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神经网络结合遗传算法用于航迹预测 被引量：26
1
作者 谭伟 陆百川 黄美灵 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2010年第1期147-150,共4页
研究利用遗传算法对BP神经网络进行优化设计,建立了基于遗传算法的BP神经网络机动目标航迹预测模型。该模型克服了普通神经网络算法在训练过程中容易陷入局部最优点的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度。最后,用实测数据进行... 研究利用遗传算法对BP神经网络进行优化设计,建立了基于遗传算法的BP神经网络机动目标航迹预测模型。该模型克服了普通神经网络算法在训练过程中容易陷入局部最优点的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度。最后,用实测数据进行了验证分析,结果表明,基于遗传算法的神经网络的预测模型比单神经网络预测模型预测精度高,可用于航迹的预测。 展开更多
关键词 BP神经网络 遗传算法 航迹预测 仿真
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人工神经网络结合遗传算法在建模和优化中的应用 被引量：58
2
作者 闵惜琳 刘国华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2002年第1期79-80,共2页
用MATLAB构造了人工神经网络和遗传算法程序。人工神经网络用来建立数据样本间的函数关系 ,而遗传算法用来求解由该函数作为目标函数的优化问题。最后用一个实例对所编程序进行了测试 。
关键词 人工神经网络 遗传算法 建模 优化 MATLAB
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BP神经网络结合遗传算法优化玫瑰茄火龙果固体饮料工艺条件 被引量：9
3
作者 钟旭美 陈铭中 +3 位作者 庄婕 陈勇 刘家靖 杨紫褀 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2019年第19期173-179,共7页
以火龙果与玫瑰茄干花提取液为芯材,麦芽糊精、可溶性淀粉、阿拉伯胶为壁材,采用喷雾干燥法制备固体饮料。首先使用单因素实验确定提取液用量和壁材使用量,采用正交设计实验探讨进料温度、进料速度、风机速度3个工艺参数对玫瑰茄火龙果... 以火龙果与玫瑰茄干花提取液为芯材,麦芽糊精、可溶性淀粉、阿拉伯胶为壁材,采用喷雾干燥法制备固体饮料。首先使用单因素实验确定提取液用量和壁材使用量,采用正交设计实验探讨进料温度、进料速度、风机速度3个工艺参数对玫瑰茄火龙果固体饮料喷雾干燥效果的影响;在正交实验的基础上,通过BP神经网络确定预测模型后结合遗传算法对喷雾干燥工艺参数进行寻优,获得火龙果玫瑰茄固体饮料的最佳工艺。喷雾干燥最佳工艺条件为玫瑰茄火龙果提取液质量浓度600 g/L,进风温度131 ℃,进料速度22 mL/min,风机速度3.1 m 3/min,在此条件下得到的玫瑰茄火龙果固体饮料的出粉率为47.85%,相比正交实验的优化结果47.12%,提高了0.73%。BP神经网络结合遗传算法优化喷雾干燥工艺制备玫瑰茄火龙果固体饮料是可行的,可为农产品的深加工工艺优化提供参考。 展开更多
关键词 玫瑰茄 火龙果 喷雾干燥 BP神经网络 遗传算法
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BP神经网络结合遗传算法优化MIP工艺的产品分布 被引量：13
4
作者 欧阳福生 游俊峰 方伟刚 《石油炼制与化工》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期98-104,共7页
