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贝叶斯正则化优化BP神经网络估算SOH 被引量：1
1
作者 朱聪聪 郭晟 +1 位作者 常海涛 路密 《电池》 北大核心 2025年第1期25-31,共7页
为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应... 为提高锂离子电池健康状态(SOH)估算的精度,采用基于贝叶斯正则化算法优化的反向传播(BP)神经网络模型。该模型的核心是,引入先验分布约束BP网络权重参数,以减少过拟合风险;并引入后验分布评估参数的不确定性,提升模型对数据噪声的适应性。以充电全过程提取健康特征验证模型精度;以放电片段数据提取健康特征模拟实际工况。训练后的模型在充电全过程提取特征时的均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)均小于1.65%,采用放电片段提取特征时的RMSE和MAE均小于3.85%,相较于未优化的BP神经网络,两种方式的估算误差分别降低18%和41%以上。 展开更多
关键词 锂离子电池 健康状态(SOH) 贝叶斯正则化算法 反向传播(bp)神经网络 健康特征 先验分布 后验分布
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不同温湿度贮藏对澳洲坚果鲜果品质的影响及BP神经网络预测模型构建
2
作者 付镓榕 马尚玄 +6 位作者 杨悦雪 徐文婷 兰秀华 魏元苗 黄克昌 贺熙勇 郭刚军 《食品工业科技》 北大核心 2025年第13期314-326,共13页
为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化,本文探究贮藏温湿度(30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%)对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值... 为分析澳洲坚果鲜果在短期贮藏中的品质变化,本文探究贮藏温湿度(30℃-RH80%、35℃-RH80%、40℃-RH80%、30℃-RH90%、35℃-RH90%、40℃-RH90%)对鲜果果皮含水量、带壳果含水量、果仁含水量、青皮裂果率、霉果率、酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量的影响,并基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络构建澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型,测试集评估模型的预测性能。结果表明,在短期贮藏中35℃-RH80%条件贮藏的水分损失最快,35℃贮藏的青皮裂果率增速显著高于30、40℃(P<0.05),30℃时果皮霉果率增速显著高于35、40℃(P<0.05)。在贮藏期间酸价、过氧化值均呈上升趋势,贮藏结束时35℃-RH90%条件贮藏的酸价最高,为15.57 mg/100 g,30℃-RH80%条件贮藏的过氧化值最高,为36.44μg/g;碘值、总酚含量呈先上升后下降的趋势,贮藏期间35℃-RH90%条件贮藏的碘值增幅最大为119.26 mg/g,贮藏结束40℃-RH80%条件贮藏的碘值最低为675.72 mg/g,贮藏结束35℃-RH80%、40℃-RH90%总酚含量均为0.88 mg/g,显著低于其他贮藏条件(P<0.05);总糖含量呈下降趋势,贮藏结束35℃-RH80%条件贮藏的总糖含量显著低于其他贮藏条件(P<0.05)。相关性分析表明预测模型的输入层与输出层具有较好的相关性,澳洲坚果鲜果短期贮藏的品质预测模型隐含层节点数为7,酸价、过氧化值、碘值、总酚含量、总糖含量训练集的相关系数分别为0.97952、0.98815、0.94869、0.94882、0.97109,预测精度良好。因此,神经网络预测模型可用于预测澳洲坚果鲜果在采后运输及贮藏过程中的品质变化,并为神经网络预测模型在澳洲坚果品质预测中的应用奠定基础。 展开更多
关键词 澳洲坚果 鲜果 贮藏品质 预测模型 反向传播(bp)神经网络
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基于改进NNA和BP神经网络模型的深基坑沉降预测
3
作者 王仁志 张伟国 +3 位作者 寇苗苗 刘飞 王金涛 张拥军 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10416-10425,共10页
