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基于自回归RBF神经网络的帕金森状态预测 被引量：2
1
作者 苏斐 王红 祖林禄 《现代电子技术》 2021年第21期114-119,共6页
针对受控自回归模型辨识精度不高的问题,采用自回归径向基函数(RBF)神经网络辨识基底核(BG)模型的输入刺激频率与输出β频段(13~35 Hz)振荡功率之间的关系。采用梯度下降法确定模型参数,提高模型预测精度。在相同刺激条件下,以BG模型输... 针对受控自回归模型辨识精度不高的问题,采用自回归径向基函数(RBF)神经网络辨识基底核(BG)模型的输入刺激频率与输出β频段(13~35 Hz)振荡功率之间的关系。采用梯度下降法确定模型参数,提高模型预测精度。在相同刺激条件下,以BG模型输出与模型预测输出之间的均方根误差(RMSE)和相关系数作为PD状态的预测指标。受控自回归模型辨识相关系数为84.07%,RMSE为27.96;RBF预测模型辨识相关系数为92.78%,RMSE为17.89,结果表明RBF预测模型辨识精度更高。利用自回归RBF神经网络模型能够很好地辨识刺激频率与β功率之间的关系,为以后依据β功率的变化选择恰当的刺激频率参数提供了更好的方法,减轻PD患者的痛苦。 展开更多
关键词 帕金森疾病 自回归rbf神经网络 基底核模型 DBS疗法 预测指标 梯度下降法
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基于高斯过程回归和BP神经网络的油储地罐容积表标定研究
2
作者 王彩玲 程叶 +1 位作者 许欣黎 倪庆旭 《石油石化节能与计量》 2025年第2期26-30,35,共6页
石油作为中国重要的能源资源之一,广泛应用于发电、运输、工业生产等各个领域。准确的油储地罐容积表标定对于确保各类石油产品储存、运输和交易的精确计量至关重要。传统的标定方法通常高度依赖于静态测量和经验公式,易受时间、环境条... 石油作为中国重要的能源资源之一,广泛应用于发电、运输、工业生产等各个领域。准确的油储地罐容积表标定对于确保各类石油产品储存、运输和交易的精确计量至关重要。传统的标定方法通常高度依赖于静态测量和经验公式,易受时间、环境条件及人为因素的影响。为了解决这一问题,提出了一种基于高斯过程回归(GPR)和反向传播神经网络(BPNN)的标定验证方法。在真实加油站数据构建的数据集上进行实验,结果显示,高斯过程回归模型和BP神经网络模型的平均均方根误差RMSE分别为3.435、8.409,模型的预测效果相对较好,研究结果可为容积表的标定工作提供有价值的参考。 展开更多
关键词 容积表标定 BP神经网络 高斯过程回归 数据挖掘 误差预测
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基于多元线性回归和反向传播人工神经网络预测离子液体的声速
3
作者 季常征 万仁 +2 位作者 时兆翀 彭昌军 刘洪来 《华东理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期158-165,共8页
离子液体的声速可采用实验测定、半经验模型和理论研究方法获得,其中,定量结构-性质关系(QSPR)模型已受到广泛关注,但构造一个有效的QSPR模型取决于选择合适的分子描述符。本文采用片段活度系数类导体屏蔽模型(COSMO-SAC)获得离子液体... 离子液体的声速可采用实验测定、半经验模型和理论研究方法获得,其中,定量结构-性质关系(QSPR)模型已受到广泛关注,但构造一个有效的QSPR模型取决于选择合适的分子描述符。本文采用片段活度系数类导体屏蔽模型(COSMO-SAC)获得离子液体电荷密度分布片段面积(Sσ)和空穴体积(VCOSMO)两个描述符,并分别采用多元线性回归(MLR)和反向传播人工神经网络(BP-ANN)构建了用于描述离子液体声速的线性QSPR模型u-MLR和非线性QSPR模型u-ANN,模型中包含了温度和离子液体相对分子量,所涉及的数据集包括171种离子液体的5 114个数据点。在总的离子液体声速数据集中,u-MLR和u-ANN的决定系数(R2)分别为0.970 6和0.999 5,平均绝对相对偏差(AARD)分别为1.59%和0.10%,均方根误差(RMSE)分别为30.68 m/s和4.12 m/s。结果表明,基于人工神经网络建立的u-ANN模型的预测效果明显优于基于线性回归方法建立的u-MLR模型的预测效果。 展开更多
关键词 声速 离子液体 人工神经网络 多元线性回归 定量结构-性质关系
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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
4
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
5
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RF回归和LSTM神经网络的空气污染耦合性研究及预测——以北京市为例
6
作者 任文宗 刘婕 +3 位作者 邓玉婷 邹媛茜 刘娟 王胜 《科学技术创新》 2025年第10期22-26,共5页