采用MIP工业装置原料油性质、再生催化剂性质和操作条件等18个变量,使用Pearson相关系数法约简了芳烃含量和第一反应区出口温度两个变量,以约简后的16个变量为输入变量,4个主要产物收率为输出变量,建立了结构为16-20-4的BP神经网络模型... 采用MIP工业装置原料油性质、再生催化剂性质和操作条件等18个变量,使用Pearson相关系数法约简了芳烃含量和第一反应区出口温度两个变量,以约简后的16个变量为输入变量,4个主要产物收率为输出变量,建立了结构为16-20-4的BP神经网络模型。验证表明,所建立的神经网络模型可靠性良好。将所建立的BP神经网络模型与遗传算法相结合,优化了仅汽油收率最大和汽油收率最大并且焦炭收率最小时的操作条件,结果表明,操作条件的优化值与MIP工艺实际情况相符。采用所建立的BP神经网络产品收率模型与遗传算法相结合,可以实现多目标优化,与单纯优化汽油收率相比,虽然汽油收率有所降低,但是焦炭产率有较大幅度下降,对工业生产有指导作用。 展开更多
关键词 催化裂化 MIP工艺 BP神经网络 遗传算法
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人工神经网络结合遗传算法在焙炒大米过程中的应用 被引量：7
5
作者 朱益波 张建华 +1 位作者 史仲平 毛忠贵 《无锡轻工大学学报（食品与生物技术）》 CSCD 北大核心 2004年第3期51-56,共6页
焙炒是一种全新的使原料淀粉糊化的方法.它用热风替代水蒸气,在高温,短时间的条件下处理原料米,具有无废水污染,容易保存等优点,为食用酒酿制过程中的一种新型技术.通过对焙炒大米的3个指标:糊化率、脂肪含量和氨基氮进行测定,利用人工... 焙炒是一种全新的使原料淀粉糊化的方法.它用热风替代水蒸气,在高温,短时间的条件下处理原料米,具有无废水污染,容易保存等优点,为食用酒酿制过程中的一种新型技术.通过对焙炒大米的3个指标:糊化率、脂肪含量和氨基氮进行测定,利用人工神经网络技术ANN对上述性能指标和操作参数的数据进行训练学习,得到可以描述焙炒过程操作条件和性能指标之间关系的模型.在所得模型的基础上,利用遗传算法GA对大米的焙炒条件实施优化,对未参与ANN建模的数据进行评价和比较,结果发现,结合使用ANN和GA,能够比较准确地预测对应于期望指标的操作条件,预测结果与实验数据吻合. 展开更多
关键词 人工神经网络 遗传算法 焙炒 糊化率
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基于神经网络结合遗传算法的Jiles-Atherton磁滞模型参数计算 被引量：4
6
作者 李慧奇 杨延菊 邓聘 《电网与清洁能源》 2012年第4期19-22,共4页
根据改进的Jiles-Atherton磁滞数学模型,提出了一种实用的磁滞模型参数的提取方法,即基于神经网络结合遗传算法的方法,通过神经网络训练拟合寻优函数,以及遗传算法极值寻优,而得到Jiles-Atherton磁滞模型的5个常规参数。计算证明,应用... 根据改进的Jiles-Atherton磁滞数学模型,提出了一种实用的磁滞模型参数的提取方法,即基于神经网络结合遗传算法的方法,通过神经网络训练拟合寻优函数,以及遗传算法极值寻优,而得到Jiles-Atherton磁滞模型的5个常规参数。计算证明,应用本文方法的计算参数得到的磁滞回线与实验磁滞回线相吻合。 展开更多
关键词 磁滞模型 遗传算法 神经网络
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人工神经网络结合遗传算法对CFWRP固化制度的优化 被引量：2
7
作者 谢怀勤 沈军 丛培海 《玻璃钢／复合材料》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期3-6,共4页
聚合物基复合材料的固化制度是影响其性能经济指标的重要因素。它们之间的关系既无先验公式表征,又为非线性,一般是采用“试凑法”探索试验,但耗时长也未必达到优化目的。神经网络法具有超强非线性映射能力,可自动总结出数据之间的函数... 聚合物基复合材料的固化制度是影响其性能经济指标的重要因素。它们之间的关系既无先验公式表征,又为非线性,一般是采用“试凑法”探索试验,但耗时长也未必达到优化目的。神经网络法具有超强非线性映射能力,可自动总结出数据之间的函数关系,遗传算法可多点群体搜索,并可不陷入局部最优点。本文以碳纤维缠绕聚合物基复合材料(CFWRP)制成NOL环试件,在试验基础上采用人工神经网络结合遗传算法对固化制度进行优化,得到较好的结果。 展开更多
