基于在线学习误差反传算法的仿真伺服系统设计

1

作者 段海滨 王道波 +1 位作者 于秀芬 朱家强 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期267-271,共5页

针对无人机(UAV)仿真伺服系统的驱动模型,提出了一种将误差反传算法用于UAV仿真伺服系统在线学习设计的新方案。在该算法中采用了BP神经网络的基本思想,设计了两输入、单隐层、两输出在线学习策略,输入层分别为给定指令信号和反馈数字... 针对无人机(UAV)仿真伺服系统的驱动模型,提出了一种将误差反传算法用于UAV仿真伺服系统在线学习设计的新方案。在该算法中采用了BP神经网络的基本思想,设计了两输入、单隐层、两输出在线学习策略,输入层分别为给定指令信号和反馈数字解算后的位置信号;隐含层单元数为12 个;输出层设为2 个输出单元,即经在线学习误差反传算法学习训练后的数字位置和速度,其中位置控制器采用自调节比例积分微分(PID)控制,速度通过数字/模拟(D/A)转换后传送到速度控制器,设定精度误差指标为0.05,训练样本数为30。用研制的UAV仿真伺服系统对UAV光纤陀螺传感器进行含实物半物理实时仿真实验,结果表明,该在线学习误差反传算法控制方案的UAV仿真伺服系统具有收敛性好、动态响应快、鲁棒性强的特点。 展开更多

关键词 误差反传算法 BP神经网络 仿真伺服系统 在线学习 无人机

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神经网络中误差反传算法的分析与改进 被引量：3

2

作者 申挺 金云程 《暨南大学学报（自然科学与医学版）》 CAS CSCD 1998年第1期118-123,共6页

分析了ＢＰ网络存在的主要问题及其产生原因，提出了改进算法ＢＰＧ，以共轭梯度方向代替梯度方向进行搜索，并在学习过程中采用不精确的一维搜索、限幅和条件轮回等措施．计算机仿真结果表明：改进的ＢＰＧ算法优于原ＢＰ算法．

关键词 BP算法 共轭梯度 神经网络 误差反传算法

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神经网络反传改进算法及其用于分析复方药物 被引量：6

3

作者 李志良 曾鸽鸣 +4 位作者 邱细敏 吴筱屏 吉田英 石乐明 李梦龙 《分析测试学报》 CAS CSCD 1996年第4期23-28,共6页

提出了一种反向传播改进算法ＭＢＰ，能加快神经网络ＮＮ的收敛速度，增强反传算法的实用性。用于分析多元复方药物，结果良好，操作简便。

关键词 神经网络 反传改进算法 药物分析 复方药物

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弹性反传神经网络法预测烷基苯的疏水性常数

4

作者 刘二东 杨更亮 +2 位作者 田宝娟 李志伟 陈义 《色谱》 CAS CSCD 北大核心 2002年第3期216-218,共3页

介绍了应用人工神经网络预测烷基苯分子疏水性常数的方法。该法同传统方法相比 ,具有操作简便 ,适用范围广的特点。基于误差反传神经网络 ,建立了分子连接性指数 (χ)、范德华表面积 (Aw)和疏水性常数 (logP)之间的数学模型。应用该模... 介绍了应用人工神经网络预测烷基苯分子疏水性常数的方法。该法同传统方法相比 ,具有操作简便 ,适用范围广的特点。基于误差反传神经网络 ,建立了分子连接性指数 (χ)、范德华表面积 (Aw)和疏水性常数 (logP)之间的数学模型。应用该模型对烷基苯分子的疏水性常数进行预测 ,其平均相对偏差为 0 6 7%。并且通过与标准误差反传算法和自适应学习算法相比较 ,发现弹性反传算法具有训练速度快 。 展开更多

关键词 预测 人工神经网络 弹性反传算法 疏水性常数 烷基苯 分子连接性指数 范德华表面积

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自适应动量项BP神经网络盲均衡算法 被引量：14

5

作者 王华 程海青 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第6期1297-1300,共4页

为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法。该算法根据盲均衡过程中误差函数的变... 为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法。该算法根据盲均衡过程中误差函数的变化情况,自适应调节BP神经网络的动量项,充分发挥动量项在避免网络训练陷于较浅的局部极小点的优势。仿真实验结果表明,该算法在稳定性及收敛性能上均优于固定动量BP神经网络盲均衡算法。 展开更多

