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基于RBF神经网络模型的天然气储层测录井岩性识别方法
1
作者 冯昊楠 杨森 +3 位作者 王涛 王依言 曾星海 王方正 《录井工程》 2025年第1期63-69,76,共8页
准确确定储层中岩石的类型和特征,可以为天然气勘探和开发提供重要依据,为此研究基于RBF神经网络模型的天然气储层测录井岩性识别方法。该方法针对设备性能差异和人为操作误差等因素导致测录井数据存在的偏差,分别从数据参数转换、压力... 准确确定储层中岩石的类型和特征,可以为天然气勘探和开发提供重要依据,为此研究基于RBF神经网络模型的天然气储层测录井岩性识别方法。该方法针对设备性能差异和人为操作误差等因素导致测录井数据存在的偏差,分别从数据参数转换、压力平衡和钻井液流速影响3方面对测录井数据进行实时校正预处理,运用经验模态分解方法对校正后的测录井数据进行分解,得到低频、高频测录井数据分量,并计算测录井数据不同分量的状态特征谱熵,再将其输入RBF神经网络模型内,经过模型传输、映射和分类,输出天然气储层的岩性识别结果。实验结果表明,该方法可有效对测录井数据实施校正预处理,同时能从测录井数据内分解其高频分量,可准确识别天然气储层的岩性,应用效果较为显著。 展开更多
关键词 测录井数据 天然气储层 岩性识别 校正预处理 经验模态分解 rbf神经网络
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基于RBF神经网络的飞机油量计算方法
2
作者 罗云鹤 赵铮 《空军工程大学学报》 北大核心 2025年第2期26-33,共8页
针对目前飞机燃油测量采用的查表插值油量计算方法效率低,以及神经网络应用于飞机油箱油量计算存在的精度不高、容错性不好等问题,开展了基于径向基函数(RBF)神经网络的飞机油量计算方法研究。通过改善油箱体积特性数据库的离散分布优... 针对目前飞机燃油测量采用的查表插值油量计算方法效率低,以及神经网络应用于飞机油箱油量计算存在的精度不高、容错性不好等问题,开展了基于径向基函数(RBF)神经网络的飞机油量计算方法研究。通过改善油箱体积特性数据库的离散分布优化训练样本质量,改进神经网络训练算法提高对输入数据误差容错性,采用遗传算法优化神经网络设计参数,有效提升了RBF神经网络在油量计算中的泛化能力和训练效率。经某型飞机燃油箱计算实例和地面试验验证表明,油箱模型数据离散方法能更为准确描述油箱体积特性,与等距切割方法相比测试样本插值计算均方根误差下降34.8%。构建的RBF神经网络具有较好的计算精度,计算效率较插值计算方法提升了约5倍。改进算法与正交最小二乘法(OLS)算法相比,当输入参数存在误差时测试样本预估均方根误差下降61.5%,容错性明显提升,具有工程实用价值。 展开更多
关键词 飞机燃油测量 油量计算方法 rbf神经网络 油箱体积特性
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基于物理引导的RBF神经网络逆模型在ZTT运动平台前馈控制中的应用
3
作者 吴聪懿 徐云浪 +2 位作者 陈椿元 金煜 杨晓峰 《动力学与控制学报》 2025年第1期78-85,共8页
精密运动平台是半导体设备的核心部件,其运动性能直接决定了整个系统的基础性能.在工程应用中,运动平台的非线性特性对精密运动控制产生显著影响,例如柔性导向、线缆力和磁浮补偿等因素引入的非线性力.前馈控制器能够有效补偿非线性扰... 精密运动平台是半导体设备的核心部件,其运动性能直接决定了整个系统的基础性能.在工程应用中,运动平台的非线性特性对精密运动控制产生显著影响,例如柔性导向、线缆力和磁浮补偿等因素引入的非线性力.前馈控制器能够有效补偿非线性扰动和轨迹偏差.然而,传统的逆模型前馈方法需要耗费大量精力来准确建立被控对象的逆模型,而流行的迭代学习前馈方法则对运动工况的重复性要求较高.此外,自适应前馈控制在参数调整过程中可能导致系统暂态响应的不稳定性.为了解决这些问题,本文提出了一种基于物理引导的径向基函数(RBF)神经网络逆模型前馈控制器.该方法利用RBF神经网络优秀的非线性函数逼近能力,并通过梯度下降法自动优化模型,显著减少了建模的工作量.此外,我们在RBF神经网络逆模型中嵌入了加速度前馈的先验经验,从而大幅降低了跟踪误差,提高了系统的响应速度. 展开更多
关键词 rbf神经网络 前馈 非线性 精密运动台 解耦控制
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基于RBF神经网络的装配式装修工程全过程控制方法
4
作者 赵妍 《中国建筑金属结构》 2025年第10期4-6,共3页
