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基于神经网络的无线电能传输自抗扰控制
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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 径向函数
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径向基函数人工神经网络应用于分光光度法同时测定镉、银、铜及汞 被引量:4
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作者 胡红旗 刘俊康 +2 位作者 凌玮 李在均 白桦 《理化检验(化学分册)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第10期1154-1157,共4页
合成了一种新的水溶性三氮烯显色剂1-(2,6-二溴-4-硝基-1-苯基)-3-(4'-对亚磺基羟乙基磺基苯偶氮苯基)-三氮烯,并研究了与镉、银、铜和汞4种金属离子的显色反应的最佳反应条件。结果表明:较大量的常见共存离子对显色反应不干扰,但... 合成了一种新的水溶性三氮烯显色剂1-(2,6-二溴-4-硝基-1-苯基)-3-(4'-对亚磺基羟乙基磺基苯偶氮苯基)-三氮烯,并研究了与镉、银、铜和汞4种金属离子的显色反应的最佳反应条件。结果表明:较大量的常见共存离子对显色反应不干扰,但由于显色剂与上述4种金属离子络合物的吸收光谱相互重叠,造成测定这4种离子时相互严重影响。应用径向基函数人工神经网络(RBFANN)这种化学计量学方法可有效解决上述光谱重叠的问题,并实现了毋需分离或加入掩蔽剂,直接同时测定水样中的镉、银、铜和汞。取在460~560 nm波长范围内的21个特征波长处所测得的吸光度值作为特征参数,从RBFANN的输出求得上述4种元素的浓度值。测得值的相对误差绝对值均小于6%。 展开更多
关键词 人工神经网络 径向函数 分光光度法 三氮烯
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基于人工神经网络的水库水资源规划管理
3
作者 郑永强 《水利科学与寒区工程》 2024年第7期83-87,共5页
水库管理直接影响水库中水资源利用效率。文中采用两种人工神经网络方法对水库进行管理,通过预测给定水库未来的月流入量和每月蒸发量来估计每个月底水库的总蓄水量。研究中采用的人工神经网络方法是径向基函数(RBF)和前馈-反向传播(FF... 水库管理直接影响水库中水资源利用效率。文中采用两种人工神经网络方法对水库进行管理,通过预测给定水库未来的月流入量和每月蒸发量来估计每个月底水库的总蓄水量。研究中采用的人工神经网络方法是径向基函数(RBF)和前馈-反向传播(FFBP)方法。将人工神经网络的结果与新疆某水库实际运行的结果进行了比较,结果显示,人工神经网络能够较为准确地反映水库实际蓄水量,能有效应用于水库管理。 展开更多
关键词 径向函数 前馈-反向传播 人工神经网络 水库管理
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基于RBF人工神经网络模型预测棉花耗水量 被引量:1
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作者 刘洪建 刘婧然 +1 位作者 马英杰 王喆 《人民黄河》 CAS 北大核心 2009年第6期85-87,共3页
利用MATLAB工具箱,以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量,建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统,通过2008年实测数据的检验表明,此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.096 7 mm/d、最小为0.002 5 mm/d、平均为... 利用MATLAB工具箱,以平均气温、日照时数、平均风速为输入变量,建立了新疆石河子地区棉花耗水量的RBF人工神经网络预测系统,通过2008年实测数据的检验表明,此预测系统网络模型的绝对误差最大为0.096 7 mm/d、最小为0.002 5 mm/d、平均为0.041 9 mm/d,相对误差最大为2.649 1%、最小为0.034 1%、平均为0.878 0%。可见,网络模型预测的准确度较高,较以往的线性模型更合理,并且此网络训练花费的时间仅需0.0780 s,具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 预测 人工神经网络 径向函数 棉花耗水量
