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混凝土误差反向传播神经网络模型的研究应用综述
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作者 黄廷泽 《广东建材》 2022年第5期16-20,共5页
为推进误差反向传播神经网络模型甚至机器学习模型在水泥混凝土材料中的研究应用,使得混凝土材料性能研究领域能出现更多突破,整理总结了误差反向传播神经网络模型在混凝土材料性能方面的研究应用情况,并就其存在的问题进行讨论,提出可... 为推进误差反向传播神经网络模型甚至机器学习模型在水泥混凝土材料中的研究应用,使得混凝土材料性能研究领域能出现更多突破,整理总结了误差反向传播神经网络模型在混凝土材料性能方面的研究应用情况,并就其存在的问题进行讨论,提出可能的解决方式,及对未来进一步的研究方向提出建议。 展开更多
关键词 误差反向传播神经网络模型 混凝土材料 性能指标 性能度量指标 理论与应用
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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
2
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
3
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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反向传播-人工神经网络在辐照黑椒牛肉品质预测中的应用 被引量:3
4
作者 游云 黄晓霞 +6 位作者 肖斯立 刘巧瑜 蓝碧锋 胡昕 吴俊师 杨娟 曾晓房 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期228-237,共10页
为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(A... 为探究不同辐照处理对贮藏过程中黑椒牛肉品质变化的影响,建立基于理化指标的多种品质预测模型。3~4 kGy的辐照剂量能够有效延缓黑椒牛肉在贮藏过程中的汁液流失、脂质氧化和蛋白质降解,保持其硬度和微观结构,在一定程度上增加呈鲜味(Asp)和甜味(Gly、Ala、Ser)游离氨基酸的含量。以辐照黑椒牛肉的汁液流失率、硫代巴比妥酸反应产物值、总挥发性盐基氮值、原肌球蛋白条带强度比率、肌球蛋白重链条带强度比率和总游离氨基酸含量为输入变量,优化了反向传播-人工神经网络(backpropagation-artificial neural network,BP-ANN)模型。训练函数为ReLU函数,隐藏层神经元个数为14个,迭代次数100次。结果表明,6-14-6 BP-ANN模型可以较好地预测辐照黑椒牛肉的品质变化,该模型在预测辐照肉制品的多种品质方面具有很大潜力。 展开更多
关键词 黑椒牛肉 ^(60)Co-γ射线 品质 反向传播-人工神经网络 预测模型
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基于改进反向传播神经网络代理模型的快速多目标天线设计 被引量:9
5
作者 董健 钦文雯 +2 位作者 李莹娟 李茜茜 邓联文 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第11期2712-2719,共8页
针对传统天线设计方法计算代价较大的缺陷,该文构建基于反向传播神经网络(BPNN)的新型天线代理模型。为解决BPNN训练易陷入局部最优的问题,采用粒子群优化(PSO)算法来改善神经网络初始结构参数,进而构建PSO-BPNN天线代理模型,并基于该... 针对传统天线设计方法计算代价较大的缺陷,该文构建基于反向传播神经网络(BPNN)的新型天线代理模型。为解决BPNN训练易陷入局部最优的问题,采用粒子群优化(PSO)算法来改善神经网络初始结构参数,进而构建PSO-BPNN天线代理模型,并基于该模型提出多参数天线结构的快速多目标设计方法。设计实例表明,该方法在预测精度以及计算代价等方面优于现有的常用天线设计方法。所提方法对处理复杂高维参数空间天线设计问题具有实用价值。 展开更多
关键词 天线设计 性能预测 代理模型 反向传播神经网络 粒子群优化
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基于反向传播算法神经网络的谐波源模型分析 被引量:4
6
作者 刘畅 张庆范 郑伟杰 《现代电子技术》 2008年第6期108-110,116,共4页
