综合传动换挡品质的误差逆传播神经网络评价方法 被引量：6

1

作者 王叶 陶刚 +1 位作者 李德晴 马岳峰 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期495-500,共6页

从换挡平顺性的角度出发,确定涡轮转速变化率的峰值、涡轮转速平均变化率及挡位3个参数作为客观评价指标,并将其细化定义;基于神经网络的基本原理,利用误差逆传播神经网络(BPNN)对履带车辆综合传动装置换挡品质评价进行客观描述;应用Mat... 从换挡平顺性的角度出发,确定涡轮转速变化率的峰值、涡轮转速平均变化率及挡位3个参数作为客观评价指标,并将其细化定义;基于神经网络的基本原理,利用误差逆传播神经网络(BPNN)对履带车辆综合传动装置换挡品质评价进行客观描述;应用Matlab/Simulink软件的神经网络工具箱函数,建立用于评价车辆换挡品质的神经网络模型,并借助于GUI工具箱开发换挡品质客观评价等级软件进行仿真研究。通过神经网络测试结果与主观评价对比,证明此方法与传统主观评价方法具有较好的一致性,增强了换挡品质评价的客观性、针对性和灵活性。 展开更多

关键词 兵器科学与技术 综合传动 换挡品质评价 误差逆传播神经网络

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配电网经济运行的BP神经网络评估模型 被引量：4

2

作者 马丽叶 卢志刚 +1 位作者 常磊 王凡 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期45-50,共6页

针对配电网经济运行属性的多样性和复杂性,提出一种基于证据融合理论的配电网经济运行BP神经网络评价模型。该模型首先利用证据理论将专家群给出的指标隶属度进行融合,避免只考虑一位专家意见的片面性;其次运用BP神经网络算法进行评价... 针对配电网经济运行属性的多样性和复杂性,提出一种基于证据融合理论的配电网经济运行BP神经网络评价模型。该模型首先利用证据理论将专家群给出的指标隶属度进行融合,避免只考虑一位专家意见的片面性;其次运用BP神经网络算法进行评价属性的训练和测试,同时为提高计算速度和充分了解综合评价值及各属性状况,建立基于神经网络群的评估模型。最后在实例分析中,通过该模型与模糊综合评价方法的评价结果进行对比,证明了该模型有效可行。 展开更多

关键词 配电网经济运行 误差逆传播神经网络 证据融合理论 权重

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基于改进型BP神经网络PID控制器的温室温度控制技术 被引量：46

3

作者 蒋鼎国 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2015年第1期9-13,共5页

针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,提出一种基于改进型BP神经网络PID控制器(BP-PSO-PID)的温室温度控制技术。该控制器由经典PID控制器及神经网络构成,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,使系统输出最优控制下的PI... 针对温室温度控制系统所存在的大惯性、非线性等问题,提出一种基于改进型BP神经网络PID控制器(BP-PSO-PID)的温室温度控制技术。该控制器由经典PID控制器及神经网络构成,通过神经网络的自学习、加权系数的调整,使系统输出最优控制下的PID控制器参数Ki,Kp,Kd,并利用粒子群算法作为其中神经网络的学习算法,实现了对神经网络的改进,有效克服了传统BP算法的收敛速度慢、存在局部极小值等问题。仿真实验表明:相对常规PID以及BP-PID,该BP-PSOPID控制器大大改善控制过程的响应速度、调节时间、超调量、误差等性能,且在加入干扰的情况下,该控制器的调节时间最短,波动最小,表现出更强的抗扰能力及适应性,从而大大提高温度控制过程的稳定性、精确性与鲁棒性。 展开更多

关键词 温室 温度控制 比例积分微分控制方法 误差逆传播神经网络 粒子群算法

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基于空间相关性和小波-神经网络的短期风电功率预测模型 被引量：4

4

作者 徐梅梅 任祖怡 +4 位作者 陈建国 倪建军 张俊芳 宁楠 赵继伟 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期360-365,共6页

为准确预测风电功率,该文提出1种预测模型。利用风速空间相关性把握风速时间序列的变化规律。将小波基函数植入神经网络的神经元节点中作为传递函数,对风电功率进行预测。对2相邻风电场短期风电功率预测算例进行仿真与对比分析。结果表... 为准确预测风电功率,该文提出1种预测模型。利用风速空间相关性把握风速时间序列的变化规律。将小波基函数植入神经网络的神经元节点中作为传递函数,对风电功率进行预测。对2相邻风电场短期风电功率预测算例进行仿真与对比分析。结果表明基于空间相关性和小波-神经网络(SC-WNN)的预测模型与逆传播神经网络(BPNN)和小波-神经网络(WNN)预测模型相比,平均百分比误差最大降低了0.164 3。 展开更多