传统的装配式装修工程控制方法往往仅关注装配式装修工程的单一阶段,忽视了这些阶段之间的相互作用以及整体协调性,导致施工效率降低。因此,提出基于径向基函数(RBF)神经网络的装配式装修工程全过程控制方法。通过分析设计、生产、物流... 传统的装配式装修工程控制方法往往仅关注装配式装修工程的单一阶段,忽视了这些阶段之间的相互作用以及整体协调性,导致施工效率降低。因此,提出基于径向基函数(RBF)神经网络的装配式装修工程全过程控制方法。通过分析设计、生产、物流及施工等阶段及其相互作用,选取关键绩效指标。基于选取的控制指标,构建RBF神经网络模型,明确结构并利用高斯基函数实现非线性映射,建立预测模型,该模型能够准确捕捉各控制指标之间的复杂非线性关系,通过智能监测系统收集并预处理数据,训练模型并迭代修正权重以提升预测精度,实现对关键参数的精确预测与控制。实例分析结果表明,该方法能显著提高施工计划完成率并维持高质量控制精度,从而在整体上大幅提升装配式装修工程的施工效率。 展开更多
关键词 装配式装修工程 全过程控制 控制指标 rbf神经网络 预测模型
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利用RBF神经网络预测沸石分子筛对水分子的吸附能力
5
作者 乔宝韵 乔佳 +2 位作者 张军 谢春旭 赵伟立 《航天器环境工程》 2025年第1期109-116,共8页
针对空间望远镜水污染问题,本研究选取4种常见的沸石分子筛材料(ZSM-5、ZSM-22、MCM-41和SAPO-11)为研究对象,利用原子氧和紫外综合模拟实验设备,测试了不同环境下沸石分子筛对水分子的吸附性能,并结合实验结果和机器学习技术,构建了一... 针对空间望远镜水污染问题,本研究选取4种常见的沸石分子筛材料(ZSM-5、ZSM-22、MCM-41和SAPO-11)为研究对象,利用原子氧和紫外综合模拟实验设备,测试了不同环境下沸石分子筛对水分子的吸附性能,并结合实验结果和机器学习技术,构建了一个基于径向基函数(RBF)神经网络的污染物吸附能力预测模型。分析结果表明,该模型能够有效预测分子筛的吸附性能,其决定系数R^(2)均大于0.99,平均绝对误差和均方根误差均达到10^(-5)量级,优于长短期记忆(LSTM)神经网络、卷积神经网络(CNN)、基于反向传播(BP)算法训练的神经网络等模型。该模型的建立解决了仅通过实验方法研究分子筛吸附性能耗时耗力的难题,并为构建更复杂的数据预估模型奠定了基础。 展开更多
关键词 空间望远镜 水污染控制 沸石分子筛 水分子吸附 机器学习 rbf神经网络
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基于RBF神经网络的永磁同步电机匝间短路故障诊断方法
6
作者 李欣蔚 《科技创新与应用》 2025年第14期26-30,共5页
匝间短路故障是发生于永磁同步电机(PMSM)最为常见也最为严重的故障类型之一。电机故障诊断技术是提高电机可靠性、降低故障损失的重要手段。因此,该文提出一种基于RBF神经网络的永磁同步电机匝间短路故障诊断方法。首先,建立永磁同步... 匝间短路故障是发生于永磁同步电机(PMSM)最为常见也最为严重的故障类型之一。电机故障诊断技术是提高电机可靠性、降低故障损失的重要手段。因此,该文提出一种基于RBF神经网络的永磁同步电机匝间短路故障诊断方法。首先,建立永磁同步电机匝间短路故障有限元模型。将电机绕组分为多个子绕组,子绕组的两端并联短路电阻实现对匝间短路故障的模拟。其次,利用建立的有限元模型仿真不同故障程度下的电机性能。从电机的转矩、相电压、相电流中分析并提取故障特征。最后,使用RBF神经网络建立故障诊断系统。经验证,提出的故障诊断方法能够对不同程度的匝间短路故障进行诊断。 展开更多
关键词 永磁同步电机 匝间短路故障 故障程度 故障特征提取 rbf神经网络
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基于混合算法下RBF神经网络的执行机构非线性特性在线辨识与补偿 被引量：2
7
作者 刘鑫屏 陈艺文 董子健 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期792-801,共10页