关键词 碳纤维缠绕复合材料 固化制度 优化 BP神经网络 遗传算法
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人工神经网络结合遗传算法优化保护剂提高罗伊氏乳杆菌抗冻性能 被引量：10
8
作者 潘海博 覃璐琪 +6 位作者 黄燕婷 梁晓琳 黄国宏 聂梦琳 饶川艳 梅丽华 李全阳 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第14期70-77,共8页
为提高新筛选的罗伊氏乳杆菌LTR1318冷冻干燥过程中的抗冻性能,通过单因素试验先筛选出影响乳酸菌冻干存活率的4个主要因素:脱脂乳、谷氨酸、低聚果糖和山梨糖醇。再利用Box-Behnken试验设计不同保护剂组合下的菌株冻干存活率为训练集... 为提高新筛选的罗伊氏乳杆菌LTR1318冷冻干燥过程中的抗冻性能,通过单因素试验先筛选出影响乳酸菌冻干存活率的4个主要因素:脱脂乳、谷氨酸、低聚果糖和山梨糖醇。再利用Box-Behnken试验设计不同保护剂组合下的菌株冻干存活率为训练集和测试集,构建径向基函数人工神经网络模型,模型拟合度可达0.9844。结合遗传算法对神经网络的拟合结果进行50次迭代寻优后,得到的最佳保护剂配方为脱脂乳10.90%、谷氨酸1.20%、低聚果糖1.30%和山梨糖醇0.80%。验证此条件下的冻干存活率为(95.74±5.07)%。经过人工神经网络结合遗传算法优化保护剂组合的策略,菌株在冻干过程中的乳酸脱氢酶和β-半乳糖苷酶的酶活力分别提高了53.19%和3.53倍,是正常培养条件下酶活力的78.25%和86.43%。此外,冷休克蛋白基因的相对表达量小幅上调8.29%。通过采取上述策略,本研究探索出一种新型益生菌的冻干工艺,为乳酸菌冻干制剂的制备和真空冷冻干燥技术的进一步应用提供参考和指导。 展开更多
关键词 罗伊氏乳杆菌 人工神经网络 遗传算法 生物信息学 冷胁迫 抗冻性能
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基于深度神经网络的遗传算法对抗攻击 被引量：1
9
作者 范海菊 马锦程 李名 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期82-90,I0007,共10页
深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个... 深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个基于卷积神经网络图像分类器的成功攻击.实验结果表明在对3个分类模型进行单像素攻击时,67.92%的CIFAR-10数据集中的自然图像可以被扰动到至少一个目标类,平均置信度为79.57%,攻击效果会随着修改像素的增加进一步提升.此外,相比于LSA和FGSM方法,攻击效果有着显著提升. 展开更多
关键词 卷积神经网络 遗传算法 对抗攻击 图像分类 信息安全
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基于遗传算法BP神经网络的猫粮糊化特性研究
10
作者 张琦 许耀辉 +6 位作者 陈阳 韩栋梁 张润哲 严骅彬 Lela Susilawati 魏文广 奚小波 《中国饲料》 北大核心 2025年第9期87-92,共6页
