基于RBF神经网络的纸张定量水分解耦控制系统设计 被引量：5

1

作者 尤斌 彭晗 +1 位作者 胡慕伊 熊智新 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第4期39-42,共4页

抄纸过程中纸机系统具有大滞后、非线性、时变等特点,纸张定量与水分之间存在强耦合效应,针对这些问题,设计了一种基于RBF神经网络的PID解耦控制方法。利用RBF神经网络辨识定量与水分的数学模型,实时调整PID控制器的参数,实现系统的解... 抄纸过程中纸机系统具有大滞后、非线性、时变等特点,纸张定量与水分之间存在强耦合效应,针对这些问题,设计了一种基于RBF神经网络的PID解耦控制方法。利用RBF神经网络辨识定量与水分的数学模型,实时调整PID控制器的参数,实现系统的解耦功能。仿真结果表明,该方法具有良好的静态、动态性能和很强的自适应性,能有效解决纸张定量和水分之间的耦合作用。 展开更多

关键词 RBF神经网络 定量 水分 解耦控制

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基于BP神经网络的船用反应堆屏蔽设计快速计算功能研究 被引量：7

2

作者 于志翔 邹树梁 +1 位作者 徐守龙 蔡祥鸣 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2016年第2期209-213,共5页

船用反应堆的屏蔽设计问题直接关系到核能能否安全的用作舰船的动力系统,而在屏蔽设计问题中屏蔽计算是十分重要的环节。为了实现在一定误差范围内实现快速计算功能,采用BP神经网络模拟学习MCNP的计算过程,仅需给出指定的输入变量即可... 船用反应堆的屏蔽设计问题直接关系到核能能否安全的用作舰船的动力系统,而在屏蔽设计问题中屏蔽计算是十分重要的环节。为了实现在一定误差范围内实现快速计算功能,采用BP神经网络模拟学习MCNP的计算过程,仅需给出指定的输入变量即可预测屏蔽计算输出结果,解决了MCNP计算耗时过长问题,提高了屏蔽设计优化效率。 展开更多

关键词 屏蔽计算优化 BP神经网络

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基于跨层的UWB无线网络的优化 被引量：1

3

作者 张学毅 梁建华 《无线电工程》 2008年第8期11-14,共4页

为保证UWB无线通信有效利用网络资源,达到系统总吞吐量最大、总传输功率最小、QoS最优等目的,必需对UWB无线通信网络采用自适应跨层设计等优化策略。结合UWB无线网络协议设计中的一些关键问题,提出并分析了2个跨层路由协议设计方案,将... 为保证UWB无线通信有效利用网络资源,达到系统总吞吐量最大、总传输功率最小、QoS最优等目的,必需对UWB无线通信网络采用自适应跨层设计等优化策略。结合UWB无线网络协议设计中的一些关键问题,提出并分析了2个跨层路由协议设计方案,将方案在NS2环境下进行了仿真。测试结果表明:当链路速率Rs为480Mbit/s时,系统吞吐率约为450Mbit/s,分组投递率约为0.94;噪声门限μ0的取值对UWB网络的PSR、路由建立时间产生影响。 展开更多

关键词 UWB通信 自适应跨层 路由准则 NS2仿真

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结合规则知识与神经网络于空袭武器的辅助选择

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作者 胡剑文 张维明 刘忠 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2004年第3期42-45,51,共5页

结合规则推理与神经网络,提出了一种新的空袭武器辅助选择方法。其根据空袭武器选择的基本原则以及问题的特点,构造T-S模糊逻辑系统及其实现的相应神经网络模型,然后通过已有的战例与试验例子训练神经网络,并对问题进行求解,得出空袭武... 结合规则推理与神经网络,提出了一种新的空袭武器辅助选择方法。其根据空袭武器选择的基本原则以及问题的特点,构造T-S模糊逻辑系统及其实现的相应神经网络模型,然后通过已有的战例与试验例子训练神经网络,并对问题进行求解,得出空袭武器选择提供依据(一种量化的武器适用度)。另外,还利用专家提供的规则知识于学习实例的预处理,学习实例信息的扩充。 展开更多

关键词 空袭武器选择 规则知识 模糊神经网络 知识融合

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基于神经网络的武器装备维修费用灰色预测 被引量：5

5

作者 张昊 殷硕 +1 位作者 程志高 高永昌 《四川兵工学报》 CAS 2009年第7期52-54,共3页

针对武器装备维修费用影响因素多,各因素之间关系复杂,难以把握的特点,文章将该预测视为灰色系统并建立GM(1,1)预测模型,通过BP神经网络挖掘预测值同预测残差之间的关系,进一步提高灰色预测模型的精确度.

