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基于BP神经网络的砂土材料离散元微观参数交互作用研究
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作者 王金周 粟劲苍 旷杜敏 《湘潭大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第6期23-34,共12页
为实现对砂土材料离散元参数间交互作用影响的研究,采用反向传播(BP)神经网络建立微观参数与宏观参数的非线性模型,分析离散元微观参数之间的交互作用,提出量化微观参数交互作用强弱的指标和考虑交互作用的离散元宏微观参数换算公式.研... 为实现对砂土材料离散元参数间交互作用影响的研究,采用反向传播(BP)神经网络建立微观参数与宏观参数的非线性模型,分析离散元微观参数之间的交互作用,提出量化微观参数交互作用强弱的指标和考虑交互作用的离散元宏微观参数换算公式.研究结果表明:对峰值偏应力初始弹性模量而言,抗转动系数和摩擦系数的交互项系数分别为776.67和9.524,存在较强的交互作用;对泊松比而言,各微观参数间交互作用较弱;对残余强度而言,刚度比和抗转动系数间的交互项系数最大,为9.524.考虑交互作用得到的宏微观参数换算公式可以很好地计算宏观参数,计算值大致分布在斜率为1的直线附近.实例验证表明基于BP神经网络模型研究离散元参数之间的交互作用具有快速、准确的性能,该方法为研究离散元微观参数交互作用提供了新的手段,使离散元参数确定更加合理. 展开更多
关键词 离散元模拟 BP神经网络 抗转动模型 宏微观参数 交互作用
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基于神经算子与类物理信息神经网络智能求解新进展 被引量:7
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作者 李道伦 沈路航 +7 位作者 查文舒 邢燕 吕帅君 汪欢 李祥 郝玉祥 陈东升 陈恩源 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期875-889,共15页
深度学习通过多层神经网络对数据进行学习,不仅能揭示潜藏信息,还能很好地解决复杂非线性问题.偏微分方程(PDE)是描述自然界中许多物理现象的基本数学模型.两者的碰撞与融合,产生了基于深度学习的PDE智能求解方法,它具有高效、灵活和通... 深度学习通过多层神经网络对数据进行学习,不仅能揭示潜藏信息,还能很好地解决复杂非线性问题.偏微分方程(PDE)是描述自然界中许多物理现象的基本数学模型.两者的碰撞与融合,产生了基于深度学习的PDE智能求解方法,它具有高效、灵活和通用等优点.文章聚焦PDE智能求解方法,以是否求解单一问题为判定依据,把求解方法分为两类:神经算子方法和类物理信息神经网络(PINN)方法,其中神经算子方法用于求解一类具有相同数学特征的PDE问题,类PINN方法用于求解单一问题.对于神经算子方法,从数据驱动和物理约束两个方面展开介绍,分析研究现状并指出现有方法的不足.对于类PINN方法,首先介绍了基础PINN的3种改进方法 (基于数据优化、基于模型优化和基于领域知识优化),然后详细介绍了基于物理驱动的两类解决方案:基于传统PDE离散方程的智能求解方案和无网格的非离散求解方案.最后总结技术路线,探讨现有研究存在的不足,给出可行的研究方案.最后,简要介绍智能求解程序发展现状,并对未来研究方向给出建议. 展开更多
关键词 神经网络 PDE智能求解 神经算子 网格离散 物理驱动
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基于离散单元法模拟颗粒流的图神经网络计算加速方法
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作者 郅朋 吴宇清 《力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期3601-3611,共11页