关键词 空间相关性 小波-神经网络 风电功率预测 小波基函数 逆传播神经网络 风能利用

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变压器局放监测与改进BP神经网络预测模型研究 被引量：5

5

作者 高立慧 张长胜 +3 位作者 赵振刚 胡威 陈武奋 李川 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第3期40-42,共3页

采用传感系统监测变压器局部放电的变化情况,选取高频电流信号和超声波信号作为变压器局部放电的监测参量,利用改进逆传播(BP)神经网络算法对变压器局部放电量进行建模分析。以D9—QY—40000/220型电力变压器(220 k V变压器)为例进行实... 采用传感系统监测变压器局部放电的变化情况,选取高频电流信号和超声波信号作为变压器局部放电的监测参量,利用改进逆传播(BP)神经网络算法对变压器局部放电量进行建模分析。以D9—QY—40000/220型电力变压器(220 k V变压器)为例进行实例研究,结果表明:基于改进BP神经网络的局放预测模型训练集误差系数为0.0118,测试集误差系数为0.0232。此模型的局放预测值与实际值的曲线趋势基本一致,有效地对变压器局部放电量进行预测,为变压器故障诊断奠定了基础。 展开更多

关键词 传感监测系统 改进逆传播(BP)神经网络 局部放电 变压器

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紫外光谱结合机器学习算法的祛痘类化妆品中4种禁用抗感染类药物快速筛查

6

作者 向健华 芦丽 +1 位作者 方方 石心红 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1096-1106,共11页

基于紫外光谱结合机器学习算法,以甲硝唑、酮康唑、氯霉素和诺氟沙星4种常见禁用抗感染类药物为模型物质,建立了一种适用于祛痘类化妆品中非法添加禁用药物的快速筛查定性模型。该研究共采集167批祛痘类化妆品的紫外光谱,采用二维相关光... 基于紫外光谱结合机器学习算法,以甲硝唑、酮康唑、氯霉素和诺氟沙星4种常见禁用抗感染类药物为模型物质,建立了一种适用于祛痘类化妆品中非法添加禁用药物的快速筛查定性模型。该研究共采集167批祛痘类化妆品的紫外光谱,采用二维相关光谱(2D-COS)进行紫外光谱特征波段选择,通过对比22种光谱预处理方法、3种机器学习算法、3种数据集划分比例下各模型的效果,建立了分别含甲硝唑、酮康唑、氯霉素、诺氟沙星的阳性样品和阴性样品的五分类定性模型。结果表明,选择190~360 nm的紫外光谱,经标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay卷积平滑(SG)联合处理,选用训练集与预测集划分比例7∶3,采用误差逆传播(BP)神经网络算法建立定性分类模型时,模型训练集与预测集的准确率分别可达96.58%和98.00%,具有良好的预测与泛化能力。此方法能有效对化妆品中4种禁用抗感染药物进行快速准确筛查鉴别,不仅节省了检测成本与时间,提高了检测效率,为化妆品中非法添加禁用物质的检测提供了一种新型智能化的手段,也为未来不断更新迭代的非法添加禁用物质的快速筛查提供了新的思路和解决方案,且可助力现场快检。 展开更多

关键词 紫外光谱 化妆品 误差逆传播神经网络 随机森林 支持向量机 二维相关光谱

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基于脉搏波的无创连续血压监测模型簇研究 被引量：11

7

作者 吴海燕 季忠 李孟泽 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期224-234,共11页

脉搏波中蕴含丰富的血压信息,且检测简便,适用于血压的无创连续监测。利用脉搏波信号,结合心电信号,提取其波形特征,引入个体特征,基于误差逆传播神经网络构建关于收缩压、舒张压的监测模型。在模型构建过程中,使用相关性分析、平均影... 脉搏波中蕴含丰富的血压信息,且检测简便,适用于血压的无创连续监测。利用脉搏波信号,结合心电信号,提取其波形特征,引入个体特征,基于误差逆传播神经网络构建关于收缩压、舒张压的监测模型。在模型构建过程中,使用相关性分析、平均影响值法减少特征冗余;利用自组织特征映射神经网络完成具有近似属性的样本的分类;使用多种群遗传算法确定网络的初始权重、阈值,分类别构建模型,形成血压监测模型簇;最后再利用多种群遗传算法进行个体参数的优化,得到最终的个体血压监测模型。结果显示,该模型的血压预测值与实测值具有极强的相关性;模型估计误差满足美国医疗仪器促进协会标准(5±8 mmHg)以及英国高血压协会标准的A级标准。该模型在一定程度上增加了血压监测过程中的模型自校正能力,有望应用于长时无创连续血压监测设备当中。 展开更多