关键词 盲均衡 误差反传算法 神经网络 自适应算法 动量项

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神经网络Kalman滤波算法及多组分光度分析应用 被引量：4

6

作者 李志良 曾鸽鸣 +4 位作者 吴筱屏 吉田英 邱细敏 李梦龙 石乐明 《分析测试学报》 CAS CSCD 1996年第4期29-34,共6页

前馈神经网络ＮＮ误差反向传播算法（ＢＰ）收敛速度较慢且常陷入局部极优值等，针对此种缺陷提出了一种基于扩展Ｋａｌｍａｎ滤波的快速学习新算法（ＥＦ）。与ＢＰ相比，ＥＦ法不仅学习效率高收敛速度快，数值稳定性好，而且所需学习... 前馈神经网络ＮＮ误差反向传播算法（ＢＰ）收敛速度较慢且常陷入局部极优值等，针对此种缺陷提出了一种基于扩展Ｋａｌｍａｎ滤波的快速学习新算法（ＥＦ）。与ＢＰ相比，ＥＦ法不仅学习效率高收敛速度快，数值稳定性好，而且所需学习次数少，调节参数少，由非线性系统建模与辨识的模拟结果表明，ＥＦ是提高网络收敛速度改善神经学习性能的一种有效方法，谈谈用于多组分光谱分析，结果良好。 展开更多

关键词 神经网络 反传算法 卡尔曼滤波算法 光度分析

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BP 算法执行过程中的平台现象及其减少方法的研究 被引量：1

7

作者 王科俊 金鸿章 +1 位作者 李国斌 李殿璞 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 1997年第5期40-48,共9页

基于对ＢＰ算法执行中存在的平台现象的分析，从神经元作用函数的总输入、作用函数的选择、作用函数的自适应调整和网络初始权值的选择几方面，分析和研究了减少平台现象的措施提出了神经元作用函数的选择方法，给出了具有作用函数自... 基于对ＢＰ算法执行中存在的平台现象的分析，从神经元作用函数的总输入、作用函数的选择、作用函数的自适应调整和网络初始权值的选择几方面，分析和研究了减少平台现象的措施提出了神经元作用函数的选择方法，给出了具有作用函数自适应调整的ＢＰ算法。 展开更多

关键词 神经网络 反传算法 平台现象 BP算法 执行过程

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建立点焊质量神经网络监测模型时作用函数的选取 被引量：7

8

作者 张忠典 李冬青 +1 位作者 赵洪运 范伟光 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期49-62,共14页

多层前向神经网络是最常用、最流行的神经网络模型 ,其逼近能力和训练算法是其应用的关键。误差反传算法 (BP)以诸多的优点而成为多层前向神经网络训练的首选算法 ,但却存在收敛速度慢的缺点。研究发现 ,“假饱和”是导致BP算法收敛缓... 多层前向神经网络是最常用、最流行的神经网络模型 ,其逼近能力和训练算法是其应用的关键。误差反传算法 (BP)以诸多的优点而成为多层前向神经网络训练的首选算法 ,但却存在收敛速度慢的缺点。研究发现 ,“假饱和”是导致BP算法收敛缓慢的主要原因之一 ,也是减小点焊质量监测模型误差的主要障碍。为了减少BP算法学习过程中出现“假饱和”的可能性、加快学习速度 。 展开更多

关键词 点焊质量 监测模型 神经元网络 误差反传算法 作用函数

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神经网络与紫外光谱法同时测定芳香类化合物 被引量：7

9

作者 曾鸽鸣 胡芳 +2 位作者 李治章 李梦龙 李志良 《分析科学学报》 CAS CSCD 1996年第2期121-124,共4页

测定了苯酚、苯胺、α萘胺、间二硝基苯及对氧基苯甲醛混合体系的紫外光谱，用神经网络法直接对混合体系紫外光谱数据进行处理，成功地测定了混合体系各组分含量。

关键词 神经网络 反传算法 紫外光谱 芳香族化合物

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人工神经网络应用于光谱分析：校正与辨识 被引量：4

10

作者 李志良 刘曙琼 +4 位作者 石乐明 潘忠孝 楼蔓藤 李梦龙 余般梅 《应用科学学报》 CAS CSCD 1995年第2期179-183,共5页

将人工神经网络（ＡＮＮ）用于光谱分析校正与定量分辨中。采用三层节点模型和反向传播学习算法对模拟与实测数据处理结果表明，人工神经网络对光谱分析校正与定量辨识是可行的，从而为光谱辨识与多元校正提供了一条新途径。