关键词 武器装备维修费用 灰色预测模型 BP神经网络

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基于深度强化学习的自动驾驶车控制算法研究 被引量：19

6

作者 王丙琛 司怀伟 谭国真 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期41-45,80,共6页

为了提高基于强化学习的自动驾驶车控制算法的学习效率,提出了一种结合专家经验的自动驾驶策略学习算法(deep deterministic policy gridient with expert,DDPGwE)。DDPGwE采用基于DDPG的强化学习框架进行模型在线训练,使用真实的人类... 为了提高基于强化学习的自动驾驶车控制算法的学习效率,提出了一种结合专家经验的自动驾驶策略学习算法(deep deterministic policy gridient with expert,DDPGwE)。DDPGwE采用基于DDPG的强化学习框架进行模型在线训练,使用真实的人类驾驶数据对actor网络进行预训练,同时在actor网络中加入LSTM预测机制,提升自动驾驶车对将要发生状况的预判。在仿真平台TORCS中的实验结果表明,所提算法相较于原始DDPG算法,训练时间大大缩短,收敛速度加快,提高了模型的稳定性和泛化能力。 展开更多

关键词 神经网络 强化学习 自动驾驶 DDPG算法 actor-critic网络 LSTM

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基于BP神经网络的负载识别和C语言实现 被引量：6

7

作者 王娟 高蒙 亢海伟 《河北省科学院学报》 CAS 2005年第1期11-14,共4页

对学生公寓用电负载的类型进行识别,识别出负载中计算机功率的值,进而判断检测到的总功率中所含的非计算机功率,以限制大功率负载的应用,对学生公寓的用电管理有重大意义。对所采集不同负载类型的电压、电流信号进行傅立叶交换,提取特征... 对学生公寓用电负载的类型进行识别,识别出负载中计算机功率的值,进而判断检测到的总功率中所含的非计算机功率,以限制大功率负载的应用,对学生公寓的用电管理有重大意义。对所采集不同负载类型的电压、电流信号进行傅立叶交换,提取特征值,并加入总功率参数作为BP神经网络的训练样本,训练网络对负载中计算机功率进行识别,并用C语言编程实现。对石家庄铁道学院学生公寓电器类型的识别结果表明,神经网络方法用于识别电器类型具有可靠性和实用性。 展开更多

关键词 神经网络 负载识别 C语言

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基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流量预测方法研究 被引量：6

8

作者 张春生 刘树东 谭覃 《天津城建大学学报》 2017年第2期143-148,共6页

短时交通流量预测是智能交通系统的重要技术之一.BP神经网络可以充分逼近任意复杂的非线性系统,但存在收敛速度缓慢、易陷入局部极值等缺点.针对短时交通流量预测高度不确定性和非线性的特点,结合保留精英遗传算法和自适应遗传算法,提... 短时交通流量预测是智能交通系统的重要技术之一.BP神经网络可以充分逼近任意复杂的非线性系统,但存在收敛速度缓慢、易陷入局部极值等缺点.针对短时交通流量预测高度不确定性和非线性的特点,结合保留精英遗传算法和自适应遗传算法,提出了保留精英自适应遗传算法,建立了保留精英自适应遗传算法优化BP神经网络的短时交通流量预测模型.仿真结果表明,该模型提高了短时交通流量预测的准确性和可靠性. 展开更多