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基于灰度共生矩阵和人工神经网络的肺癌CT图像的分类研究 被引量:10
5
作者 巩萍 王阿明 《生物医学工程与临床》 CAS 2013年第6期552-556,共5页
目的研究小细胞肺癌(SCLC)和非小细胞肺癌(NSCLC)的分类问题。方法217例肺癌患者.其中男性165例.殳性52例;年龄35~80岁,平均年龄61.5岁。其中SCLC108例,NSCLC109例。提取患者764幅肺癌CT图像的灰度共生矩阵,选取对比度、熵... 目的研究小细胞肺癌(SCLC)和非小细胞肺癌(NSCLC)的分类问题。方法217例肺癌患者.其中男性165例.殳性52例;年龄35~80岁,平均年龄61.5岁。其中SCLC108例,NSCLC109例。提取患者764幅肺癌CT图像的灰度共生矩阵,选取对比度、熵、能量和逆差矩4个特征值,借助临床确诊结果,利用多层前向(BP)、径向基函数(RBF)人工神经网络对特征进行训练测试。结果BP人工神经网络对10%的78例样本进行测试,SCLC42例预测正确.NSCLC33例预测正确.3例预测失败。RBF神经网络对10%的78例测试样本进行测试,SCLC42例预测正确.NSCLC36例预测正确、类似方法对样本总数的70%进行训练,用30%的230例进行测试;BP人工神经网络有209例预测正确。正确率为90.9%:其中SCLC111例预测正确,正确检出率为88.8%;NSCLC98例预测正确,正确检出率为93.3%。RBF人工神经网络有216例预测正确.正确率为93.9%,其中SCLC117例预测正确,正确率为93.6%;NSCLC99例预测正确,止确检出率为94.3%。可见BP、RBF人1二神经网络对SCLC和NSCLC均具有90%以上的正确率,高于人工诊断结果。结论基于灰度共生矩阵的对比度、熵、能量和逆差矩4个特征值能反映SCLC和NSCLC的有效特征参量.通过人工神经网络能达到分类目的,辅助临床治疗。 展开更多
关键词 小细胞肺癌 非小细胞肺癌 CT图像 灰度共生矩阵 多层前向(BP)人工神经网络 径向函数(rbf)人工神经网络
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基于数字钻进技术和量子遗传-径向基函数神经网络的围岩类别超前识别技术研究 被引量:23
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作者 邱道宏 李术才 +2 位作者 薛翊国 田昊 闫茂旺 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第7期2013-2018,共6页
围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传(QGA)-径向基函数(RBF)神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻... 围岩类别超前分类是隧道施工过程中必须开展的一项工作,其直接关系到后续的开挖及施工支护方案。为有效地进行隧道围岩类别超前分类,提出了基于数字钻进技术和量子遗传(QGA)-径向基函数(RBF)神经网络的围岩类别超前分类方法。以数字钻进技术为基础,从钻进参数中提取有用信息,构建围岩类别超前分类指标体系。采用量子计算原理对遗传算法进行改进,通过量子位编码和量子旋转门更新种群,以此来确定RBF神经网络的参数,建立了基于QGA-RBF神经网络的围岩类别超前识别系统。最后将该方法应用于青岛胶州湾海底隧道的围岩类别超前识别中,结果表明,该方法具有较高的准确性,其结果为围岩类别超前分类提供了一种新思路。 展开更多
关键词 围岩分类 超前识别 数字钻进 量子遗传算法(QGA) 径向函数(rbf)神经网络
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人工神经网络在预测深基坑周边地表沉降变形中的应用研究 被引量:17
7
作者 葛长峰 胡庆兴 李方明 《防灾减灾工程学报》 CSCD 2008年第4期519-523,共5页