关键词 反传算法 校正 分辨 人工神经网络 光谱分析

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脂肪醇沸点的神经网络估算与预测 被引量：3

11

作者 陈刚 胡芳 +2 位作者 向建南 周冰 李志良 《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 1998年第1期27-30,共4页

利用神经网络ＮＮ多层模型及误差反向传插算法（ＢＰＮＮ）研究了脂肪醇沸点与结构的定量关系．并用所提出的方法对多种脂肪醇沸点进行估算和预测，获得良好结果．

关键词 神经网络 反传算法 脂肪醇类 沸点

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基于气象因素的短期电力负荷ANN预报模型 被引量：7

12

作者 刘运红 姜铁兵 +2 位作者 陈丰华 梁年生 杨立常 《水电能源科学》 2001年第4期51-54,共4页

提出了一种基于气象因素 ,利用人工神经元网络进行电力系统短期负荷预报的方法 .该方法比较全面地考虑了气象因素对电力系统负荷的影响 ,操作方便、易用 .仿真计算和实际预报结果表明 ,预报准确度较高 .

关键词 负荷预报 人工神经元网络 误差反传算法 电力系统 预报模型 气象因素

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船用柴油机PID神经网络控制系统的设计 被引量：4

13

作者 郭江华 梁述海 李雁飞 《海军工程大学学报》 CAS 2003年第2期97-100,共4页

给出了PID NN控制器的结构形式、计算公式,并将其应用于船舶柴油机的转速控制系统中.从仿真结果可知,该算法的控制性能和鲁棒稳定性良好,具有较好的自学习和自适应性.

关键词 船用柴油机 转速控制系统 PID控制 PID神经网络 PID-NN 反传算法 仿真

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基于数字图像和SDBP的预混火焰燃烧状态识别 被引量：2

14

作者 朱曙光 宋阁 +1 位作者 谭俊杰 刘心志 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期688-691,共4页

利用数字图像处理技术和最速下降反传算法(SDBP)网络对预混火焰的燃烧状态识别技术进行了研究。针对本生灯的层流预混火焰,利用视频采集卡记录火焰图像,通过数字图像处理得到火焰的位置、形状信息。利用光电池记录火焰的辐射强度信息。... 利用数字图像处理技术和最速下降反传算法(SDBP)网络对预混火焰的燃烧状态识别技术进行了研究。针对本生灯的层流预混火焰,利用视频采集卡记录火焰图像,通过数字图像处理得到火焰的位置、形状信息。利用光电池记录火焰的辐射强度信息。将典型的火焰燃烧状态如稳定燃烧状态、回火状态以及脱火等状态的位置、强度信息作为改进后的SDBP人工神经网络的输入信息进行训练,训练好的SDBP网络接受火焰特征的输入信息,就可以识别火焰燃烧的状态。实验结果表明:该神经网络可以判断出当前火焰的燃烧状态。 展开更多

关键词 火焰燃烧状态 图像处理 最速下降反传算法网络

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基于BP-RAGA神经网络的铣削加工切削参数智能决策研究 被引量：3

15

作者 邹云 罗红波 《工具技术》 北大核心 2005年第5期42-45,共4页

研究了将实码加速遗传算法(RAGA)与误差反传算法(BP)相结合进行神经网络优化,获得合理铣削加工切削参数的方法。

关键词 切削参数 铣削加工 决策研究 实码加速遗传算法 智能 神经网络优化 误差反传算法

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基于神经网络的S参数估计法 被引量：1

16

作者 周力 毛钧杰 姚德淼 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期304-307,共4页

该文讨论了神经网络用于微波电路的一种新的训练算法,是基于误差反传算法与模拟退火算法相结合的。本算法可以解决BP网的局部最小问题。并且不用对神经网络模型的结构作任何改动。通过一个具体算例的计算验证了这种算法。