大气污染问题与我们的生活息息相关,一直以来,都是国内外关注的热点之一。以北京市为例,研究污染物与气象要素之间的关系,尝试解释污染物随时间变化的影响因素和预测污染物在未来10个月内的含量变化,为空气质量分析和污染防治提供思路... 大气污染问题与我们的生活息息相关,一直以来,都是国内外关注的热点之一。以北京市为例,研究污染物与气象要素之间的关系,尝试解释污染物随时间变化的影响因素和预测污染物在未来10个月内的含量变化,为空气质量分析和污染防治提供思路。基于《统计年鉴》,中国空气质量在线监测分析平台等官方数据,通过Pearson相关性分析,随机森林(RF)回归模型,基于长短时记忆(LSTM)神经网络的预测模型等方法对3种气象因子与6种空气污染物进行特征分析,并对未来10个月的空气污染物含量变化进行预测。在现有数据的基础上,构建回归模型得出结论:大气污染物中PM_(2.5),O_(3)对空气质量指数(AQI)的影响较强,而气象要素中降水和相对湿度对AQI的影响较弱,气温对AQI的影响较强,同时,构建预测模型得到各污染物变化趋势为先升后降。 展开更多
关键词 气象因子与空气污染物的特征分析 Pearson相关性分析 随机森林回归 LSTM神经网络
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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
7
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
8
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
9
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
10
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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基于知识图谱和图卷积神经网络的代码回归测试方法
11
作者 李玉龙 《舰船电子对抗》 2025年第1期59-64,100,共7页
回归测试确保了软件更新后,原有功能正常运行,新增功能的可靠性得到验证。分析代码修改部分并有针对性地选择测试用例可提升测试效率。将知识图谱与图卷积神经网络融入回归测试的过程中,提出基于知识图谱和图卷积神经网络的代码回归测... 回归测试确保了软件更新后,原有功能正常运行,新增功能的可靠性得到验证。分析代码修改部分并有针对性地选择测试用例可提升测试效率。将知识图谱与图卷积神经网络融入回归测试的过程中,提出基于知识图谱和图卷积神经网络的代码回归测试方法。通过对代码信息的提取与构建多层次代码信息知识图谱,使得变更相关信息可以高效获取和可视化表达。通过知识图谱构建测试用例邻接矩阵,并结合图卷积神经网络模型进行训练与定位,实现了对代码缺陷的准确定位,相较传统方法具有更强的泛用性和准确性。 展开更多
关键词 回归测试 知识图谱 图卷积神经网络
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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
12
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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预测输尿管软镜碎石术后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络模型构建
13
作者 陈文炜 何彦丰 +5 位作者 卢凯鑫 刘昌毅 江涛 张华 高锐 薛学义 《浙江大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第1期99-107,I0032-I0034,共12页
目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性... 目的:构建输尿管软镜碎石术(FURL)后并发尿源性脓毒症的反向传播神经网络预测模型。方法:纳入428例接受FURL的肾结石患者,根据术后是否并发尿源性脓毒症分为脓毒症组(42例)和对照组(386例)。采用logistic回归分析确定FURL后并发尿源性脓毒症的影响因素及其交互作用。同时建立logistic回归模型和神经网络模型进行预测,通过受试者工作特征曲线评估两种模型的预测效能。结果:单因素分析显示,结石手术史、性别、尿培养阳性、结石直径、糖尿病、手术时间、白细胞、血小板、C反应蛋白(CRP)及肝素结合蛋白(HBP)水平与FURL后并发尿源性脓毒症显著相关(均P<0.05)。多因素分析表明,尿培养阳性、CRP及HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素(均P<0.05)。交互作用分析显示,CRP与HBP对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相加模型(RERI=8.453,95%CI:2.645~16.282;AP=0.696,95%CI:0.131~1.273;S=3.369,95%CI:1.176~7.632)和相乘模型(OR=1.754,95%CI:1.218~3.650)中存在交互作用;CRP与尿培养对FURL后并发尿源性脓毒症的影响在相乘模型(OR=2.449,95%CI:1.525~3.825)中存在交互作用。预测模型比较显示,反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更优的预测效能。结论:CRP和HBP水平是FURL后并发尿源性脓毒症的独立危险因素,基于CRP、HBP等因素构建的反向传播神经网络模型较logistic回归模型具有更高的预测准确性。 展开更多