为更精准预测基坑开挖卸荷引起的周边地表沉降,通过改进神经网络算法(neural network algorithm, NNA),提出一种具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(neural network algorithm with feedback mechanism and reverse learning... 为更精准预测基坑开挖卸荷引起的周边地表沉降,通过改进神经网络算法(neural network algorithm, NNA),提出一种具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(neural network algorithm with feedback mechanism and reverse learning, FBRLNNA),并结合反向传播(back propagation, BP)神经网络构建地表沉降预测模型,将提出的沉降预测模型在青岛15号线地铁工程基坑中进行应用与验证。基于18种基准函数比较FBRLNNA与9种竞争优化算法的表现,仿真试验表明,FBRLNNA在80%的基础基准函数上均表现出更优的性能。对比分析FBRLNNA-BP模型及其他4种模型的基坑沉降预测结果,FBRLNNA-BP模型的均方误差(mean squared error, MSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方根误差(root mean square error, RMSE)及决定系数(R^(2))均最佳,沉降预测结果误差小于5%,表明该预测模型具有更好的沉降预测精度。研究成果可为基坑开挖引发的地表沉降预测提供了新的方法和参考。 展开更多
关键词 具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(FBRLNNA) 反向传播(bp)神经网络 FBRLNNA-bp模型 基坑开挖 沉降预测
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基于KNN-BP神经网络车辆驻留时间预测立体车库RGV待命位策略
4
作者 后国栋 李建国 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第24期10478-10486,共9页
平面移动式立体车库待命位策略可以提高车辆出库效率,减少顾客等待时间,通过预测库内车辆出库时间节点,设计分区待命位策略。针对反向传播(back propagation, BP)神经网络存在样本依赖性较强的特点,提出一种K-近邻算法(k-nearest neighb... 平面移动式立体车库待命位策略可以提高车辆出库效率,减少顾客等待时间,通过预测库内车辆出库时间节点,设计分区待命位策略。针对反向传播(back propagation, BP)神经网络存在样本依赖性较强的特点,提出一种K-近邻算法(k-nearest neighbor, KNN)-BP神经网络预测模型,以是否为工作日、工作日特殊时段(如早高峰、晚高峰),气温,降水4个方面作为特征向量,采用二进制集合转换构建各特征向量集,通过KNN对异常数据进行分组,提高BP神经网络预测精度,并基于预测时间建立出库概率分布,设定区域优先级参数以及RGV(rail guided vehicle)待命位策略。编写仿真程序,以西安小寨某商用立体车库运行数据进行验证,仿真结果表明:KNN-BP神经网络预测模型R^(2)较传统BP神经网络提高了20.23%,设计待命位策略下较无待命位策略顾客平均等待时间减小35.82%,RGV平均服务时间降低39.51%,RGV运行能耗降低38.32%;较文献引用策略顾客平均等待时间减小14.18%,RGV平均服务时间降低13.29%,RGV运行能耗降低20.89%。研究成果为提高立体车库车运行效率提供参考。 展开更多
关键词 交通工程 立体车库 待命位 K-近邻算法(KNN)-反向传播(bp)神经网络 RGV
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基于改进BP神经网络的火车防吊起快速检测方法
5
作者 姜军 宓为建 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第2期361-365,共5页
铁路集装箱堆场对于火车平板装卸作业,由于传统检测方法检测精度或检测速度不能满足要求,鲜有成熟的智能防吊起解决方案。本文提出一种基于改进反向传播(BP)神经网络的火车防吊起快速检测方法,通过获取吊具4个锁头的称重数据,建立基于B... 铁路集装箱堆场对于火车平板装卸作业,由于传统检测方法检测精度或检测速度不能满足要求,鲜有成熟的智能防吊起解决方案。本文提出一种基于改进反向传播(BP)神经网络的火车防吊起快速检测方法,通过获取吊具4个锁头的称重数据,建立基于BP神经网络的平板吊起检测模型,在权值调整时加入动量因子和自适应调节学习率以优化模型性能。在实际作业中测试,本方法具有较高的检出率和快速的检测速度,可为轨道吊自动化火车作业提供智能安全防护。 展开更多
关键词 集装箱火车 平板鹰钩(F-TR)锁防吊起 反向传播(bp)神经网络 动量因子 自适应学习
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基于脉冲序列标识的深度脉冲神经网络时空反向传播算法 被引量：2
6
