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基于IDBO-BP的喷墨印刷液滴质量预测的方法研究
1
作者
李莹
娄杨伟
+2 位作者
李海山
何自芬
刘梦莲
《包装工程》
北大核心
2025年第11期174-184,共11页
目的实现喷墨印刷液滴质量的精准预测和控制,提升喷墨印刷质量。方法提出一种改进的蜣螂优化器(Improved dung beetle optimizer,IDBO)来优化反向传播(Back propagation,BP)神经网络的模型,以精确预测喷墨印刷过程中的液滴质量。首先,...
目的实现喷墨印刷液滴质量的精准预测和控制,提升喷墨印刷质量。方法提出一种改进的蜣螂优化器(Improved dung beetle optimizer,IDBO)来优化反向传播(Back propagation,BP)神经网络的模型,以精确预测喷墨印刷过程中的液滴质量。首先,采用动态反向学习策略初始化种群,以增强种群的多样性和均匀性;其次,引入黄金正弦因子,提升算法的收敛速度和寻优精度,同时平衡局部和全局搜索能力。结果通过对9个基准测试函数的性能评估,IDBO算法展现出更优的收敛精度和更快的收敛速度。应用IDBO优化的BP神经网络进行液滴质量预测,IDBO-BP模型显著降低了均方根误差(Root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(Mean bsolute error,MAE),最高分别降低了48%和38%,同时拟合优度(R^(2))提升了3%。结论结果证实IDBO-BP模型在预测喷墨印刷液滴质量方面的优越性能,并验证了其在喷墨印刷领域的应用潜力。
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关键词
改进蜣螂优化器
动态反向学习策略
黄金正弦因子
IDBO-BP模型
喷墨液滴质量预测
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职称材料
改进人工鱼群算法优化小波神经网络的变压器故障诊断
被引量:
39
2
作者
贾亦敏
史丽萍
严鑫
《河南理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第2期103-109,共7页
针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和...
针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和平移系数进行修正,通过引入动态反向学习策略实时优化人工鱼分布,迭代后半程采用基于柯西分布的自适应人工鱼视野范围提高算法精度。结果表明,该改进鱼群算法优化的小波神经网络相比标准粒子群算法优化小波神经网络和标准鱼群算法优化小波神经网络,诊断速度更快,准确率更高。
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关键词
变压器
故障诊断
小波神经网络
改进人工鱼群算法
粒子群优化算法
动态反向学习策略
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职称材料
题名
基于IDBO-BP的喷墨印刷液滴质量预测的方法研究
1
作者
李莹
娄杨伟
李海山
何自芬
刘梦莲
机构
昆明理工大学机电工程学院
云南新宜特印刷包装有限公司
出处
《包装工程》
北大核心
2025年第11期174-184,共11页
基金
国家自然科学基金(62171206)。
文摘
目的实现喷墨印刷液滴质量的精准预测和控制,提升喷墨印刷质量。方法提出一种改进的蜣螂优化器(Improved dung beetle optimizer,IDBO)来优化反向传播(Back propagation,BP)神经网络的模型,以精确预测喷墨印刷过程中的液滴质量。首先,采用动态反向学习策略初始化种群,以增强种群的多样性和均匀性;其次,引入黄金正弦因子,提升算法的收敛速度和寻优精度,同时平衡局部和全局搜索能力。结果通过对9个基准测试函数的性能评估,IDBO算法展现出更优的收敛精度和更快的收敛速度。应用IDBO优化的BP神经网络进行液滴质量预测,IDBO-BP模型显著降低了均方根误差(Root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(Mean bsolute error,MAE),最高分别降低了48%和38%,同时拟合优度(R^(2))提升了3%。结论结果证实IDBO-BP模型在预测喷墨印刷液滴质量方面的优越性能,并验证了其在喷墨印刷领域的应用潜力。
关键词
改进蜣螂优化器
动态反向学习策略
黄金正弦因子
IDBO-BP模型
喷墨液滴质量预测
Keywords
improved dung beetle optimizer
dynamic reverse learning strategy
golden sine factor
IDBO-BP model
prediction of inkjet droplet mass
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
改进人工鱼群算法优化小波神经网络的变压器故障诊断
被引量:
39
2
作者
贾亦敏
史丽萍
严鑫
机构
中国矿业大学电气与动力工程学院
国网上海市电力公司市北供电公司
出处
《河南理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019年第2期103-109,共7页
基金
教育部科学技术研究重大项目(311021)
高等学校博士学科点专项科研基金资助项目(20110095110015)
文摘
针对油浸式变压器故障类型的复杂难辨,结合油中气体分析法,提出一种基于改进人工鱼群算法优化小波神经网络的故障诊断模型。基于经典三层小波神经网络,采用粒子化的人工鱼群算法对小波神经网络输入和输出层的权值、小波神经元的伸缩和平移系数进行修正,通过引入动态反向学习策略实时优化人工鱼分布,迭代后半程采用基于柯西分布的自适应人工鱼视野范围提高算法精度。结果表明,该改进鱼群算法优化的小波神经网络相比标准粒子群算法优化小波神经网络和标准鱼群算法优化小波神经网络,诊断速度更快,准确率更高。
关键词
变压器
故障诊断
小波神经网络
改进人工鱼群算法
粒子群优化算法
动态反向学习策略
Keywords
transformer
fault diagnosis
wavelet neural network
improved artificial fish-swarm algorithm
particle swarm optimization algorithm
dynamic opposition-based learning strategy
分类号
TM411 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IDBO-BP的喷墨印刷液滴质量预测的方法研究
李莹
娄杨伟
李海山
何自芬
刘梦莲
《包装工程》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
改进人工鱼群算法优化小波神经网络的变压器故障诊断
贾亦敏
史丽萍
严鑫
《河南理工大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2019
39
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职称材料
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