采用反向传播算法神经网络建立稳态频域的谐波源模型。在模型中,各次谐波电流的幅值和相角与各次谐波电压的幅值和相角以及负荷特征参数的非线性映射关系通过一种新颖的反向传播算法网络进行建模。该网络的学习算法是并行的。算例计算表... 采用反向传播算法神经网络建立稳态频域的谐波源模型。在模型中,各次谐波电流的幅值和相角与各次谐波电压的幅值和相角以及负荷特征参数的非线性映射关系通过一种新颖的反向传播算法网络进行建模。该网络的学习算法是并行的。算例计算表明,该模型具有训练时间少、精度高等优点,是谐波源建模的有效方法。 展开更多
关键词 谐波源模型 谐波分析 反向传播神经网络 谐波潮流
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复合对向-反向传播人工神经网络模型及其应用 被引量:1
7
作者 张尊建 余书勤 +1 位作者 相秉仁 安登魁 《中国药科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1996年第11期701-704,共4页
组合Kohonen竞争学习和反向传播学习的优点,本文首次提出了复合对向-反向传播人工神经网络模型,该模型较好地体现了生物神经网络系统信息处理时的自适应、自组织、分布式存贮及并行处理等特点。它保留了反向传播网络的优点,... 组合Kohonen竞争学习和反向传播学习的优点,本文首次提出了复合对向-反向传播人工神经网络模型,该模型较好地体现了生物神经网络系统信息处理时的自适应、自组织、分布式存贮及并行处理等特点。它保留了反向传播网络的优点,同时较后者更易收敛,计算时间缩短,网络参数设置也更为自由。通过在临床精液检查结果分析中的成功应用,证明了该系统的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 人工神经网络 学习算法 模型 复合对向 反向传播
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改进误差反向传播法神经网络对手写数字识别 被引量:5
8
作者 于文生 张轩雄 《电子设计工程》 2021年第23期20-24,共5页
针对传统的误差反向传播法神经网络出现训练时间长、识别准确率不高、参数更新不精确、过于依赖初始值等问题进行改进优化。为了提高误差反向传播法对手写数字的识别准确率,在已有的神经网络基础上,改进误差反向传播法神经网络激励算法... 针对传统的误差反向传播法神经网络出现训练时间长、识别准确率不高、参数更新不精确、过于依赖初始值等问题进行改进优化。为了提高误差反向传播法对手写数字的识别准确率,在已有的神经网络基础上,改进误差反向传播法神经网络激励算法,使用新的激活函数,优化参数的更新,取交叉熵函数并引用BatchNorm算法。采用MNIST数据集对搭建的神经网络进行训练、测试,优化了神经网络的训练速率和识别精度。实验表明,改进后的误差反向传播算法神经网络对比手写数字的识别准确率提高了4%。 展开更多
关键词 误差反向传播 神经网络 激活函数 交叉熵函数 BatchNorm算法 识别精度
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一种改进的反向传播神经网络算法 被引量:4
9
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 传播 学习算法
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神经网络在陀螺漂移误差模型辨识中的应用 被引量:3
10
作者 田蔚风 金志华 陆恺 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 1998年第3期35-38,共4页
神经网络具有很强的自学习、自适应能力及非线性变换特性,为模型的辨识提供了一条十分有效的途径。本文基于反向传播(Back-Propagation)网络的研究,将神经网络应用于陀螺漂移误差模型辨识,通过陀螺的实际测试数据对神经网络的加权... 神经网络具有很强的自学习、自适应能力及非线性变换特性,为模型的辨识提供了一条十分有效的途径。本文基于反向传播(Back-Propagation)网络的研究,将神经网络应用于陀螺漂移误差模型辨识,通过陀螺的实际测试数据对神经网络的加权进行训练,得到了较为满意的结果。 展开更多
关键词 神经网络 反向传播 陀螺漂移误差模型
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基于人工神经网络的沿海地区底泥盐度计算模型
11
作者 袁静 王锐 喻国良 《华北水利水电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2024年第4期102-108,共7页
底泥盐度与海洋科学、河口研究、环境管理等密切相关,现有的底泥盐度计算公式存在精度不足、适用性有限等问题。为此,开展了271组室内试验和10组户外试验,整合了其他学者的研究数据,以底泥电导率、泥沙浓度、温度和细颗粒表面系数为模... 底泥盐度与海洋科学、河口研究、环境管理等密切相关,现有的底泥盐度计算公式存在精度不足、适用性有限等问题。为此,开展了271组室内试验和10组户外试验,整合了其他学者的研究数据,以底泥电导率、泥沙浓度、温度和细颗粒表面系数为模型输入变量,分别建立了用于计算沿海地区底泥盐度的反向传播人工神经网络(BP-ANN)模型、粒子群优化的反向传播人工神经网络(PSO-BP-ANN)模型、结合遗传算法的反向传播人工神经网络(GA-BP-ANN)模型。与现有的底泥盐度计算公式相比,新建模型的精度更高,可为沿海地区底泥盐度的确定提供更多可供选择的预测方法。 展开更多