作者 王子华 叶莹 +3 位作者 刘洪运 许燕 樊瑜波 王卫东 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期2596-2604,共9页
尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深... 尖峰放电的脉冲神经网络(SNN)具有接近大脑皮层的信号处理模式,被认为是实现大脑启发计算的重要途径。但是,目前对于深度脉冲神经网络的学习仍缺乏有效的监督学习算法。受尖峰放电速率标识的时空反向传播算法的启发,该文提出一种面向深度脉冲神经网络训练的基于时间脉冲序列标识的监督学习算法,通过定义突触后电位和膜电位反传迭代因子分别分析脉冲神经元的空间和时间依赖关系,使用替代梯度的方法解决反传过程中不连续可微的问题。不同于现有基于尖峰放电速率标识的学习算法,该算法能够充分反映脉冲神经网络输出的时间脉冲序列的动态特性。因此,所提算法非常适合应用于需要较长时间序列标识的计算任务,例如行为的时间脉冲序列控制。该文在静态图像数据集CIFAR10和神经形态数据集NMNIST上验证了所提算法的有效性,在所有这些数据集上都显示出良好的性能,这有助于进一步研究基于时间脉冲序列应用的大脑启发计算。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 监督学习 误差反向传播 时间脉冲序列标识 替代梯度
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基于神经网络的面板堆石坝渗透系数反演与渗流计算
7
作者 贾万波 徐景田 《安全与环境工程》 北大核心 2025年第4期138-145,共8页
面板堆石坝渗流安全监控指标主要为坝基渗流量,通常以设计阶段计算结果作为安全阈值,但受施工和蓄水等因素的影响,导致筑坝材料渗透系数发生改变,渗流监控指标将不准确。为此,以龙背湾面板堆石坝工程为研究对象,选取钢筋混凝土面板、垫... 面板堆石坝渗流安全监控指标主要为坝基渗流量,通常以设计阶段计算结果作为安全阈值,但受施工和蓄水等因素的影响,导致筑坝材料渗透系数发生改变,渗流监控指标将不准确。为此,以龙背湾面板堆石坝工程为研究对象,选取钢筋混凝土面板、垫层料、过渡料、上游主堆石、下游次堆石、反滤过渡料6种主要介质,每种介质选取7个渗透系数水平,采用正交试验进行各参数组合,同时基于反向传播(back propagation,BP)神经网络,利用龙背湾水库水位、渗流量等实测数据,反演出面板堆石坝各填筑材料分区的最优渗透系数;建立了龙背湾面板堆石坝三维有限元渗流模型,并利用反演参数计算了大坝在不同工况下的渗流量,以获取坝基渗流量。结果表明,坝基渗流量误差在2.2%~4.1%之间,渗流量预测精度较高,证明所选用的参数反演方法及渗流计算方法科学合理,计算结果可作为坝基渗流量的安全监控指标。 展开更多
关键词 面板堆石坝 渗透系数反演 渗流计算 正交试验 反向传播(bp)神经网络 有限元模型
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基于神经网络-高斯赫尔默特模型联合多点GNSS定位方法
8
作者 林海飞 彭友志 +1 位作者 夏玉国 何浩鹏 《大地测量与地球动力学》 北大核心 2025年第3期303-307,共5页
为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与... 为降低复杂环境下GNSS定位误差,提出一种联合高精度测站和距离交会精确估计定位点坐标的方法。该方法首先将观测方程构建为非线性高斯-赫尔默特模型,针对其中的非线性问题,引入反向传播(back-propagation,BP)神经网络进行辅助处理。与传统线性化方法相比,BP神经网络能够有效拟合复杂的非线性函数关系。仿真和实测结果表明,该方法能有效降低复杂环境对定位精度的影响,E、N、U方向定位精度分别提高78.1%、72.8%、79.2%。 展开更多
关键词 GNSS 复杂环境 高斯-赫尔模特模型 反向传播神经网络 误差估计
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基于智能优化算法及其优化BP神经网络的室内定位 被引量：5
9
作者 李帅辰 武建锋 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第20期8568-8576,共9页