针对控制系统中执行机构非线性特性在线辨识及补偿问题,研究了一种基于变步长核最小均方(SVSKLMS)和遗传算法结合的混合径向基(VHRBF)神经网络。利用径向基(RBF)神经网络不依赖于精确的数学模型即可得到被控对象信息的特点,建立了控制... 针对控制系统中执行机构非线性特性在线辨识及补偿问题,研究了一种基于变步长核最小均方(SVSKLMS)和遗传算法结合的混合径向基(VHRBF)神经网络。利用径向基(RBF)神经网络不依赖于精确的数学模型即可得到被控对象信息的特点,建立了控制系统执行机构的非线性特性模型;为解决传统RBF神经网络辨识性能差的问题,使用遗传算法(GA)对神经网络的中心向量和方差进行优化,利用SVSKLMS算法对RBF神经网络模型中的权重进行优化,进而得到最佳的RBF神经网络。基于VHRBF神经网络及其逆模型补偿器对执行机构非线性特性进行在线辨识及补偿。仿真结果表明:与其他算法训练下的RBF神经网络相比,所提出的VHRBF神经网络能够精确辨识并补偿执行机构的非线性特性,并且具有更快的收敛速度、更优的收敛性能。 展开更多
关键词 rbf神经网络 在线辨识与补偿 执行机构 非线性特性
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基于MI-PSO-RBF神经网络的铁路客货运量预测研究 被引量：2
8
作者 薛锋 吴林鸿 +1 位作者 汪雯文 周琳 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第9期123-135,共13页
准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选... 准确地预测铁路客货运量对合理配置运输资源、提高铁路客货运组织工作效率有重要作用。为提高铁路客货运量的预测精度,提出一种基于MI-PSO-RBF神经网络的客货运量组合预测模型。本研究对铁路客货运量的影响因素及其内在关联进行分析,选取相关指标,利用互信息素法对指标进行筛选,构建影响因素指标体系。基于该指标体系,运用粒子群算法优化的RBF神经网络模型分别对铁路客货运量进行预测,并与传统的BP神经网络、RBF神经网络预测模型进行比较。结果显示,经过参数调整优化后的MI-PSO-RBF神经网络在铁路客运量及货运量的预测精度方面表现最佳,测试集R2分别达到了0.9481与0.9911,具有较高的精度及泛化能力,表明该组合预测模型能够进一步提升神经网络模型预测铁路客货运量精确度。 展开更多
关键词 客货运量预测 互信息素 粒子群算法 rbf神经网络 影响因素法
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基于神经网络的无线电能传输自抗扰控制
9
作者 宋贝多 程志江 +1 位作者 刘尊祝 杨涵棣 《现代电子技术》 北大核心 2025年第6期85-90,共6页
为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控... 为了实现电压型无线电能传输系统(WPT)的精确和稳定输出,解决自抗扰控制器(ADRC)参数整定复杂的问题,提出一种基于径向基(RBF)神经网络优化的ADRC控制的WPT系统。首先,建立双边LCC型WPT系统模型,并采用Hammerstein模型简化系统分析和控制器设计;其次,利用RBF神经网络的在线学习能力动态优化ADRC控制器中的可调参数,以实现对系统输出电压的精确控制;最后,搭建基于RBF-ADRC的无线电能传输装置,比较RBF-ADRC和ADRC控制器的控制效果。实验结果表明,与传统ADRC控制器相比,RBF-ADRC控制器不仅解决了参数调整困难的问题,还显著提升了系统的响应速度和控制性能,验证了RBF-ADRC控制器的有效性,实现了无超调的稳定输出,并且过渡时间更短。 展开更多
关键词 无线电能传输系统 自抗扰控制 rbf神经网络 双边LCC型拓扑结构 恒压输出 径向基函数
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基于RBF神经网络滑模控制的卷纸纠偏系统
10
作者 张继红 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期107-113,共7页
设计了采用RBF神经网络控制的伺服纠偏控制系统,通过建立其动力学模型,运用MATLAB/Simulink仿真软件仿真,并进行实验验证,分析系统动态性能,得到响应曲线。结果表明,在拉纸速度65 mm/s下,跑偏量从1.5 mm降低到0.55 mm,该伺服系统位移和... 设计了采用RBF神经网络控制的伺服纠偏控制系统,通过建立其动力学模型,运用MATLAB/Simulink仿真软件仿真,并进行实验验证,分析系统动态性能,得到响应曲线。结果表明,在拉纸速度65 mm/s下,跑偏量从1.5 mm降低到0.55 mm,该伺服系统位移和速度跟踪误差均较小。 展开更多
关键词 卷纸 纠偏控制 rbf神经网络 滑模控制 MATLAB/SIMULINK 动态性能
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基于RBF神经网络的汽车内饰皮革智能切割系统设计