本研究旨在探索一种基于图神经网络(GNN)加速离散元法(DEM)计算的新模型,以提高颗粒流模拟的计算效率和精度.传统DEM方法尽管精确,但计算耗时长.GNN具有模拟DEM的天然优势,在GNN中颗粒表示为节点,颗粒的相互作用表示为边.提出的加速模... 本研究旨在探索一种基于图神经网络(GNN)加速离散元法(DEM)计算的新模型,以提高颗粒流模拟的计算效率和精度.传统DEM方法尽管精确,但计算耗时长.GNN具有模拟DEM的天然优势,在GNN中颗粒表示为节点,颗粒的相互作用表示为边.提出的加速模型包含了两个GNN,分别是颗粒-颗粒图神经网络(P-P GNN)和颗粒-边界图神经网络(P-W GNN),能够分别学习颗粒-颗粒和颗粒-边界接触信息.通过水平滚筒、倾斜滚筒和漏斗堆积3种颗粒流场景的模拟,验证了该模型的有效性和优越性.结果表明,利用GNN模型能够有效地捕捉颗粒流中的复杂接触关系,极大地提高了计算速度,相较于传统DEM实现了约30倍的加速.其次,模型在不同颗粒流场景下单步预测均表现出高精度,并且在宏观特征预测上表现优异,能够准确预测颗粒流的休止角、温度以及重心变化等.另外,文章还研究了超参数对预测结果的影响,如临界距离和GNN的层数,合适的临界距离可以限制颗粒穿过边界,GNN的层数在3~10层对预测结果没有显著影响,这为进一步优化GNN模型应用于颗粒流模拟提供了研究基础. 展开更多
关键词 离散 神经网络 颗粒流 机器学习
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离散Hopfield神经网络在职业院校学生综合素养评价中的应用研究
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作者 俞骋 《科技创新与应用》 2024年第20期150-153,共4页
为克服教育评估中人为因素的干扰,提高评估的准确性和效率,该文探索将离散Hopfield神经网络应用到职业院校学生综合素养的评价中。Matlab仿真发现,通过设置合适的神经元平衡点,离散Hopfield神经网络可根据输入的指标数据对学生的职业综... 为克服教育评估中人为因素的干扰,提高评估的准确性和效率,该文探索将离散Hopfield神经网络应用到职业院校学生综合素养的评价中。Matlab仿真发现,通过设置合适的神经元平衡点,离散Hopfield神经网络可根据输入的指标数据对学生的职业综合素养给出有效的评估,评估结果与专家评估的结果完全一致。 展开更多
关键词 离散HOPFIELD神经网络 职业院校 综合素养评价 二值化编码 教育评估
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基于离散剪切波与优化深度卷积神经网络的图像降噪方法
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作者 白华军 李荣昌 +2 位作者 司洁戈 张义 张景熙 《电声技术》 2024年第1期146-152,共7页
海洋试验图像通常受到海洋气象条件、海水光照折射和海洋深度等因素的影响,导致在海洋中采集的图像包含严重的噪声。为了提高海洋试验图像的清晰度和降噪性,提出一种基于离散剪切波与优化深度卷积神经网络相结合的海洋试验图像降噪方法... 海洋试验图像通常受到海洋气象条件、海水光照折射和海洋深度等因素的影响,导致在海洋中采集的图像包含严重的噪声。为了提高海洋试验图像的清晰度和降噪性,提出一种基于离散剪切波与优化深度卷积神经网络相结合的海洋试验图像降噪方法。采用离散剪切波变换分解海洋试验图像,能有效从图像中提取不同方向和频率的特征。利用优化深度卷积神经网络强大的图像特征提取能力,经网络模型训练后,能获取图像中的关键特征,达到降噪的目的。在验证实验中,所提方法与传统图像降噪方法相比,能有效保留图像的纹理和细节特性,获得了较好的降噪效果,有助于提高海洋试验图像的清晰度和降噪性。 展开更多
关键词 离散剪切波变换 降噪方法 深度卷积神经网络 海洋试验
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深度神经网络辅助的垂直回收火箭在线轨迹优化方法 被引量:1
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作者 王亚洲 佃松宜 向国菲 《中国空间科学技术(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第4期130-141,共12页
针对垂直回收火箭在线轨迹规划的计算效率和初始敏感问题,提出一种深度神经网络辅助的在线轨迹优化算法。考虑火箭动力下降段的气动阻力,使用变分法和庞德里亚金极小值原理推导最优性条件,首次证明最优推力矢量幅值存在Bang-Bang特征。... 针对垂直回收火箭在线轨迹规划的计算效率和初始敏感问题,提出一种深度神经网络辅助的在线轨迹优化算法。考虑火箭动力下降段的气动阻力,使用变分法和庞德里亚金极小值原理推导最优性条件,首次证明最优推力矢量幅值存在Bang-Bang特征。在此基础上,设计离线训练和在线优化两步求解框架。一是离线训练深度神经网络,在初值大范围波动条件下,有监督学习Bang-Bang特征的结构参数;二是在线规划最优轨迹,将训练好的深度神经网络作为辅助求解器,生成伪谱离散法的分段点,嵌入序列凸优化算法求解。该算法将最优推力的与伪谱法的分段特性有机结合,提高了有限离散点下的求解精度。仿真结果表明,该算法能有效提升在线轨迹规划的求解效率和初值适应性。 展开更多