为研究智能优化算法在室内到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位方面的应用效果。首先,分别使用白鲨优化算法(white shark optimizer,WSO)、变色龙优化算法(chameleon swarm algorithm,CSA)、蛇优化算法(snake optimizer,SO... 为研究智能优化算法在室内到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位方面的应用效果。首先,分别使用白鲨优化算法(white shark optimizer,WSO)、变色龙优化算法(chameleon swarm algorithm,CSA)、蛇优化算法(snake optimizer,SO)、鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)、灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)、麻雀优化算法(sparrow search algorithm,SSA)这6种智能优化算法进行室内的二维TDOA定位,对比分析上述算法在室内定位领域的表现,并和传统的Taylor算法的定位误差进行对比;接下来,使用SOA算法对BP神经网络进行优化,使用优化后的SOA-BP进行定位,与基础的BP神经网络的定位误差进行对比。结果表明:所使用的6种智能优化算法在室内定位领域有着不错的表现,各智能优化算法的效果相似,平均定位误差为0.44 m,相较于传统的Taylor算法提升约9.2%;SOA-BP的定位误差相较于基础的BP神经网络降低超过30%。 展开更多
关键词 智能优化算法 5G室内定位 到达时间差(TDOA) Taylor算法 优化反向传播(bp)神经网络
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基于MFO优化BP神经网络构建冷鲜肉品质预测模型 被引量：2
10
作者 王丽 闫子康 +1 位作者 杜金 王远亮 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2024年第21期310-321,共12页
为能准确预测冷鲜肉在贮藏中品质的变化规律及质量安全,本文探究贮藏温度(0、4和25℃)对冷鲜肉菌落总数、TVB-N、pH、水分含量、色度和生物胺含量的影响,确定冷鲜肉的特征品质指标。基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和飞蛾火... 为能准确预测冷鲜肉在贮藏中品质的变化规律及质量安全,本文探究贮藏温度(0、4和25℃)对冷鲜肉菌落总数、TVB-N、pH、水分含量、色度和生物胺含量的影响,确定冷鲜肉的特征品质指标。基于反向传播(Backpropagation,BP)神经网络和飞蛾火焰优化(Moth-Flame Optimization,MFO)BP神经网络,利用特征指标作为训练数据,构建不同贮藏温度下冷鲜肉的品质预测模型,快速准确评价和预测食品的质量安全。结果表明,不同贮藏温度下冷鲜肉的菌落总数、pH、TVB-N、色泽和生物胺含量随着贮藏时间的延长均呈上升趋势(P<0.05),且各指标在不同贮藏温度下的变化规律不一致,温度越高,腐败变质的速度越快。通过相关性分析得出菌落总数和TVB-N为冷鲜肉品质特征指标,以特征指标为训练数据构建BP神经网络和MFO优化BP神经网络模型。结果显示,MFO优化BP神经网络优于单一的BP神经网络模型,指标菌落总数和TVB-N通过BP神经网络模型训练后的R值分别为0.95018、0.94283,通过MFO算法优化训练后的R值分别为0.97538、0.98001,更接近于1,且优化后的RMSE、MSE和MAE值相对较小,其模型拟合度更好,在整个贮藏期的预测性能更好,准确率更高。因此,MFO优化BP神经网络可用于预测冷鲜肉在贮藏过程中品质的变化规律。 展开更多
关键词 冷鲜肉 松鼠葡萄球菌 预测模型 反向传播(bp)神经网络 飞蛾火焰优化(MFO)bp神经网络
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基于BP神经网络模型的呼出气δ^(13)C、δ^(18)O同位素丰度测量方法研究 被引量：1
11
作者 黄文彪 夏滑 +4 位作者 王前进 孙鹏帅 庞涛 吴边 张志荣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期2761-2767,共7页
碳13(^(13)C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用,精准测量CO_(2)中碳(C)和氧(O)同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优... 碳13(^(13)C)尿素呼气试验在国内外作为检测幽门螺旋杆菌的“金标准”已被广泛采用,精准测量CO_(2)中碳(C)和氧(O)同位素特征对疾病诊断具有重大意义。可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS)具有结构简单、响应速度快、灵敏度高等众多优点,在多个领域得到广泛应用,同时完全适用于气体同位素的测量研究。该研究面向人体呼出气体中的CO_(2)气体检测需求,基于直接吸收光谱技术,采用中心波长为4.32μm的量子级联激光器(QCL)结合光程为14 cm/44 mL的小容积气体吸收腔体,完成了同时测量^(16)O^(12)C^(16)O、^(18)O^(12)C^(16)O和^(16)O^(13)C^(16)O的多组分同位素气体浓度的实验系统。基于反向传播(BP)神经网络模型,降低直接吸收光谱系统中光源稳定性和测量样品气体波动带来的噪声干扰。结果表明:基于BP神经网络模型的同位素丰度测量精度与稳定性均优于吸光度峰值比法,^(16)O^(13)C^(16)O与^(18)O^(12)C^(16)O的浓度测量精度分别提高约1.27与1.58倍。Allan方差分析表明,当积分时间为106 s时,采用BP神经网络模型的^(13)C与^(18)O同位素丰度测量精度分别为0.97‰和1.47‰,相比吸光度峰值比法测量精度提高了约2.1倍与1.2倍。充分证明了基于BP神经网络模型的同位素丰度测量方法的可行性,为研制高精度同位素丰度传感器奠定基础。 展开更多