关键词 底泥盐度 人工神经网络模型 反向传播 粒子群优化 遗传算法
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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
12
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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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:14
13
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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关于系统级故障诊断的烟花-反向传播神经网络算法 被引量:5
14
作者 归伟夏 陆倩 苏美力 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第5期1102-1109,共8页
为了更快速且精确地诊断出大规模多处理器系统中的故障单元,该文首次将改进的烟花算法和反向传播(BP)神经网络相结合,提出一种新的系统级故障诊断算法-烟花-反向传播神经网络故障诊断算法(FWA-BPFD)。首先,在烟花算法中引入双种群策略... 为了更快速且精确地诊断出大规模多处理器系统中的故障单元,该文首次将改进的烟花算法和反向传播(BP)神经网络相结合,提出一种新的系统级故障诊断算法-烟花-反向传播神经网络故障诊断算法(FWA-BPFD)。首先,在烟花算法中引入双种群策略、协作算子以及最优算子,设计新的适应度函数,优化变异算子、映射规则和选择策略。然后,利用烟花算法全局搜索能力和局部搜索能力的自调节机制,优化BP神经网络中的权值和阈值的寻优过程。仿真实验结果表明,该文算法相较于其他算法不仅有效地降低了迭代次数和训练时间,而且还进一步提高了诊断精度。 展开更多
关键词 系统级故障诊断 烟花算法 反向传播神经网络 PMC模型 烟花-反向传播神经网络算法
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用误差反向传播神经网络预测太子河鞍山段小姐庙断面的COD浓度
15
作者 郭宏伟 《山西能源与节能》 2010年第2期72-74,共3页
通过建立BP模型,借助Matlab7.1软件对太子河鞍山段小姐庙断面的COD浓度进行了预测,结果表明,用BP模型预测的太子河鞍山段小姐庙断面COD浓度与实测值基本相近,说明了利用BP模型预测水体的COD浓度具有预测精度高、使用方便、适应性强等优... 通过建立BP模型,借助Matlab7.1软件对太子河鞍山段小姐庙断面的COD浓度进行了预测,结果表明,用BP模型预测的太子河鞍山段小姐庙断面COD浓度与实测值基本相近,说明了利用BP模型预测水体的COD浓度具有预测精度高、使用方便、适应性强等优点,可应用于河流水体中COD的预测和管理工作中。 展开更多
关键词 神经网络 误差反向传播神经网络 COD浓度
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基于反向传播神经网络的陶瓷损伤参数反演分析 被引量:5
16
作者 高玉波 张伟 +2 位作者 李达诚 宜晨虹 汤铁钢 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期146-152,共7页
陶瓷材料冲击加载条件下的损伤累积过程伴随着裂纹扩展、体积膨胀等因素,为准确获取陶瓷损伤参数,以钨合金球弹丸高速撞击陶瓷复合装甲的侵彻深度实验为基础,获得了陶瓷面板破碎情况。根据现有文献[14]数据中陶瓷材料JH-II本构模型的损... 陶瓷材料冲击加载条件下的损伤累积过程伴随着裂纹扩展、体积膨胀等因素,为准确获取陶瓷损伤参数,以钨合金球弹丸高速撞击陶瓷复合装甲的侵彻深度实验为基础,获得了陶瓷面板破碎情况。根据现有文献[14]数据中陶瓷材料JH-II本构模型的损伤参数范围,确定了反向传播(BP)神经网络的样本点;采用有限元分析软件AUTODYN对所有样本点的侵彻过程进行数值模拟,结合仿真和实验数据完成了BP神经网络模型的建立和Ti B2-B4C复合材料损伤参数的反演。仿真结果和实验侵彻深度、回收陶瓷面板的损伤比对,充分验证了所建立的BP神经网络模型对陶瓷损伤参数反演的有效性。 展开更多
关键词 陶瓷 损伤 反向传播神经网络 JH-II本构模型