深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力... 深基坑开挖引起的周边地表变形预测是一个复杂非线性问题,引起地表沉降的影响因素很多,各因素之间呈高度的非线性关系。传统的基坑用边地表沉降变形预测方法存在着一定的局限性,其预测精度有待提高,而人工神经网络是一种多元非线性动力学系统,可以灵活方便地对多成因的复杂未知系统进行高度建模,实现全面考虑各种主要影响因素的深基坑周边地表沉降变形预测。本文介绍了误差反向传播(BP)网络模型的结构、学习过程及其算法的改进,径向基函数(RBF)网络模型的结构及其学习过程;分析了影响深基坑开挖周边土体沉降变形的主要影响因素;以25个基坑工程的地表沉降实测资料为训练样本,建立了11个输入影响因素的BP神经网络模型和RBF神经网络模型,通过对样本的学习训练过程及对5个检验样本的预测精度,说明了人工神经网络用于预测基坑周边地表沉降的可行性和准确性。 展开更多
关键词 坑工程 地表沉降预测 人工神经网络 误差反向传播(BP)神经网络 径向函数(rbf)神经网络
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基于动态径向基函数神经网络的多变量解耦控制 被引量:4
8
作者 李明河 王萌 +1 位作者 施艳艳 赵世远 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第10期1701-1705,共5页
为提高工业控制领域中多变量、非线性、强耦合系统的解耦能力和动态特性,基于聚类结合算法和神经网络原理,提出了一种改进的基于动态径向基函数(RBF)神经网络的多变量解耦控制方法.采用聚类结合算法优化动态RBF神经网络,更好地描述了控... 为提高工业控制领域中多变量、非线性、强耦合系统的解耦能力和动态特性,基于聚类结合算法和神经网络原理,提出了一种改进的基于动态径向基函数(RBF)神经网络的多变量解耦控制方法.采用聚类结合算法优化动态RBF神经网络,更好地描述了控制对象的动态行为,获得了PID参数在线调整信息,实现了多变量非线性系统的解耦控制.仿真结果表明,与基于常规RBF神经网络的PID控制方法相比,该方法具有更高的控制精度、更快的系统响应以及更好的适应性和鲁棒性,是解决多变量、非线性和强耦合问题的一种简便、有效的控制算法. 展开更多
关键词 多变量解耦 非线性系统 径向函数(rbf) 聚类
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河道洪水演算的径向基函数神经网络模型 被引量:10
9
作者 黄国如 芮孝芳 《河海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2003年第6期621-625,共5页
将径向基函数神经网络方法应用于河道洪水演算中,并利用最小二乘法来确定模型参数.结合河道洪水演算的具体方式,分别构建基于马斯京根方法和具有预见期的洪水演算方法的径向基函数神经网络模型.将该模型应用于两条天然河道的洪水演算中... 将径向基函数神经网络方法应用于河道洪水演算中,并利用最小二乘法来确定模型参数.结合河道洪水演算的具体方式,分别构建基于马斯京根方法和具有预见期的洪水演算方法的径向基函数神经网络模型.将该模型应用于两条天然河道的洪水演算中,计算结果表明,该模型运算快速,精度较高,具有较大的应用价值. 展开更多
关键词 河道 洪水演算 径向函数 人工神经网络
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基于人工神经网络的非结构网格尺度控制方法 被引量:7
10
作者 王年华 鲁鹏 +2 位作者 常兴华 张来平 邓小刚 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第10期2682-2691,共10页
网格自动化生成和自适应是制约计算流体力学发展的瓶颈问题之一,网格生成质量、效率、灵活性、自动化程度和鲁棒性是非结构网格生成的关键问题.在非结构网格生成中,网格空间尺度分布控制至关重要,直接影响网格生成质量、效率和求解精度... 网格自动化生成和自适应是制约计算流体力学发展的瓶颈问题之一,网格生成质量、效率、灵活性、自动化程度和鲁棒性是非结构网格生成的关键问题.在非结构网格生成中,网格空间尺度分布控制至关重要,直接影响网格生成质量、效率和求解精度.采用传统的背景网格法进行空间尺度分布控制需要在背景网格上求解微分方程得到背景网格上的尺度分布,再将网格尺度从背景网格插值到真实空间点,过程十分繁琐且耗时.本文从效率和自动化角度提出两种网格尺度控制方法,首先发展了基于径向基函数(RBF)插值的网格尺度控制方法,通过贪婪算法实现边界参考点序列的精简,提高了RBF插值的效率.同时,还采用人工神经网络进行网格尺度控制,初步引入相对壁面距离和相对网格尺度作为神经网络输入输出参数,建立人工神经网络训练模型,采用商业软件生成二维圆柱和二维翼型非结构三角形网格作为训练样本,通过训练和学习建立起相对壁面距离和相对网格尺度的神经网络关系.进一步实现了二维圆柱、不同的二维翼型的尺度预测,RBF方法和神经网络方法的效率与传统背景网格法相比提高了5~10倍,有助于提高网格生成的效率.最后,将方法推广应用于各向异性混合网格尺度预测,得到的网格质量满足要求. 展开更多