11
作者 贺丽娟 《中国皮革》 CAS 2024年第10期12-15,共4页
随着汽车用皮革的迅速发展,开发一套满足汽车内饰皮革生产需求的智能切割系统具有重要意义。本文简述了汽车内饰皮革切割系统的发展,构建了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的汽车内饰皮革智能切割系统,介绍了系统主... 随着汽车用皮革的迅速发展,开发一套满足汽车内饰皮革生产需求的智能切割系统具有重要意义。本文简述了汽车内饰皮革切割系统的发展,构建了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的汽车内饰皮革智能切割系统,介绍了系统主要硬件配置选型和软件的设计,提出了基于RBF神经网络PID(Proportional Integral Derivative,比例-积分-微分)控制算法;通过搭建试验平台,测试汽车内饰皮革智能切割系统的可行性、切割精度与效率。结果表明,该系统能够较好地满足汽车内饰皮革切割方面的需求。 展开更多
关键词 rbf神经网络 PID控制 汽车内饰 皮革 切割系统
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基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型及试验研究
12
作者 车金涛 范卓颖 陈铭世 《科学技术创新》 2025年第7期213-216,共4页
构建了基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型,并设计试验验证了该模型的排放预测效果。该模型以转速、负荷、EGR率三类数据作为输入量,以NO_(x)、CO和HC的排放作为输出量。首先使用训练样本数据进行模型训练,确定模型的神... 构建了基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型,并设计试验验证了该模型的排放预测效果。该模型以转速、负荷、EGR率三类数据作为输入量,以NO_(x)、CO和HC的排放作为输出量。首先使用训练样本数据进行模型训练,确定模型的神经元数量、选择传递函数并进行归一化处理,得到最终的BP神经网络模型。然后将测试样本数据输入到该模型后,得到NO_(x)、CO和HC的排放预测值。从试验结果来看,排放预测值与试验值的误差控制在10%以内,说明基于BP神经网络的汽油机NO_(x)、CO和HC排放预测模型的预测精度较高。 展开更多
关键词 BP神经网络 排放预测模型 传递函数 归一化处理
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基于动态规划与RBF神经网络的PHEV能量管理策略
13
作者 魏丽青 《汽车实用技术》 2024年第7期7-13,共7页
为提高插电式混合动力汽车燃油经济性,设计了一种基于动态规划和径向基函数(RBF)神经网络的插电式混合动力汽车能量管理策略。首先,建立了插电式混合汽车数学模型;其次,以发动机油耗最小为目标函数,采用动态规划求解全局最优的离线优化... 为提高插电式混合动力汽车燃油经济性,设计了一种基于动态规划和径向基函数(RBF)神经网络的插电式混合动力汽车能量管理策略。首先,建立了插电式混合汽车数学模型;其次,以发动机油耗最小为目标函数,采用动态规划求解全局最优的离线优化结果;最后,采用RBF神经网络对离线最优控制结果进行学习,建立了发动机输出转矩与车辆状态参数之间的非线性映射关系,得到了基于动态规划和RBF神经网络的能量管理策略。仿真结果表明,文章所提策略油耗较之于电量消耗-维持策略降低了2.92%,验证了该策略的有效性。 展开更多
关键词 插电式混合动力汽车 动态规划 rbf神经网络 能量管理
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四旋翼飞行器的RBF神经网络鲁棒自适应控制 被引量：1
14
作者 马振伟 白浩 +1 位作者 陈洪波 王劲博 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1620-1628,共9页
针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全... 针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全局一致最终有界的问题,实现了控制精度和鲁棒性的双重提升。所设计的控制器由在近似域内工作的神经网络控制器和在近似域外工作的鲁棒控制器组成。引入一种新型切换函数来实现两者之间的平滑切换,以保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的。利用Lyapunov函数和Barbalat引理严格证明了非线性四旋翼飞行器系统的稳定性。仿真表明,所设计的控制器在模型不确定性和有界外部扰动下对参考轨迹依旧保持良好的跟踪性能,且跟踪误差趋近于零。 展开更多