为了解猫粮的糊化特性,本试验采用快速黏度分析仪(RVA)对不同RVA转子转速(160、200、240、280、320、360、400、440、480 r/min),不同保持温度(75、80、85、90、95℃),不同质量猫粮和蒸馏水比值(1/21、2/21、3/21、4/21、5/21、6/21、7/... 为了解猫粮的糊化特性,本试验采用快速黏度分析仪(RVA)对不同RVA转子转速(160、200、240、280、320、360、400、440、480 r/min),不同保持温度(75、80、85、90、95℃),不同质量猫粮和蒸馏水比值(1/21、2/21、3/21、4/21、5/21、6/21、7/21)进行研究。结果表明:随着转子转速的增加,峰值黏度、谷值黏度、终值黏度显著降低,衰减值变小,热糊稳定性增强。随着保持温度的增加,峰值黏度增加,谷值黏度和终值黏度先上升后下降,淀粉糊稳定性变差,原料更容易糊化。随着猫粮质量的增加,糊化温度降低,峰值黏度、谷值黏度、终值黏度增大,淀粉糊稳定性降低,凝胶性增强。另外,以本试验数据为基础,提出一种基于遗传算法的神经网络预测峰值黏度的模型。 展开更多
关键词 转速 温度 淀粉 糊化特性 神经网络 遗传算法 快速黏度分析仪(RVA)
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利用非支配排序遗传算法优化卷积神经网络研究节点地震仪RFID测距
11
作者 庞聪 林春晓 +3 位作者 李忠亚 江勇 陈国庆 宋莹莹 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第10期1079-1084,共6页
针对无线型节点地震仪在野外复杂勘探环境下无法准确定位和可能丢失的问题,研究超高频RFID高精度测距定位具有重要意义。首先利用接收信号强度指示器(RSSI)近似计算公式筛除误差较大的采样值;然后设计第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)... 针对无线型节点地震仪在野外复杂勘探环境下无法准确定位和可能丢失的问题,研究超高频RFID高精度测距定位具有重要意义。首先利用接收信号强度指示器(RSSI)近似计算公式筛除误差较大的采样值;然后设计第3代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅲ)的2个优化目标函数,其自变量统一为学习率下降因子、初始学习率、批大小等一维卷积神经网络(1D-CNN)超参数,因变量分别为网络预测结果与理论值的决定系数(R^(2))和平均偏差误差(MBE);最后以最佳超参数值构成NSGAⅢ-1D-CNN新模型,以提高RFID测距模型的稳定性和精确度。实验结果表明,新模型在100轮循环实验下的节点地震仪RFID测距误差较小,在R^(2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、MBE等多个指标上均表现优异,均值分别为0.9779、0.0586 m、0.0472 m、-0.0013 m,相对于其他模型具有更高的测距定位精度,在野外物探中具有一定应用价值。 展开更多
关键词 节点地震仪 RFID测距 一维卷积神经网络 超参数优化 非支配排序遗传算法 多目标优化
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遗传算法优化神经网络在地声参数反演中的应用 被引量：1
12
作者 赵振星 李琪 黄益旺 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期643-651,共9页
针对浅海环境下传统匹配场反演方法对地声参数估计精度低的问题,本文将遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)应用到地声参数反演领域。首先仿真分析了噪声场垂直空间相关系数对地声参数变化的敏感度值,研究了GA-BP反演地声参数的效果,... 针对浅海环境下传统匹配场反演方法对地声参数估计精度低的问题,本文将遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)应用到地声参数反演领域。首先仿真分析了噪声场垂直空间相关系数对地声参数变化的敏感度值,研究了GA-BP反演地声参数的效果,最后使用GA-BP处理实测海洋环境噪声数据,估计了海底密度、声速和衰减。仿真与实验结果表明:GA-BP相比于BP神经网络算法具有更快的网络训练速度以及更高的反演精度,利用GA-BP可以准确反演得到Pekeris波导的地声参数。反演得到的海洋环境噪声场空间相关系数曲线与实验测量结果吻合较好,二者皮尔逊相关系数达到0.98。本文证实了GA-BP算法在地声参数反演中的高效性与可靠性,为基于海洋环境噪声的无源地声参数提供了的技术支撑手段。 展开更多