关键词 人工神经网络 网格生成 网格尺度 背景网格法 径向函数
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径向基函数神经网络及其在插值计算中的应用 被引量:3
11
作者 杨彦军 杨宇 康志宏 《新疆石油地质》 CAS CSCD 北大核心 2005年第2期209-211,共3页
径向基函数神经网络(RBF)是Broomhead于1988年提出的一种新型前向神经网络,与传统的插值型神经网络BP网络相比,具有计算速度快、满足全局最优化要求的优点,所以近年来开始引起人们的重视,被引入到函数的逼近插值计算中,成为除BP网络外... 径向基函数神经网络(RBF)是Broomhead于1988年提出的一种新型前向神经网络,与传统的插值型神经网络BP网络相比,具有计算速度快、满足全局最优化要求的优点,所以近年来开始引起人们的重视,被引入到函数的逼近插值计算中,成为除BP网络外的另一种重要的插值神经网络。根据径向基函数神经网络(RBF)的原理,总结出了径向基函数网络的可用于复杂插值计算的一种实用插值算法。经对实例计算表明,该算法是快捷可靠的。 展开更多
关键词 插值计算 全局最优化 逼近 径向函数网络 rbf 插值算法 计算速度 BP网络 新型
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基于人工神经网络的船型设计与阻力预报 被引量:1
12
作者 李楷 林焰 +1 位作者 纪卓尚 于雁云 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2011年第1期29-32,37,共5页
船舶阻力与船体形状之间的关系是复杂的非线性关系,在实际设计中预报船舶阻力的方法一般主要有经验公式法和CFD方法.从打破传统方法的局限性和避免CFD计算的高成本出发,考虑人工神经网络理论对处理非线性复杂问题具有良好的适应性,采用... 船舶阻力与船体形状之间的关系是复杂的非线性关系,在实际设计中预报船舶阻力的方法一般主要有经验公式法和CFD方法.从打破传统方法的局限性和避免CFD计算的高成本出发,考虑人工神经网络理论对处理非线性复杂问题具有良好的适应性,采用RBF神经网络,试图为不同设计阶段的需要提出新的船型设计方法,并建立了相应的船型-阻力性能预测模型.通过实际数据验证了此方法的可行性和实用性. 展开更多
关键词 人工神经网络 船型设计 阻力预报 径向函数
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基于径向基函数神经网络的高层建筑结构选型 被引量:1
13
作者 王全凤 郑浩 《四川建筑科学研究》 北大核心 2010年第5期18-21,共4页
提出了应用径向基函数神经网络进行高层结构体系的选型,它充分运用了神经网络高度的非线性、高度的容错性和鲁棒性、自学习、实时处理等特点。研究表明,径向基函数神经网络运算速度较普通BP算法快103~104倍,并且精度高,可以高效、高质... 提出了应用径向基函数神经网络进行高层结构体系的选型,它充分运用了神经网络高度的非线性、高度的容错性和鲁棒性、自学习、实时处理等特点。研究表明,径向基函数神经网络运算速度较普通BP算法快103~104倍,并且精度高,可以高效、高质地进行高层建筑结构的选型。 展开更多
关键词 高层建筑 结构选型 人工神经网络 径向函数神经网络
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基于RBF神经网络的无线电信号自动调制识别方法
14
作者 张双玲 谷小娅 《通信电源技术》 2024年第2期196-198,共3页
