,防止其训练时收敛于局部极小。基于正交试验分别设计4因素4水平的训练样本集和4因素3水平的验证样本集。训练样本集用于预测模型的学习,验证样本集用于验证预测方法的精度。基于极差法分析了各工艺参数对翘曲变形量的影响程度。结果表明,工艺参数对翘曲变形量的影响程度从大到小分别为层高、填充率、喷头挤出温度和打印速度。采用训练样本集充分训练预测模型后,验证基于ACO-BP算法的翘曲变形量预测方法的效果。基于均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)评价模型预测精度。对于RMSE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的1.7倍;对于MSE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的2.9倍;对于MAE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的1.6倍;对于MAPE,BP算法的预测精度约为ACO-BP算法的2.2倍。基于ACO算法优化的BP神经网络预测精度更高。 展开更多
关键词 蚁群算法-误差反向传播神经网络算法 熔融沉积成型 翘曲变形量 预测方法
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人工神经网络在电力营销系统中的应用与实现 被引量:4
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作者 方晓萌 章玉 +2 位作者 赵夏楠 巩莹 刘豪 《科技创新与应用》 2024年第13期167-170,共4页
在电力行业信息化发展背景下,收集与存储大量电力数据,可为电力企业营销决策制定提供依据。该文提出采用人工神经网络构建电力营销系统BP神经网络模型,通过智能决策树分类算法预处理模型数据,得到最优化的模型数据,并改进神经网络隐含... 在电力行业信息化发展背景下,收集与存储大量电力数据,可为电力企业营销决策制定提供依据。该文提出采用人工神经网络构建电力营销系统BP神经网络模型,通过智能决策树分类算法预处理模型数据,得到最优化的模型数据,并改进神经网络隐含层节点数目算法,结合应用分时段预测方法及共轭梯度算法分别进行网络训练及网络结构优化,为网络收敛速度加快提供保障,得出相对准确的电力营销年度电量预测结论,说明电力营销系统中人工神经网络具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 人工神经网络 电力营销 误差反向传播模型 BP神经网络模型 决策树分类算法
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