关键词 海洋环境噪声 空间相关特性 敏感度分析 遗传算法 BP神经网络 Pekeris波导 地声参数反演 海上实验
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基于Smith预估和遗传算法的低温场神经网络控制
13
作者 朱志祥 王学庆 +2 位作者 李旭 刘海波 王永青 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期190-194,200,共6页
低温度场广泛存在于生物医疗、低温加工等过程中,热传导和传质等导致系统存在滞后特性。针对低温度场调控系统中时滞特性导致的系统超调、振荡等问题,在Smith预估结合PID控制基础上,引入了BP神经网络,实现了控制器增益的自适应调整。针... 低温度场广泛存在于生物医疗、低温加工等过程中,热传导和传质等导致系统存在滞后特性。针对低温度场调控系统中时滞特性导致的系统超调、振荡等问题,在Smith预估结合PID控制基础上,引入了BP神经网络,实现了控制器增益的自适应调整。针对传统神经网络学习算法增益调整速度慢、结果不稳定等问题,在充分考虑系统的动态模型下,提出了基于遗传算法的神经网络权值优化方法,实现了控制器增益的快速稳定调整。系统仿真结果表明,较PID-Smith控制、NNPID-Smith控制等,在低温度场时滞系统调控中超调较小,调整时间短,有效改善了低温度场调控过程中的系统稳定性。 展开更多
关键词 低温度场 时滞系统 Smith预估 神经网络 遗传算法
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基于神经网络和遗传算法的宽带激光熔覆层形貌尺寸预测
14
作者 倪崇智 路妍 +4 位作者 颉潭成 王军华 徐彦伟 史墨可 翟文豪 《热加工工艺》 北大核心 2025年第10期78-83,共6页
针对宽带激光熔覆层形貌尺寸所受影响因素较多且难以控制的问题,将激光功率、扫描速度和送粉速率作为输入,以熔覆层宽度和高度作为输出,构建了BP神经网络宽带激光熔覆层形貌尺寸预测模型,分析了其预测精度,并使用遗传算法对所建BP神经... 针对宽带激光熔覆层形貌尺寸所受影响因素较多且难以控制的问题,将激光功率、扫描速度和送粉速率作为输入,以熔覆层宽度和高度作为输出,构建了BP神经网络宽带激光熔覆层形貌尺寸预测模型,分析了其预测精度,并使用遗传算法对所建BP神经网络预测模型的权值和阈值进行了优化。结果表明,BP神经网络预测熔覆层形貌尺寸的相对误差均在7.434%以内,GA-BP神经网络模型预测熔覆层形貌尺寸的相对误差均在5.348%以内。GA-BP神经网络模型在预测宽带激光熔覆层形貌尺寸方面精度较高,能有效指导宽带激光熔覆工艺参数的选择。 展开更多
关键词 宽带激光熔覆层 工艺参数 BP神经网络 遗传算法
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基于BP神经网络和遗传算法的铜-铝双层药型罩结构优化设计
15
作者 李伟芾 高绪杰 +2 位作者 常征 朱立华 朱光明 《兵器装备工程学报》 北大核心 2025年第8期89-95,共7页
为得到具备最优侵彻性能的铜-铝双层药型罩结构参数,基于有限元仿真结果训练神经网络,并结合遗传算法对最佳结构参数进行了优化设计,以获得最大侵彻深度。首先通过正交试验设计结合LS-DYNA软件进行数值模拟,得到样本数据及各因素显著性... 为得到具备最优侵彻性能的铜-铝双层药型罩结构参数,基于有限元仿真结果训练神经网络,并结合遗传算法对最佳结构参数进行了优化设计,以获得最大侵彻深度。首先通过正交试验设计结合LS-DYNA软件进行数值模拟,得到样本数据及各因素显著性。同时,构建了BP人工神经网络模型,并将预测值作为适应度,使用遗传算法以侵彻深度为优化目标得到对应的最佳结构参数。研究结果表明:当药型罩锥角为59.07°,壁厚为1.66 mm,长径比为1.36,Cu/Al壁厚比为2.38∶1时,形成的射流侵彻深度相较正交试验优化结果更好。 展开更多