关键词 垂直回收 深度神经网络 轨迹优化 分段伪谱离散 凸优化
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基于EDEM与BP神经网络的平-摆筛参数化研究 被引量:3
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作者 张晋霞 王研 +4 位作者 牛福生 石伟 丁卫清 聂志恒 张红梅 《有色金属(选矿部分)》 CAS 2024年第1期132-142,共11页
为直观分析振动参数与料体分层效果复杂映射关系及筛分过程物料松散规律,以便振动筛参数化研究的开展。首先以振动筛简化后三维模型导入EDEM软件,利用正交试验法进行设计,并将试验方案中对应筛机参数分别导入EDEM中。基于平动与摆动双... 为直观分析振动参数与料体分层效果复杂映射关系及筛分过程物料松散规律,以便振动筛参数化研究的开展。首先以振动筛简化后三维模型导入EDEM软件,利用正交试验法进行设计,并将试验方案中对应筛机参数分别导入EDEM中。基于平动与摆动双运行模式振动筛,提出以分层沉降比的定义对料体分层效果进行表征,以离散元软件分析振动筛的振幅、振动频率、振动方向角和摆动频率四个参数对分层效果的影响,将获得的仿真数据导入BP神经网络进行深度学习。采用集成学习的训练集对训练好的模型进行筛机参数影响权重的分析,得出振动频率、振动幅度,振动方向角和摆动频率和对分层效果有较大影响,故以这四种参数组合表征振动筛运行状态,对不同参数组合对应筛分效率进行分析。振动频率与振动幅度增加,可以增大筛面的振动强度,不仅加速物料松散速率,优化物料的分层效果,又可以改善物料的堵筛情况,但振动强度过大时,物料跃迁时间过长,使得物料与筛面接触时间变短,分层效果下降;随着振动方向角的增加可以加速物料的铺展速率,但角度过大时,会降低物料与筛面的碰撞概率,弱化物料的分层效果,从而影响筛分效果。当振幅为3.6mm、振频为18.3Hz、振动方向角为39.1°、摆动频率为13.8Hz时,振动筛的分层沉降比为0.77,分层效果最优,此时的分层构型最便于筛分的进行,此研究对平动与摆动双运行模式的振动筛优化设计具有一定指导意义。 展开更多
关键词 振动筛 振动参数 离散 分层效果 BP神经网络
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基于离散Hopfield神经网络的盲信号均衡新算法 被引量:1
8
作者 高春圣 张志涌 《西安邮电学院学报》 2006年第3期38-41,共4页
针对许多现有的盲均衡算法对发送信号,均衡器,信道等都有不同的要求,本文在利用接收数据正交补投影和发送信号属于有限字符集的先验知识之上,构造出直接待恢复盲信号的二次规划问题,推出了一种基于离散Hopfield神经网络直接盲信号均衡... 针对许多现有的盲均衡算法对发送信号,均衡器,信道等都有不同的要求,本文在利用接收数据正交补投影和发送信号属于有限字符集的先验知识之上,构造出直接待恢复盲信号的二次规划问题,推出了一种基于离散Hopfield神经网络直接盲信号均衡的新方法,该算法有效地克服了上述问题,在SIMO(单输入多输出)信道上的仿真结果表明:该算法收敛速度快,性能好。 展开更多
关键词 盲均衡 离散hofield神经网络 单输入多输出信道
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基于人工神经网络的颗粒材料本构关系及边值问题研究 被引量:1
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作者 张广江 杨德泽 楚锡华 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2024年第2期155-166,共12页