关键词 可调谐半导体激光吸收光谱技术(TDLAS) 量子级联激光器(QCL) 反向传播(bp)神经网络模型 同位素丰度
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基于BP神经网络的上海生鲜农产品物流需求预测 被引量：18
12
作者 郝杨杨 邹宇 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第1期39-45,69,共8页
针对传统的生鲜农产品物流非线性需求预测模型收敛速度慢、精度低等问题,构建由改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测模型。引入对立学习机制、自适应惯性权重... 针对传统的生鲜农产品物流非线性需求预测模型收敛速度慢、精度低等问题,构建由改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的预测模型。引入对立学习机制、自适应惯性权重、非对称学习因子提升粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法的初始解质量,平衡算法的局部开发和全局搜索能力;利用IPSO算法优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP神经网络收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题。通过上海生鲜农产品物流需求预测实例对模型的有效性进行验证,结果显示:IPSO-BP神经网络模型在预测精度及收敛速度上均明显优于传统PSO-BP神经网络和BP神经网络模型。 展开更多
关键词 冷链物流 需求预测 改进粒子群(IPSO)算法 反向传播(bp)神经网络
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跨脉冲传播的深度脉冲神经网络训练方法
13
作者 曾建新 陈云华 +1 位作者 李炜奇 陈平华 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第7期2134-2140,共7页
基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确... 基于反向传播的脉冲神经网络(SNNs)的训练方法仍面临着诸多问题与挑战,包括脉冲发放过程不可微分、脉冲神经元具有复杂的时空动力过程等。此外,SNNs反向传播训练方法往往没有考虑误差信号在相邻脉冲间的关系,大大降低了网络模型的准确性。为此,提出一种跨脉冲误差传播的深度脉冲神经网络训练方法(cross-spike error backpropagation,CSBP),将神经元的误差反向传播分成脉冲发放时间随突触后膜电位变化关系和相邻脉冲发放时刻点间的依赖关系两种依赖关系。其中,通过前者解决了脉冲不可微分的问题,通过后者明确了脉冲间的依赖关系,使得误差信号能跨脉冲传播,提升了生物合理性。此外,并对早期脉冲残差网络架构存在的模型表示能力不足问题进行研究,通过修改脉冲残余块的结构顺序,进一步提高了网络性能。实验结果表明,所提方法比基于脉冲时间的最优训练算法有着明显的提升,相同架构下,在CIFAR10数据集上提升2.98%,在DVS-CIFAR10数据集上提升2.26%。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 脉冲时间依赖 误差反向传播 脉冲神经网络训练算法
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一种改进的反向传播神经网络算法 被引量：4
14
作者 邱浩 王道波 张焕春 《应用科学学报》 CAS CSCD 2004年第3期384-387,共4页
在标准反向传播神经网络算法的基础上,提出了一种改进的反向传播神经网络算法.通过对每个处理单元增加3个参数来增强作用函数,且3个参数与连接权一样,在学习过程中进行实时更新.此算法提高了学习速度,且减少了进入局部最小点的可能性.通... 在标准反向传播神经网络算法的基础上,提出了一种改进的反向传播神经网络算法.通过对每个处理单元增加3个参数来增强作用函数,且3个参数与连接权一样,在学习过程中进行实时更新.此算法提高了学习速度,且减少了进入局部最小点的可能性.通过XOR问题的仿真证明了改进算法的有效性. 展开更多
关键词 反向传播 神经网络 误差 模式 顺传播 学习算法