关键词 脉搏波波形特征 误差逆传播神经网络 自组织特征映射神经网络 多种群遗传算法 无创连续血压监测 模型簇

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萤火虫优化BP-NN的电网故障诊断研究 被引量：1

8

作者 钱煜 向凤红 +2 位作者 毛剑琳 袁圃 张茂兴 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第2期35-38,41,共5页

针对逆传播神经网络(BP-NN)运算过程中易陷入局部极小值的不足。根据典型的经验公式对比,缩小了隐含层节点数范围,从而寻找最优的隐含层节点数。根据萤火虫优化(GSO)算法的特点,用GSO-BP-NN训练的初始权值阈值,能够很好地预测测试集,从... 针对逆传播神经网络(BP-NN)运算过程中易陷入局部极小值的不足。根据典型的经验公式对比,缩小了隐含层节点数范围,从而寻找最优的隐含层节点数。根据萤火虫优化(GSO)算法的特点,用GSO-BP-NN训练的初始权值阈值,能够很好地预测测试集,从而避免BP神经网络陷入局部极小值。采用以上方法的结合对电网进行故障诊断,实验证明:该方法可以准确有效地诊断出电网故障位置。 展开更多

关键词 逆传播神经网络 电网故障诊断 隐含层 萤火虫优化算法

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基于遗传算法的复杂薄壁件注射成型工艺参数优化 被引量：4

9

作者 谷丽花 辛勇 《中国塑料》 CSCD 北大核心 2014年第12期104-108,共5页

以复杂薄壁塑件车载充电器为研究对象,建立其有限元模型,运用计算机辅助工程(CAE)对初始工艺下的塑件翘曲变形量进行分析,得到了该塑件的最大翘曲变形量。构建复杂薄壁件翘曲变形量优化数学模型,基于误差逆传播(BP)神经网络结合遗传算... 以复杂薄壁塑件车载充电器为研究对象,建立其有限元模型,运用计算机辅助工程(CAE)对初始工艺下的塑件翘曲变形量进行分析,得到了该塑件的最大翘曲变形量。构建复杂薄壁件翘曲变形量优化数学模型,基于误差逆传播(BP)神经网络结合遗传算法对塑件数学模型进行优化求解。并进一步采用优化后得到的最优工艺参数进行实际生产验证。结果表明,优化后的塑件最大翘曲变形量为0.2313 mm,与初始工艺方案下塑件最大翘曲变形量(0.2811mm)相比,降低了21.53%,提高了塑件的成型质量,得到满足装配要求的塑件;BP神经网络结合遗传算法优化工艺参数的技术方法具有可行性与可靠性。 展开更多

关键词 注射成型 复杂薄壁件 误差逆传播神经网络 遗传算法

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BPANN在仪表线性化中的应用

10

作者 焦雪勐 邹岳华 +1 位作者 游康 秦永烈 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2004年第4期363-367,共5页

讨论了传感器、仪表利用软件实现线性化的优点及反向逆传播人工神经网络(BPANN)的构成.研究了半导体热敏电阻(SCTR)线性化的BPANN方法,并用MATLAB具体实现,得到了SC TR的线性特性.用插值法检验了该方法的有效性.

关键词 反向逆传播人工神经网络 线性化 半导体热敏电阻

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基于机器学习的玛湖地区水平井压裂设计优化 被引量：13

11

作者 马俊修 石胜男 +4 位作者 陈进 张景臣 何小东 李雪晨 郭丁菲 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期621-627,共7页

中国新疆玛湖致密砂砾岩油藏非均质性强,各井地质和施工条件参差不齐,压裂设计方案缺乏针对性,压裂效果的主控因素也有待进一步深化认识.为此,建立了一套基于机器学习的玛湖地区水平井产能预测及压裂设计优化的流程框架.以玛湖地区75口... 中国新疆玛湖致密砂砾岩油藏非均质性强,各井地质和施工条件参差不齐,压裂设计方案缺乏针对性,压裂效果的主控因素也有待进一步深化认识.为此,建立了一套基于机器学习的玛湖地区水平井产能预测及压裂设计优化的流程框架.以玛湖地区75口压裂水平井为例,针对储层和工程2类16个影响因素,采用随机森林算法确定了压后产能主控因素,建立了遗传算法优化的逆传播算法神经网络产能预测模型,并基于此对水平井的压裂进行优化设计.结果表明,现场2口井在优选压裂参数方案后,产能分别提高了9.3%和37.3%.建立的产能预测及压裂设计优化方法可为现场施工提供指导. 展开更多

关键词 非常规油气藏 压裂优化 玛湖油田 机器学习 主控因素 随机森林 逆传播算法神经网络

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