颗粒材料被广泛运用于工程实践中,通过数值模拟解决颗粒材料有关的边值问题,对于指导工程实践具有重要意义.通过应用人工神经网络算法,将基于离散颗粒模型的离散单元法与基于连续介质模型的有限单元法有机结合以求解颗粒材料边值问题,... 颗粒材料被广泛运用于工程实践中,通过数值模拟解决颗粒材料有关的边值问题,对于指导工程实践具有重要意义.通过应用人工神经网络算法,将基于离散颗粒模型的离散单元法与基于连续介质模型的有限单元法有机结合以求解颗粒材料边值问题,形成了一套新的、完整的模型及解决方案,即细观模型离线计算的细-宏观两尺度模型及求解系统.具体为:先基于离散单元法获取颗粒材料的主应力、主应变以及对应的应力-应变矩阵等数据;再将获取的数据利用人工神经网络算法构建在主空间上描述颗粒材料本构关系的人工神经网络模型;最后,通过用户自定义材料子程序UMAT将人工神经网络模型导入ABAQUS中求解颗粒材料边值问题.通过平板受压以及边坡稳定性数值试验,并与经典弹塑性模型求解结果进行对比,表明了训练后的人工神经网络模型能够有效地反映颗粒材料的本构关系,并能够运用于实践求解边值问题,验证了该求解方案的可行性. 展开更多
关键词 颗粒材料 人工神经网络 离散元法 有限元法 边值问题
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离散Hopfield神经网络的稳定性研究 被引量:14
10
作者 马润年 张强 许进 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期1089-1091,共3页
离散Hopfield神经网络的稳定性是网络应用的基础 .文中主要研究非对称离散Hopfield神经网络的异步、同步、部分同步演化方式的稳定性 ,并给出了一些新的稳定性条件 ,所获结果推广了一些已有的结论 .
关键词 离散HOPFIELD神经网络 稳定性 能量函数 DHNN
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船舶航向离散非线性系统自适应神经网络控制 被引量:14
11
作者 王欣 刘正江 +1 位作者 李铁山 蔡垚 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第1期123-126,131,共5页
针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统,提出了一种基于神经网络的自适应控制设计方法。为了消除离散系统后推设计中存在"因果矛盾"的问题,原船舶航向离散系统通过变换得到等价的能够预测变量的前向预测系统。通过使... 针对考虑舵机特性的船舶航向离散非线性控制系统,提出了一种基于神经网络的自适应控制设计方法。为了消除离散系统后推设计中存在"因果矛盾"的问题,原船舶航向离散系统通过变换得到等价的能够预测变量的前向预测系统。通过使用单一神经网络逼近系统的所有未知部分,该控制设计方法可以有效地减轻控制系统存在的"计算量膨胀"问题,并具有控制器结构简单,控制参数少,易于工程实现等优点。同时,稳定性分析证明闭环系统的所有信号一致最终有界,并能使得航向跟踪误差任意小。最后,运用"育鲲"轮进行仿真研究以证明所提方法的有效性。 展开更多
关键词 船舶航向控制 离散非线性系统 径向基神经网络 单一神经网络控制 自适应控制 后推控制
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基于离散Hopfield神经网络的公交调度评价方法研究 被引量:8
12
作者 刘志强 张利 +1 位作者 吕学 陈洁 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 2011年第2期77-83,共7页
根据公交调度评价问题的特点,提出了基于离散Hopfield神经网络的评价方法.在构造Hopfield神经网络时,从公交系统运行效率,衔接的顺畅性,运力协调性,企业经济利润率等四个主要内容出发,选取有效时间利用率、平均换乘次数、运能匹配度和... 根据公交调度评价问题的特点,提出了基于离散Hopfield神经网络的评价方法.在构造Hopfield神经网络时,从公交系统运行效率,衔接的顺畅性,运力协调性,企业经济利润率等四个主要内容出发,选取有效时间利用率、平均换乘次数、运能匹配度和运营利润率四个可量化且彼此相互独立的指标,作为公交调度优化结果的评价指标.并用matlab对Hopfield网络进行设计仿真,使其可以更加合理和方便地对公交调度结果进行评价,从而具有更广泛的工程应用面.最后通过实例计算验证并将计算结果与传统的德尔菲法进行比较.结果表明,该方法合理有效,且相对于传统的方法操作简单、易推广,具有一定的优越性. 展开更多
关键词 交通工程 评价方法 离散HOPFIELD神经网络 公交调度 德尔菲法
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基于主成分分析的离散过程神经网络水淹层动态预测方法 被引量:6