无线电信号自动调制识别存在信号识别准确率低的问题。因此,设计基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的无线电信号自动调制识别方法。提取无线电自动调制信号特征,划分调制信号为若干信号块,识别调制类型。基于RBF神经... 无线电信号自动调制识别存在信号识别准确率低的问题。因此,设计基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的无线电信号自动调制识别方法。提取无线电自动调制信号特征,划分调制信号为若干信号块,识别调制类型。基于RBF神经网络构建信号自动调制识别模型,将RBF作为隐单元的“基”,并通过隐单元函数空间,映射调制信号矢量特征到隐空间,通过调制信号瞬时角频率偏移情况,确定自动调制类型,实现无线电信号的自动调制与精准识别。开展对比实验,实验结果表明该方法的识别准确率更高,能够应用于实际生活。 展开更多
关键词 径向函数(rbf) 无线电信号 自动调制 识别方法
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径向基函数神经网络在启动压力梯度预测中的应用
15
作者 朱长军 杨卫华 +1 位作者 刘学伟 周娟 《特种油气藏》 CAS CSCD 2004年第5期63-65,共3页
启动压力梯度直接影响着低渗透油田的开采量以及油藏压力的预测精度,它与流体粘度、密度、渗透率、孔隙度等影响因素呈非线性关系。而人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想... 启动压力梯度直接影响着低渗透油田的开采量以及油藏压力的预测精度,它与流体粘度、密度、渗透率、孔隙度等影响因素呈非线性关系。而人工神经网络具有表示任意非线性关系和学习的能力,是解决复杂非线性、不确定性和时变性问题的新思想和新方法。利用径向基函数(RBF)人工神经网络对启动压力梯度进行预测,并结合岩心的启动压力梯度的实际测定结果进行研究,结果表明:RBF人工神经网络是一种较为有效的预测方法,具有较高的精度,该方法可以为低渗油田的开发提供可靠的基础数据,节省了人力、物力。 展开更多
关键词 径向函数神经网络 启动压力梯度 人工神经网络 预测 低渗透油藏
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晶体振荡器老化预测的径向基函数神经网络法 被引量:1
16
作者 郑浩哲 宋文炳 周书成 《沈阳理工大学学报》 CAS 2007年第1期25-28,共4页
建立了预测石英晶体振荡器老化的一种径向基函数神经网络模型,这种人工神经网络由输入层和输出层组成,输入层由计算径向距离范数的非线性神经元组成,输出层由一个计算径向基函数的神经元组成.提出了确定规格化径向距离尺度因子的一种方... 建立了预测石英晶体振荡器老化的一种径向基函数神经网络模型,这种人工神经网络由输入层和输出层组成,输入层由计算径向距离范数的非线性神经元组成,输出层由一个计算径向基函数的神经元组成.提出了确定规格化径向距离尺度因子的一种方法,并在此基础上导出了一种径向基函数神经网络的学习算法,这种算法具有计算形式简单和易于实现的优点,适合于用加速老化法和外推法进行石英晶体振荡器老化预测的实验数据处理. 展开更多
关键词 石英晶体振荡器 老化预测 径向函数 人工神经网络
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径向基函数神经网络法致密砂岩储层相对渗透率预测与含水率计算 被引量:7
17
作者 王谦 谭茂金 +3 位作者 石玉江 李高仁 程相志 罗伟平 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期864-872,704,共10页
致密砂岩储层具有物性差、孔隙结构复杂、非均质性强等特点,导致利用传统方法难以精确预测或计算其相对渗透率和含水率。为此,文中提出基于径向基函数(RBF)的神经网络预测相对渗透率方法:在介绍RBF神经网络原理的基础上,选择高斯函数和... 致密砂岩储层具有物性差、孔隙结构复杂、非均质性强等特点,导致利用传统方法难以精确预测或计算其相对渗透率和含水率。为此,文中提出基于径向基函数(RBF)的神经网络预测相对渗透率方法:在介绍RBF神经网络原理的基础上,选择高斯函数和最近邻聚类算法构建网络模型;以含水饱和度、核磁束缚水饱和度、孔隙度、渗透率等四参数为输入,油、水相对渗透率为输出,根据误差分析确定最佳相对渗透率预测网络模型及参数;最后采用分流量方程计算得到储层含水率。将该方法应用于鄂尔多斯盆地陇东地区延长组长8储层,预测的油、水相对渗透率与相渗实验结果一致,计算的含水率与测试结果吻合。 展开更多
关键词 致密砂岩 径向函数(rbf) 相对渗透率 分流量方程 含水率