关键词 双层药型罩 BP神经网络 遗传算法 结构优化 数值模拟
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基于神经网络代理模型和遗传算法的适伴流最佳环量对转桨设计方法
16
作者 薛颖 黄永生 杨晨俊 《船舶力学》 北大核心 2025年第4期517-527,共11页
基于升力面理论涡格法提出了一种适伴流最佳环量对转桨的设计方法。该方法首先建立了对转桨径向环量分布与推力、扭矩之间非线性关系的神经网络代理模型,其数据样本由涡格法计算得到;然后采用遗传算法,在给定总推力和扭矩平衡的约束条件... 基于升力面理论涡格法提出了一种适伴流最佳环量对转桨的设计方法。该方法首先建立了对转桨径向环量分布与推力、扭矩之间非线性关系的神经网络代理模型,其数据样本由涡格法计算得到;然后采用遗传算法,在给定总推力和扭矩平衡的约束条件下,以总效率为目标对前、后桨的径向环量分布进行优化;最后根据优化得到的最佳环量分布及指定的弦向负荷分布形式设计前、后桨的螺距分布及拱弧面。以高速水下航行体的对转桨为例进行研究,并用非定常RANS方法进行了自航模拟,验证结果表明,设计桨的自航点转速与原型桨基本相同,总效率和扭矩平衡度都有所提高。 展开更多
关键词 对转桨 适伴流 最佳环量分布 神经网络 遗传算法 涡格法
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基于人工神经网络耦联遗传算法优化肉葡萄球菌高密度培养基配方
17
作者 王仪 祝超智 +4 位作者 白雪原 郑飏衣 张新军 仝林 赵改名 《肉类研究》 北大核心 2025年第5期1-9,共9页
为优化肉葡萄球菌配方,实现发酵罐中高密度培养及高活性发酵剂制备,以胰蛋白胨大豆肉汤培养基为基础培养基,采用单因素试验与Box-Behnken响应面试验优化培养基配方,并构建人工神经网络-遗传算法(artificial neural network-genetic algo... 为优化肉葡萄球菌配方,实现发酵罐中高密度培养及高活性发酵剂制备,以胰蛋白胨大豆肉汤培养基为基础培养基,采用单因素试验与Box-Behnken响应面试验优化培养基配方,并构建人工神经网络-遗传算法(artificial neural network-genetic algorithm,ANN-GA)模型。结果表明,氮源是影响肉葡萄球菌活菌数的最重要因素。与响应面优化模型相比,ANN-GA模型能够更精确地预测培养基配方对肉葡萄球菌活菌数的影响,误差小且优化效果更好,最佳培养基配方为葡萄糖3.21 g/L、大豆蛋白胨20.17 g/L、牛肉浸粉20.17 g/L、磷酸氢二钾5.63 g/L、氯化钠5.0 g/L、七水硫酸镁0.2 g/L。在5 L发酵罐水平小试最大活菌数可达1.67×10^(10)CFU/mL。 展开更多
关键词 肉葡萄球菌 高密度培养基 响应面法 人工神经网络 遗传算法 优化
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基于遗传算法优化BP神经网络的板栗蒸腾量预测模型
18
作者 徐佳莹 宁璐 《南方农机》 2025年第14期5-8,20,共5页
【目的】准确估算作物蒸发蒸腾量并采用智能控制技术对灌溉量进行控制,减少作物生育期的水分消耗,提高作物水分利用率,发展节水农业。【方法】以北京农学院智能温室内盆栽板栗为研究对象,以光照强度、环境温度、环境湿度、环境内CO_(2)... 【目的】准确估算作物蒸发蒸腾量并采用智能控制技术对灌溉量进行控制,减少作物生育期的水分消耗,提高作物水分利用率,发展节水农业。【方法】以北京农学院智能温室内盆栽板栗为研究对象,以光照强度、环境温度、环境湿度、环境内CO_(2)含量、叶室内CO_(2)含量以及土壤含水量为主要测定影响因素,建立了一种基于遗传算法优化BP神经网络的板栗蒸腾量预测模型。