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基于人工神经网络的UWB坐标误差一步改正模型
15
作者 王一帆 李增科 +4 位作者 蒋诗政 陈远 黄林超 吉丽娅 邓伟昉 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2024年第7期77-82,共6页
针对超宽带(UWB)定位存在的坐标误差难以利用常规手段进行改正的问题,本文提出了基于广义回归神经网络(GRNN)和反向传播神经网络(BPNN)的UWB坐标误差一步改正模型。改正模型以UWB原始定位坐标、与不同基站间距离为输入,以UWB相对高精度... 针对超宽带(UWB)定位存在的坐标误差难以利用常规手段进行改正的问题,本文提出了基于广义回归神经网络(GRNN)和反向传播神经网络(BPNN)的UWB坐标误差一步改正模型。改正模型以UWB原始定位坐标、与不同基站间距离为输入,以UWB相对高精度参考值误差为输出,分别以GNSS RTK点位坐标为动态试验参考值、全站仪点位坐标为静态试验参考值,对改正模型进行训练。将改正模型分别用于改正非建模样本点的UWB坐标,然后对改正前后的精度及不同改正模型的精度进行了比较分析。结果表明:利用人工神经网络直接建立UWB坐标一步改正模型的方法是可行的,该方法无须再次利用改正后的测距值解算坐标,更加简便、快捷;两种模型总体均能有效改善UWB的动态、静态定位坐标精度;且基于GRNN的改正模型相比基于BPNN的改正模型可以更有效地改善UWB坐标误差,改正后的UWB动态定位平面坐标精度可达厘米级,静态定位平面坐标精度高达毫米级。 展开更多
关键词 超宽带定位 坐标误差改正 广义回归神经网络 反向传播神经网络 一步改正
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人工神经网络误差反向传播法测定复方苯甲酸涂剂中苯甲酸与水杨酸的含量
16
作者 朱鲁夫 程存归 王森清 《医药导报》 CAS 2005年第1期67-68,共2页
目的　对紫外光谱重叠的复方苯甲酸涂剂进行多组分不经分离的含量测定。方法　采用人工神经网络误差反向传播方法 (BP)对复方苯甲酸涂剂进行含量测定。结果　当网络隐蔽层的节点数为 5 ,以 9个节点输入时 ,苯甲酸与水杨酸的平均回收率... 目的　对紫外光谱重叠的复方苯甲酸涂剂进行多组分不经分离的含量测定。方法　采用人工神经网络误差反向传播方法 (BP)对复方苯甲酸涂剂进行含量测定。结果　当网络隐蔽层的节点数为 5 ,以 9个节点输入时 ,苯甲酸与水杨酸的平均回收率分别为 10 5 .0 %和 10 2 .0 % ,RSD分别为 1 5 %和 2 0 %。结论　该方法简便、快速 ,测定结果准确。 展开更多
关键词 人工神经网络误差反向传播 紫外光谱 苯甲酸涂剂 复方
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基于反向传播神经网络的三维足迹触觉步态特征识别 被引量：4
17
作者 高毅 王彪 +2 位作者 王梦阳 穆治亚 龙兵 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第24期10646-10653,共8页
为有效解决当前传统步态特征人身识别技术过分依赖人工判读、识别准确率较低的问题,将计算机技术引入步态特征识别领域中,以获取一种基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的步态特征识别新方法。将立体赤足足迹作为研究对象,通... 为有效解决当前传统步态特征人身识别技术过分依赖人工判读、识别准确率较低的问题,将计算机技术引入步态特征识别领域中,以获取一种基于反向传播(back propagation, BP)神经网络的步态特征识别新方法。将立体赤足足迹作为研究对象,通过光栅立体足迹采集仪对立体赤足足迹图像进行预处理,以获取计算机可识别出的三维足迹触觉步态特征信息,记录立体赤足足迹的深度差、区域面积、区域体积三类步态特征信息,并在法庭科学领域中的足迹检验理论为基础的前提下运用BP神经网络,对其中Multillayer Perceptron分类器参数进行优化调整,最后,将测试结果与传统的人工检验结果进行比对,从比对结果得出,相对于传统的人工鉴别方法只有84.7%的准确率,基于BP神经网络的步态特征人身识别算法的准确率可达到90%以上。 展开更多
关键词 反向传播(bp)神经网络 触觉步态特征 图像处理 人身识别
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基于反向传播神经网络的SVM技术在电压型变流器中的应用研究 被引量：13
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作者 李建林 李玉玲 +1 位作者 李淳 张仲超 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期71-74,共4页