关键词 神经网络 误差反传算法 模拟退火算法 微波电路 训练算法

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一种可扩展BP在片学习神经网络芯片 被引量：1

17

作者 卢纯 石秉学 陈卢 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第9期1270-1273,共4页

基于 0.6μp标准 CMOS工艺,设计并实现了一种可扩展 BP在片学习神经网络芯片.该芯片包含 8个神经元和64个突触.提出了一种新颖的可扩展拓扑结构,使得利用该芯片构成完整的神经网络系统时,不需附加额外的神经元误差计算芯片;将L个芯片层... 基于 0.6μp标准 CMOS工艺,设计并实现了一种可扩展 BP在片学习神经网络芯片.该芯片包含 8个神经元和64个突触.提出了一种新颖的可扩展拓扑结构,使得利用该芯片构成完整的神经网络系统时,不需附加额外的神经元误差计算芯片;将L个芯片层叠起来就可以得到一个L层的神经网络.该芯片采用模拟电路,利用电容进行电荷存储,在片学习本身可用于权重刷新以保证权重值的正确性.奇偶校验实验证明了该神经网络芯片具有在片学习的能力. 展开更多

关键词 神经网络 在片学习 CMOS模拟集成电路 误差反传算法

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人工神经网络在双向板弹性内力计算中的应用 被引量：3

18

作者 雷汲川 白绍良 《重庆建筑大学学报》 CSCD 2002年第4期31-34,共4页

将人工神经网络技术应用于结构内力分析。介绍了前馈型BP神经网络的模型及其算法 ,在分析双向板弹性内力时 ,建立了一个三层的BP网络 ,将该网络进行训练后计算四边简支双向板跨中弹性最大弯矩。在分析时 ,为了增强网络的推广能力 ,还以... 将人工神经网络技术应用于结构内力分析。介绍了前馈型BP神经网络的模型及其算法 ,在分析双向板弹性内力时 ,建立了一个三层的BP网络 ,将该网络进行训练后计算四边简支双向板跨中弹性最大弯矩。在分析时 ,为了增强网络的推广能力 ,还以权值的修正量作为参考的收敛标准 ;同时 ,为了加快学习速率而不导致振荡 ,还采用了增加动量系数的方法来修改反传中的学习速率。BP网络的分析程序采用Matlab编制。 展开更多

关键词 人工神经网络 双向板 弹性 内力计算 误差反传算法

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神经网络水质预测模型 被引量：9

19

作者 魏文秋 孙春鹏 《中国农村水利水电》 1996年第1期26-29,共4页

常规的水质预测模型因存在许多简化与假定而限制了其精度与实用性的提高。文章通过引入神经网络技术来建立水质预测模型，试图提高预测的精度，在四川沱江的实际应用中取得了较好的效果。

关键词 神经网络 水质预测 误差反传算法

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减小点焊质量神经网络监测模型误差的措施 被引量：1

20

作者 张忠典 李冬青 +1 位作者 唐大平 李学军 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第5期113-116,共4页

点焊过程监测信息与质量参数之间关系也含有较大的非线性 ,用线性模型去描述这样的关系将导致模型误差的增加。为了更好地描述点焊过程监测信息与质量参数之间的复杂关系 ,文中将神经网络理论用于点焊过程模型化。在建立点焊质量神经网... 点焊过程监测信息与质量参数之间关系也含有较大的非线性 ,用线性模型去描述这样的关系将导致模型误差的增加。为了更好地描述点焊过程监测信息与质量参数之间的复杂关系 ,文中将神经网络理论用于点焊过程模型化。在建立点焊质量神经网络监测模型的过程中 ,发现 ,训练过程中的”假饱和”现象是减小网络模型误差的主要障碍。为此 ,分析了各种减小网络模型误差的可能途径 ,提出了相应的改善措施 ,并通过试验证明 ,所提出的观点是正确的。 展开更多

关键词 假饱和 神经元网络 误差反传算法 点焊质量监测

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