关键词 BP神经网络 遗传算法 精英选择 自适应 短时交通流量

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神经网络结构优化在肉鸡生长性能预测中的应用

9

作者 吴广发 林丕源 +2 位作者 黄沛杰 肖媚燕 张键锋 《广东农业科学》 CAS CSCD 北大核心 2011年第22期126-129,共4页

动物生长性能预测是养殖业信息技术的核心应用之一。分析季节性因素对肉鸡生长状况的影响,进而建模和预测肉鸡生长性能,可以为大规模肉鸡养殖提供良好的决策支持。基于神经网络模型及其结构优化理论,采用国内著名肉鸡养殖公司提供的案... 动物生长性能预测是养殖业信息技术的核心应用之一。分析季节性因素对肉鸡生长状况的影响,进而建模和预测肉鸡生长性能,可以为大规模肉鸡养殖提供良好的决策支持。基于神经网络模型及其结构优化理论,采用国内著名肉鸡养殖公司提供的案例数据,进行系统的神经网络结构优选试验,得到了较为稳定和有效的预测模型。 展开更多

关键词 性能预测 神经网络 结构优化 肉鸡养殖 季节性因素

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基于时空特性和灰色神经网络的短时交通流预测 被引量：3

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作者 蔡翠翠 王本有 常志强 《沈阳理工大学学报》 CAS 2019年第2期32-36,43,共6页

为了提高城市道路短时交通流的预测精度,提出一种基于时空变化特性和灰色神经网络的短时交通流预测模型。通过对道路短时交通流时间和空间特性的分析,将预测路段与相邻路段进行灰色关联度分析,深度挖掘道路交通流的空间信息,并利用灰色... 为了提高城市道路短时交通流的预测精度,提出一种基于时空变化特性和灰色神经网络的短时交通流预测模型。通过对道路短时交通流时间和空间特性的分析,将预测路段与相邻路段进行灰色关联度分析,深度挖掘道路交通流的空间信息,并利用灰色神经网络组合模型对预测路段进行短时交通流预测。以合肥市的道路实测数据进行实例分析,结果表明,相比单一时间序列预测模型,该方法有效提高了道路短时交通流的预测精度。 展开更多

关键词 智能交通 交通流预测 时空特性 灰色神经网络 预测精度

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CMS530电脑横机及总线控制的探讨

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作者 屈岚 《轻纺工业与技术》 2012年第5期101-103,共3页

德国CMS系列全自动电脑横机是科技含量颇高的自动化针织机械,它融计算机数字控制、机械设计及软件工程等为一体。现以CMS530机横为样机,探讨了电脑横机工作原理和总线控制理论,为产品更新和设备改造提供参考。

关键词 电脑横机 机械设计 总线控制

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基于注意力机制的GRU-IKF场面滑行轨迹预测模型

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作者 刘雨生 汤新民 任宣铭 《北京航空航天大学学报》 2025年第3期1028-1036,共9页

为解决机场场面滑行冲突、等待时间长等运行问题,保证场面安全的同时提高服务水平,增加机场吞吐量,针对机器学习模型性能依赖于良好数据集的现状,提出一种基于注意力机制、融合门控循环单元(GRU)和改进卡尔曼滤波算法(IKF)的场面航空器... 为解决机场场面滑行冲突、等待时间长等运行问题,保证场面安全的同时提高服务水平,增加机场吞吐量,针对机器学习模型性能依赖于良好数据集的现状,提出一种基于注意力机制、融合门控循环单元(GRU)和改进卡尔曼滤波算法(IKF)的场面航空器滑行轨迹预测模型。使用3个独立的门控循环单元网络来捕获航空器未来时刻的运动状态和时间上的依赖性,并引入注意力机制加强提取数据差异性特征的能力,学习输入到输出的映射关系;与改进后的扩展卡尔曼滤波器融合,将神经网络输出的结果整合到状态预测和更新过程,以提高预测轨迹序列的准确性。利用禄口机场航空器真实滑行轨迹对所提模型的有效性进行验证,仿真结果表明:所提模型能够对场面航空器滑行轨迹进行有效准确的预测,总体均方误差约为0.00128,相较于单一循环神经网络(RNN)、长短时记忆(LSTM)网络及GRU模型,均方根误差(RMSE)分别减小72.9%,54.7%和39.9%,预测耗时40 ms,可以准确、快速预测滑行轨迹,为降低机场场面管理系统运行负荷提供帮助。 展开更多

关键词 航空运输 改进卡尔曼滤波 GRU-Attention神经网络 机场场面运行 轨迹预测

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