关键词 四旋翼飞行器 rbf神经网络 鲁棒自适应控制 平滑切换函数 全局一致最终有界
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基于RBF神经网络和模型在线更新的风速估计方法
15
作者 曹忠鹏 陈文婷 +3 位作者 艾超 王秦未 张晨阳 杜泽莉 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期453-458,共6页
基于NREL5MW风力发电机原模型和简化模型,进行流固耦合和计算流体力学仿真,研究结果表明风力发电机桨距角和叶尖速比影响风轮上游来流风速演化。结合来流风速演化和推力系数理论模型表明,通过推力更新诱导系数,进而在线更新风速演化模型... 基于NREL5MW风力发电机原模型和简化模型,进行流固耦合和计算流体力学仿真,研究结果表明风力发电机桨距角和叶尖速比影响风轮上游来流风速演化。结合来流风速演化和推力系数理论模型表明,通过推力更新诱导系数,进而在线更新风速演化模型,能提高风速估计精度。考虑推力时变性和非定常性,提出以桨距角和叶尖速比为输入,基于RBF神经网络的推力逼近方法,进而提出基于模型在线更新的风轮平面有效风速估计方法。最后通过激光雷达现场测风数据进行验证,结果表明,基于RBF神经网络和模型在线更新的风速估计方法较基于时间信息提取算法和来流风速演化模型的风速估计方法精度提高15.5%。 展开更多
关键词 风力发电机 流固耦合 rbf神经网络 桨距角 叶尖速比 有效风速
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应用PSO-RBF神经网络预测太阳能PV/T系统的热、电性能 被引量：3
16
作者 何迪 王聪聪 +4 位作者 陈红兵 孙俊辉 高雪宁 王传岭 马卓越 《可再生能源》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期455-463,共9页
为准确预测太阳能光伏光热(Solar Photovoltaic/Thermal,PV/T)系统的热、电性能,文章利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化了RBF(Radial Basis Function)神经网络,并基于此方法建立了太阳能PV/T系统性能的仿真预测模型,与基于... 为准确预测太阳能光伏光热(Solar Photovoltaic/Thermal,PV/T)系统的热、电性能,文章利用PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化了RBF(Radial Basis Function)神经网络,并基于此方法建立了太阳能PV/T系统性能的仿真预测模型,与基于未优化RBF神经网络建立的预测模型进行了对比分析。同时,搭建了太阳能PV/T实验平台,通过云平台采集实验数据用于上述模型。研究结果表明:使用PSO算法优化后的RBF神经网络模型相较于未优化模型预测精度提高了20%,预测稳定性提高了30%,拟合优度R值有所提升。基于PSO-RBF神经网络建立的预测模型可精确预测太阳能PV/T系统的热、电性能。 展开更多
关键词 PV/T rbf神经网络 PSO算法 模拟预测
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基于RBF神经网络与SLAM的全捷联导引头定位研究
17
作者 王嘉楠 彭晓乐 王之昊 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期134-141,共8页
针对全捷联导引头探测器和IMU传递函数的需要进行相位匹配的问题,利用在线学习的RBF神经网络进行相位匹配算法设计,利用Z变换进行离散化处理;针对全捷联单模和多模导引头的相位匹配算法进行了设计与分析,并通过Matlab/Simulink联合仿真... 针对全捷联导引头探测器和IMU传递函数的需要进行相位匹配的问题,利用在线学习的RBF神经网络进行相位匹配算法设计,利用Z变换进行离散化处理;针对全捷联单模和多模导引头的相位匹配算法进行了设计与分析,并通过Matlab/Simulink联合仿真实验验证了算法的效果。同时,结合SLAM系统进行同时定位矫正,提升导弹的定位精度与全捷联导引头的导引准确度。 展开更多