关键词 肝素结合蛋白 C反应蛋白 输尿管软镜碎石术 尿源性脓毒症 预测 LOGISTIC回归模型 反向传播神经网络模型
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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
14
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
15
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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基于自回归小波神经网络的机械臂自适应滑模控制 被引量：1
16
作者 杨佳 吴佩林 +2 位作者 杨理 寇东山 余斌 《空间控制技术与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期68-76,共9页
针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种... 针对机械臂存在模型不确定和未知扰动的问题,提出一种动力学模型参数分块逼近的神经网络非奇异终端滑模(nonsingular terminal sliding mode, NTSM)控制方法.为加快系统跟踪误差的收敛速度,避免传统终端滑模存在的奇异性问题,采用一种非奇异终端滑模面.利用多组自回归小波神经网络(self-recurrent wavelet neural network, SRWNN)分块逼近系统未知的动力学模型参数,并采用自适应更新律调整权重.通过积分控制项补偿SRWNN的逼近误差,并使用Lyapunov稳定性理论证明了系统稳定性.使用MATLAB进行仿真分析,分块SRWNN滑模控制与滑模控制、整体SRWNN滑模控制相比,关节角度跟踪误差的平均稳态误差分别降低了31.9%、76.5%,表明此方法是一种可靠、有效的轨迹跟踪控制方法. 展开更多
关键词 自回归小波神经网络 非奇异终端滑模 动力学模型 轨迹跟踪
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基于GA-BP神经网络岩石单轴抗压强度预测模型研究
17
作者 张奥宇 杨科 +1 位作者 池小楼 张杰 《煤》 2025年第1期6-10,17,共6页
为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-B... 为探究更为精确的上覆岩层砂岩和泥岩单轴抗压强度与其弹性模量之间的关联性,结合胡家河矿56组砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量历史数据,运用遗传算法优化了BP神经网络的结构参数和学习参数,得到了最佳的网络结构和参数设置,利用GA-BP神经网络对煤矿砂岩与泥岩单轴抗压强度进行了预测,并与传统的BP神经网络和非线性回归分析法进行了比较。研究结果表明,GA-BP神经网络预测模型在预测砂岩和泥岩单轴抗压强度与弹性模量间关系上具有较高的精度和泛化能力,能够有效地解决传统BP神经网络的局部最优和过拟合问题,相较于非线性回归分析,拥有更强的非线性关系建模能力,是一种适用于砂岩与泥岩单轴抗压强度预测的有效方法。 展开更多
关键词 岩石力学参数 非线性回归 BP神经网络 遗传算法 预测模型
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基于RBF神经网络滑模控制的卷纸纠偏系统
18
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
19
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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融合数据去噪及神经网络算法的目标威胁判别方法
20
作者 李玉玺 方子穆 +2 位作者 李正宇 宋振华 葛尧 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第3期178-185,共8页
目标威胁评判作为战场智能感知的重要组成部分,在作战决策中具有重要作用。为了能够高效准确地预测敌方目标的威胁程度,将目标威胁判别转化为深度学习中的连续变量输出问题。选取敌方目标相对距离、相对速度、可打击角度、火力分配强度... 目标威胁评判作为战场智能感知的重要组成部分,在作战决策中具有重要作用。为了能够高效准确地预测敌方目标的威胁程度,将目标威胁判别转化为深度学习中的连续变量输出问题。选取敌方目标相对距离、相对速度、可打击角度、火力分配强度、目标类型和战术意图6组特征作为原始数据集,采用T-SNE数据可视化算法进行数据预处理和数据去噪;分别基于线性回归和神经网络算法构建威胁判别模型,引入正则化和Dropout策略进行神经网络模型优化;设计具体算例,使用3种方法进行威胁判别,结果表明提出的优化神经网络模型效果最优。 展开更多
关键词 威胁判别 神经网络 T-SNE 线性回归 数据去噪
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