在分析三相电压型变流器空间矢量调制(SVM)技术基本原理的基础上,提出了一种基于反向传播神经网络结构的 SVM 技术(CPN-SVM)的实现方法。该方法采用CPN 竞争层来计算 SVM 中各个矢量的具体作用时间,避免了计算正弦函数这一非线性运算,... 在分析三相电压型变流器空间矢量调制(SVM)技术基本原理的基础上,提出了一种基于反向传播神经网络结构的 SVM 技术(CPN-SVM)的实现方法。该方法采用CPN 竞争层来计算 SVM 中各个矢量的具体作用时间,避免了计算正弦函数这一非线性运算,缩短了计算时间,采样周期的可进一步缩短。仿真和实验表明:CPN-SVM 除了具备 SVM 的固有优点外,还有下述几个显著优点:①大大降低了整个控制系统的软硬件成本,提高了对开关瞬态位置判断的准确性;②随着采用周期的缩短,最大开关频率相应增大,从而提高了整个系统的传输带宽③避免了由于计算误差给 SVM 波形中所带来的附带谐波。 展开更多
关键词 SVM技术 反向传播神经网络 变流器 应用 空间矢量调制 神经网络结构 三相电压型 基本原理 作用时间 线性运算 正弦函数 计算时间 采样周期 控制系统 开关频率 计算误差 传输带宽 CPN 缩短 软硬件 准确性 仿真
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一种采用2级反向传播神经网络的输电线路故障测距方法 被引量：15
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作者 焦在滨 宋新尧 +1 位作者 李炳绪 吴润东 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第9期61-69,共9页
针对输电线路的故障测距中过渡电阻及电气量测量误差影响测距精度的问题,提出了一种采用2级反向传播(BP)神经网络的输电线路故障测距方法。通过分析双端电气量随过渡电阻的变化情况,确定了双端电气量变化规律的区域特性,提出了基于过渡... 针对输电线路的故障测距中过渡电阻及电气量测量误差影响测距精度的问题,提出了一种采用2级反向传播(BP)神经网络的输电线路故障测距方法。通过分析双端电气量随过渡电阻的变化情况,确定了双端电气量变化规律的区域特性,提出了基于过渡电阻分区后在不同区域分别进行精确定位的研究思路。利用第1级网络对双端电气量进行数据融合,将故障场景分为低阻故障和高阻故障,再利用第2级网络中的低阻故障测距网络和高阻故障测距网络分别对低阻故障和高阻故障的双端电气量进行数据融合,计算出精确的故障位置。对训练方法进行改进,在测量电气量中加入高斯白噪声信号来模拟含互感器误差的样本,将无误差样本和含误差样本组成的重复样本对作为训练样本,使训练后的BP神经网络对随机测量误差具备一定的适应能力。电磁暂态仿真结果表明:所提方法不受过渡电阻影响,在高阻故障情况下测距结果的最大误差仍然低于1%,且对随机误差具有较好的适应性,在输入电气量存在一定测量误差的情况下测距结果的最大误差低于2.5%,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 输电线路 故障测距 2级反向传播神经网络 过渡电阻 测量误差
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基于遗传算法-反向传播神经网络的径向式导叶多级泵水力性能优化 被引量：7
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作者 王延锋 张连军 段海鹏 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第4期1375-1381,共7页
针对径向式导叶多级泵内部流动状态复杂多变而导致其水力性能曲线难以精确测量的技术难题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)迭代优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的权值与阈值,构建了基于GA-BP神经网络的径向式导叶多级泵... 针对径向式导叶多级泵内部流动状态复杂多变而导致其水力性能曲线难以精确测量的技术难题,采用遗传算法(genetic algorithm,GA)迭代优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的权值与阈值,构建了基于GA-BP神经网络的径向式导叶多级泵水力性能预测模型,以MD500-57型径向式导叶多级泵为研究对象,建立了输入层为13个神经元、隐含层为10个神经元、输出层为2个神经元的GA-BP神经网络,采用正交试验方法设计了试验参数的正交试验方案,运用数值模拟计算方法对正交试验方案进行求解,获得了试验参数的训练样本,并对神经网络进行训练与测试,计算了过流部件关键几何参数的最优组合方案。试验结果表明:优化后该多级泵在设计工况下扬程增加了2.4 m,效率提高了3.34%,且高效区范围变宽。 展开更多
关键词 径向式导叶多级泵 水力性能 遗传算法 反向传播(bp)神经网络 性能预测
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