关键词 全捷联导引头 相位匹配 rbf神经网络 在线学习 SLAM系统
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基于改进型RBF神经网络的直接数字频率合成器设计
18
作者 倪崧顺 张长春 +1 位作者 王静 张翼 《固体电子学研究与进展》 CAS 2024年第2期149-156,共8页
提出了一种基于改进型径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的高性能直接数字频率合成器,相比于传统的直接数字频率合成器避免了相位截断误差并降低了资源消耗。为了进一步提高RBF神经网络的训练效率及稳定性,提出一种改进型... 提出了一种基于改进型径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络的高性能直接数字频率合成器,相比于传统的直接数字频率合成器避免了相位截断误差并降低了资源消耗。为了进一步提高RBF神经网络的训练效率及稳定性,提出一种改进型的RBF神经网络训练算法。该算法在粗调阶段,利用K-means++算法快速确定初始激活函数中心,使激活函数中心分布更加合理;在细调阶段则采用L-BFGS-B算法,对粗调阶段得到的最佳中心进行精细调整,进一步降低输出误差。通用FPGA平台的实验结果表明,基于改进型RBF神经网络的直接数字频率合成器当输出时钟频率为1.53 MHz时,无杂散动态范围为85.26 dB,相位噪声为-90.50 dBc/Hz@100 kHz,且无需占用额外ROM资源。 展开更多
关键词 直接数字频率合成器 rbf神经网络 相位截断误差 现场可编程门阵列
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基于数据同化方法修正RBF神经网络的高维气动力建模预测
19
作者 张迎 张鑫 +1 位作者 张卫国 邓子辰 《气体物理》 2024年第3期46-54,共9页
通过数据同化方法修正径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,以提高高维气动力的建模精度。通过在传统RBF神经网络的核函数中引修正量γ,使用EnKF滤波数据同化算法修正该矫正因子,并将其应用于CRA309旋翼翼型的高维气动力建... 通过数据同化方法修正径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,以提高高维气动力的建模精度。通过在传统RBF神经网络的核函数中引修正量γ,使用EnKF滤波数据同化算法修正该矫正因子,并将其应用于CRA309旋翼翼型的高维气动力建模预测中。结果发现数据同化方法采用非侵入的方式,在不破坏神经网络整体架构的情况下仅对核函数的矫正因子进行修正,大幅减少优化参数与变量,显著提升了RBF神经网络的建模精度和效率。将修正后的RBF神经网络模型应用于高维气动力建模中,用仿真数据替代对气动力参数进行预测。设计结果验证了预测模型的可行性,在风洞试验数据较少的情况下对提高试验数据的利用效率具有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 rbf神经网络 数据同化 气动力建模 泛化能力
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基于RBF神经网络的铣槽机施工工效预测研究
20
作者 黄国亮 陈志鼎 +2 位作者 宋冉 李尚革 杨阳 《人民黄河》 CAS 北大核心 2024年第S01期144-145,共2页
在水利工程建设中,铣槽机常被用于地下连续墙的成槽施工,其施工工效是影响建设成本、工期的重要因素。为了给水利工程建设项目的成本管理和进度管理提供实用工具,通过现场收集铣槽机的施工数据,在分析和量化影响铣槽机施工工效的因素基... 在水利工程建设中,铣槽机常被用于地下连续墙的成槽施工,其施工工效是影响建设成本、工期的重要因素。为了给水利工程建设项目的成本管理和进度管理提供实用工具,通过现场收集铣槽机的施工数据,在分析和量化影响铣槽机施工工效的因素基础上,分析各影响因素与施工效率的关系,构建基于RBF神经网络的施工工效预测模型,将其用于珠三角水资源配置工程的铣槽机施工工效预测,验证了该模型的稳定性和实用性。同时,应用实例表明:随着岩石强度增强铣槽机铣削1 m所要用的时间增加,施工人员数量及施工组织对铣槽效率影响较大,因此施工单位不仅要重视施工技术的提升,而且要重视施工组织方案的优化。 展开更多
关键词 铣槽机 施工工效 rbf神经网络 预测模型
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