13
作者 钟仪华 李榕 +1 位作者 张志银 朱海双 《测井技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期432-436,共5页
提出了一种利用主成分分析和离散过程神经网络进行水淹层动态预测的方法,对测井曲线信息随油层厚度变化的离散数据进行主成分分析,减少了离散过程神经网络模型的输入参数,排除了各参数之间的相关性。引入了反映深度变化累积效应的输入... 提出了一种利用主成分分析和离散过程神经网络进行水淹层动态预测的方法,对测井曲线信息随油层厚度变化的离散数据进行主成分分析,减少了离散过程神经网络模型的输入参数,排除了各参数之间的相关性。引入了反映深度变化累积效应的输入参数——测井参数曲线层段的不同油层厚度。据此建立的识别模型能够反映出随含水率的上升、深度不同时测井曲线的变化规律。实例研究表明,提出的方法与BP神经网络识别方法、支持向量机方法相比较具有更快的运算速度和更高的识别精度,能够体现出高含水期水淹层的动态变化特征。 展开更多
关键词 测井曲线 动态预测 水淹层识别 主成分分析 离散过程神经网络
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结合离散熵和自组织神经网络(SOM)的边缘检测方法 被引量:2
14
作者 王坤 高立群 +1 位作者 片兆宇 郭丽 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期641-644,共4页
提出了一种结合图像离散熵和自组织神经网络的边缘检测方法.首先,用离散熵选定阈值来分割图像的平滑区域和灰度变化剧烈的区域,用来减少计算量;其次将灰度图像转化为理想二值像素模式;定义了6个边缘类型和6个原型向量.将这些边缘向量作... 提出了一种结合图像离散熵和自组织神经网络的边缘检测方法.首先,用离散熵选定阈值来分割图像的平滑区域和灰度变化剧烈的区域,用来减少计算量;其次将灰度图像转化为理想二值像素模式;定义了6个边缘类型和6个原型向量.将这些边缘向量作为神经网络的输入,通过SOM对其进行边缘分类从而获得边缘图像.最后将斑点边缘从边缘图像中去除即得到理想的边缘图像.实验结果表明,与其他的边缘检测方法相比获得了较为理想的边缘. 展开更多
关键词 边缘检测 离散 阈值 自组织神经网络 斑点噪声
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基于离散过程神经网络页岩油气储层有机碳含量预测 被引量:6
15
作者 刘志刚 肖佃师 许少华 《中国石油大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第2期80-87,共8页
受地层岩性变化影响,传统方法进行有机碳含量(TOC)拟合预测精度偏低。为提高TOC拟合精度,减小普通神经网络对连续信号的时间累积误差,提出一种极限学习离散过程神经网络的TOC拟合预测模型。模型用向量模拟过程式输入,内部通过抛物插值... 受地层岩性变化影响,传统方法进行有机碳含量(TOC)拟合预测精度偏低。为提高TOC拟合精度,减小普通神经网络对连续信号的时间累积误差,提出一种极限学习离散过程神经网络的TOC拟合预测模型。模型用向量模拟过程式输入,内部通过抛物插值的数值积分完成离散样本的时域聚合。通过对离散过程神经元的结构分析,提出极限学习训练算法,在隐层相关参数随机赋值后,通过Moore-Penrose广义逆求解输出权值,模型学习速度快。最后将该方法应用于TOC拟合预测,利用相关性分析,选取对TOC响应最敏感的测井曲线作为模型的特征输入。与传统方法和其他神经网络对比,该方法的拟合精度较高,预测TOC与实测值有更好的相关性。 展开更多
关键词 总有机碳 离散过程神经网络 网络训练 MOORE-PENROSE广义逆
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带有离散分布式延迟神经网络的不等时滞分割稳定性分析方法 被引量:1
16
作者 殷春 周士伟 +3 位作者 吴姗姗 程玉华 魏修岭 王伟 《数学物理学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2017年第2期374-389,共16页