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基于人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测系统 被引量:11
18
作者 伍李春 刘明周 +2 位作者 蒋倩男 葛茂根 凌琳 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2017年第9期1176-1180,1192,共6页
针对依赖人工进行太阳能电池片表面质量检测时效率和精度低的问题,文章提出了基于机器视觉以及人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测方法。将表面缺陷分为外形缺陷、颜色缺陷、裂纹以及丝印线路缺陷4类,基于模板匹配检测外形缺陷,基... 针对依赖人工进行太阳能电池片表面质量检测时效率和精度低的问题,文章提出了基于机器视觉以及人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测方法。将表面缺陷分为外形缺陷、颜色缺陷、裂纹以及丝印线路缺陷4类,基于模板匹配检测外形缺陷,基于HIS空间下的颜色直方图检测颜色缺陷;针对细微性缺陷容易受噪声影响的特点,利用2类人工神经网络进行断栅检测,并对这2类神经网络进行比较。大量实验结果验证了上述方法能够准确、快速地检测出太阳能电池片表面缺陷。 展开更多
关键词 缺陷检测 机器视觉 人工神经网络 正则化径向函数(rbf)网络 学习向量化(LVQ)网络
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基于电子鼻和人工神经网络的沉香与沉香曲鉴别 被引量:9
19
作者 李志远 舒涵 +1 位作者 靳梦亚 张媛 《中国现代中药》 CAS 2021年第2期286-289,共4页
目的:利用沉香和沉香曲气味的不同实现对两者的鉴别。方法:通过单因素考察和正交试验建立适合的电子鼻检测方法,对沉香和沉香曲的气味进行检测。将样品分为训练组和验证组,利用训练组的电子鼻检测原始数据和归一化数据训练建立径向基函... 目的:利用沉香和沉香曲气味的不同实现对两者的鉴别。方法:通过单因素考察和正交试验建立适合的电子鼻检测方法,对沉香和沉香曲的气味进行检测。将样品分为训练组和验证组,利用训练组的电子鼻检测原始数据和归一化数据训练建立径向基函数(RBF)神经网络、广义回归神经网络(GRNN)和概率神经网络(PNN),以验证组正确率为指标对人工神经网络进行参数优化。结果:经参数优化后的3种不同人工神经网络对验证组沉香和沉香曲的识别正确率均可达100%。GRNN在不同数据预处理方式和不同参数条件下对验证组的正确率均达100%。结论:电子鼻和人工神经网络技术可利用沉香和沉香曲气味的不同对两者进行有效区分。 展开更多
关键词 电子鼻 人工神经网络 沉香 沉香曲 径向函数神经网络 广义回归神经网络 概率神经网络
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基函数宽度对递归RBF神经网络气动力模型精度的影响研究 被引量:3
20
作者 寇家庆 张伟伟 《航空工程进展》 CSCD 2015年第3期261-270,共10页
由于非定常气动力的复杂性,通常所建立的气动力模型在稳定性、泛化能力和精度上均存在一定局限,采用递归RBF神经网络模型能够实现气动载荷的较准确预测。隐含层神经元的基函数宽度对该模型的精度及稳定性具有重要影响。首先通过数学分... 由于非定常气动力的复杂性,通常所建立的气动力模型在稳定性、泛化能力和精度上均存在一定局限,采用递归RBF神经网络模型能够实现气动载荷的较准确预测。隐含层神经元的基函数宽度对该模型的精度及稳定性具有重要影响。首先通过数学分析和计算仿真研究训练过程中宽度与神经网络结构之间的关系,然后将NACA0012翼型俯仰运动作为算例,研究模型在不同训练信号、延迟阶数和流动状态下的性能,最后利用对随机俯仰运动样本的预测结果,验证宽度的最优选择范围。结果表明:基函数宽度对此类非定常气动力模型的稳定性及泛化能力影响较大;最优宽度的选择随训练及预测信号的变化有所不同;较多样本时,通常选择55-75的宽度能够保证非定常气动力模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 径向函数(rbf) 神经网络 非定常气动力 气动力建模 宽度
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