并通过设立正常浇水组和抗旱少水组两个处理组,利用BP神经网络与遗传算法优化BP神经网络对测试数据进行建模,对比两种算法的仿真时间和预测误差。【结果】正常浇水组优化后的建模仿真时间减少了4.937 55 s,抗旱少水组优化后的建模仿真时间减少了6.124 97 s;正常浇水组优化后的误差值降低了0.737 9,抗旱少水组优化后的误差值降低了1.572 5,说明遗传算法优化BP神经网络预测模型的综合预测结果更优。【结论】遗传算法优化BP神经网络预测模型有效修正了传统BP神经网络预测过程中存在的弊端,能够更好地展现板栗蒸腾量的非线性特性。本研究可为植株蒸腾量估算和实际需水量计算提供新思路和方法,对植株实现智能化控制具有重要的理论意义和实用价值。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 蒸腾量预测
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基于神经网络和遗传算法的机器人加工工艺优化
19
作者 吴福森 《金刚石与磨料磨具工程》 北大核心 2025年第2期256-265,共10页
以KUKAKR60L30HA型工业机器人加工砂岩为例,基于BP神经网络和遗传算法进行机器人加工磨削力的预测和磨削工艺参数的优化。首先,采用正交试验法,分析加工工艺参数对磨削力信号的影响规律;其次,采用BP神经网络进行机器人加工磨削力预测模... 以KUKAKR60L30HA型工业机器人加工砂岩为例,基于BP神经网络和遗传算法进行机器人加工磨削力的预测和磨削工艺参数的优化。首先,采用正交试验法,分析加工工艺参数对磨削力信号的影响规律;其次,采用BP神经网络进行机器人加工磨削力预测模型训练并进行预测;最后,采用遗传算法对磨削加工工艺参数进行优化。结果表明:磨削工艺参数对3个磨削力分量和磨削合力的影响主次顺序不同,基本上都随径向切深a_(e)、轴向切深a_(p)、进给速度v_(w)的增加呈增长趋势,随主轴转速n的增加呈下降趋势;基于BP神经网络建立的预测模型具有较好的预测精度和稳定性,符合预测要求;同时,采用遗传算法得到的优化磨削工艺参数组合是a_(e)=2.28 mm,a_(p)=2.98 mm,n=9586.65 r/min,v_(w)=2207.67 mm/min,此时的材料去除率预测值_(RMRRP)=14999.79 mm^(3)/min,材料去除率试验值R_(MRRT)=14194.44 mm^(3)/min,试验值相对预测值的相对误差为-5.37%。 展开更多
关键词 机器人加工 正交试验 BP神经网络 遗传算法 工艺参数优化
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小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别 被引量：2
20
作者 韩东颖 田伟 +1 位作者 黄岩 朱国庆 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期39-44,共6页
井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构... 井架钢结构损伤影响其承载安全性,为快速、准确对损伤位置进行识别,提出小波包与遗传算法优化BP神经网络相结合的井架钢结构损伤识别方法。首先利用小波包处理非平稳振动信号的优良性能对原始振动信号进行特征提取,获得表征井架钢结构损伤的信息;再通过特征参数建立数据集训练并测试井架钢结构损伤识别模型,该模型结合遗传算法自身特点改善了传统BP神经网络的不足。本文识别方法不需要损伤前的数据特征进行对比,便可对损伤位置进行确定。经过对石油井架钢结构模型实验验证:该方法对井架钢结构损伤识别准确率超过90%,相对于BP网络识别准确率以及识别速度均有所提高。 展开更多
关键词 井架钢结构 损伤 小波包 遗传算法 优化的BP神经网络
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