该文解决了带有离散分布式延迟的神经网络的稳定性分析问题,提出了一种不同于以前方法的新不等时滞分割方法.通过将延迟区间不等地分成多个递减子区间,从而建立一个新颖的包含三次积分项的Lyapunov-Krasovskii函数.其与一些有效的数学... 该文解决了带有离散分布式延迟的神经网络的稳定性分析问题,提出了一种不同于以前方法的新不等时滞分割方法.通过将延迟区间不等地分成多个递减子区间,从而建立一个新颖的包含三次积分项的Lyapunov-Krasovskii函数.其与一些有效的数学技术和新不等时滞分割方法综合在一起,使得新的稳定性标准已被提议减少其保守性.数值仿真实例证明了该文所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 神经网络 不等时滞分割 离散延迟分布 LMI划分
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离散型神经网络的数学理论(Ⅰ)——网络状态图 被引量:2
17
作者 许进 保铮 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期265-268,共4页
该系列文章重新系统地研究了离散型神经网络的数学理论.此文属首篇,引入了一种新的研究工具——网络状态图.对于离散神经网络而言,通过引入网络状态图,可以很清楚地看到该网络的运行机理:网络是否收敛,网络有多少个稳定吸引子,... 该系列文章重新系统地研究了离散型神经网络的数学理论.此文属首篇,引入了一种新的研究工具——网络状态图.对于离散神经网络而言,通过引入网络状态图,可以很清楚地看到该网络的运行机理:网络是否收敛,网络有多少个稳定吸引子,有多少个环吸引子,并能清楚地反映各类吸引子的吸引域.在这篇文章里,比较详细地讨论了网络状态图的一些基本性质,诸如网络的分支数等于网络稳定吸引子与环吸引子数目之和;对称离散神经网络、反对称离散神经网络在全并行运行条件下网络状态图的结构特征等. 展开更多
关键词 离散神经网络 网络状态图 数学理论
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延迟离散Hopfield神经网络的动态行为 被引量:1
18
作者 马润年 雷社平 +1 位作者 郑连清 许进 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期169-173,共5页
主要研究带有延迟项的离散Hopfield神经网络动态演化行为.给出了延迟网络并行收敛于周期小于等于2的极限环的一些条件.同时,得到了延迟网络收敛于周期为2的极限环的条件.而且对所获结果通过例子进行了验证.这些结果为延迟离散Hopfield... 主要研究带有延迟项的离散Hopfield神经网络动态演化行为.给出了延迟网络并行收敛于周期小于等于2的极限环的一些条件.同时,得到了延迟网络收敛于周期为2的极限环的条件.而且对所获结果通过例子进行了验证.这些结果为延迟离散Hopfield神经网络的进一步分析和应用提供了一定的理论基础. 展开更多
关键词 延迟离散Hopfield神经网络 稳定点 极限环 收敛性 延迟网络
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一类二元离散神经网络周期解的存在性 被引量:1
19
作者 周铁军 戴斌祥 刘一戎 《湖南农业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第5期565-569,共5页
研究具三段常数不连续信号传递函数的二元离散神经网络模型周期解的存在性,获得存在性与吸引性的充分条件.
关键词 离散神经网络 周期解 吸引性
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基于离散过程神经网络的装备技术状态预测方法 被引量:1
20
作者 张耀辉 韩小孩 王少华 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第6期923-928,共6页
针对传统预测方法无法综合分析多维参数中存在的空间聚合及时间累积效应的问题,该文利用离散过程神经网络对装备技术状态多维参数进行预测。针对网络训练中存在的易获得局部最优解的问题,利用混沌粒子群算法对网络学习过程进行了优化。... 针对传统预测方法无法综合分析多维参数中存在的空间聚合及时间累积效应的问题,该文利用离散过程神经网络对装备技术状态多维参数进行预测。针对网络训练中存在的易获得局部最优解的问题,利用混沌粒子群算法对网络学习过程进行了优化。在此基础上,以某装备传动箱油液数据预测为例对该预测方法的有效性进行了验证,优于其他同类预测方法。 展开更多
关键词 混沌粒子群算法 技术状态预测 离散过程神经网络 空间聚合
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