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基于BP神经网络的模型参考自适应控制 被引量:12
17
作者 沈瑛 张翠芳 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期553-556,共4页
基于BP神经网络的误差反向传播机制 ,探讨了建立在BP神经网络基础上的模型参考自适应控制方法。该方法用 2个BP神经网络分别作辨识器和控制器 ,其中辨识器兼作间接传递误差的通道 ,从而解决了控制器权值的修正问题。仿真结果表明 ,经过... 基于BP神经网络的误差反向传播机制 ,探讨了建立在BP神经网络基础上的模型参考自适应控制方法。该方法用 2个BP神经网络分别作辨识器和控制器 ,其中辨识器兼作间接传递误差的通道 ,从而解决了控制器权值的修正问题。仿真结果表明 ,经过学习该控制结构具有较好的有效性。 展开更多
关键词 自适应控制 神经网络 模型参考 误差反向传播机制 辨识器 控制器
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基于广义回归神经网络的磁流变减振器模型辨识 被引量:8
18
作者 王戡 郑玲 刘非 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2013年第7期619-623,634,共6页
根据磁流变减振器的非线性特性,提出磁流变减振器广义回归神经网络(GRNN)模型辨识方法,利用台架试验获取的力学特性数据,建立磁流变减振器广义回归神经网络正、逆模型,并与反向传播神经网络(BPNN)模型进行比较。结果表明:通过合理选取... 根据磁流变减振器的非线性特性,提出磁流变减振器广义回归神经网络(GRNN)模型辨识方法,利用台架试验获取的力学特性数据,建立磁流变减振器广义回归神经网络正、逆模型,并与反向传播神经网络(BPNN)模型进行比较。结果表明:通过合理选取网络变量并优化光滑因子,GRNN模型能准确预测磁流变减振器的阻尼力和控制电流,其正、逆模型辨识精度优于BPNN模型。此外,GRNN还具有结构简单、快速收敛等特点,为磁流变减振器的准确建模与控制提供了重要手段。 展开更多
关键词 磁流变减振器 广义回归神经网络 反向传播神经网络 模型辨识
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基于遗传算法的BP神经网络的LED寿命预测模型 被引量:10
19
作者 吴志杰 孔凡敏 李康 《半导体技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期375-380,共6页
提出了一种新型的基于遗传算法(GA)优化的误差反向传播(BP)神经网络的寿命预测模型。选取不同公司生产的LED,以LED光源光通量维持率测量方法 (LM-80-08)测试报告中的电流、结温、初始光通量和初始色坐标作为神经网络的输入,LED在... 提出了一种新型的基于遗传算法(GA)优化的误差反向传播(BP)神经网络的寿命预测模型。选取不同公司生产的LED,以LED光源光通量维持率测量方法 (LM-80-08)测试报告中的电流、结温、初始光通量和初始色坐标作为神经网络的输入,LED在网络输入的应力条件下的寿命为输出,可以预测LED在任意电流和结温下的寿命。研究结果表明,该GA-BP模型相比于LED光源长期流明维持率的预测方法 (TM-21-11)更具灵活性,预测误差较传统BP神经网络降低了65.5%,平均相对误差达到1.47%,优于Adaboost模型的54%和3.16%,训练样本相关系数达到99.4%,GA-BP模型预测LED寿命误差更小,普适性更高,在LED的寿命预测中具有实际意义。 展开更多
关键词 发光二极管(LED) 误差反向传播(BP)神经网络 遗传算法(GA) 寿命预测 相关系数
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BP神经网络模型结构对漫湾径流预报精度的影响研究 被引量:5
20
作者 程春田 孙英广 林剑艺 《水电能源科学》 2005年第2期4-6,共3页
以云南省漫湾水电站历史径流状况为研究对象,运用三层前馈反向传播神经网络模型对径流进行中长期预报。为解决神经网络预报模型结构难以确定的问题,尝试在预报过程中通过改变该网络模型的结构并对得到的结果进行比较,从而找到适合该径... 以云南省漫湾水电站历史径流状况为研究对象,运用三层前馈反向传播神经网络模型对径流进行中长期预报。为解决神经网络预报模型结构难以确定的问题,尝试在预报过程中通过改变该网络模型的结构并对得到的结果进行比较,从而找到适合该径流序列的最佳神经网络模型结构。实际应用表明,使用该结构的模型在实际预报过程中取得了良好的效果。 展开更多
关键词 径流中长期预报 人工神经网络 前馈反向传播模型
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