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遗传算法优化BP及RBF神经网络用于苹果气味分类 被引量：9
1
作者 赵杰文 刘木华 +1 位作者 潘胤飞 邹小波 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期39-42,共4页
本文研究了用遗传算法优化BP和RBF两种神经网络的方法来建立对“好”、“坏”苹果气味识别的分类模型。形容结果表明,对“好”、“坏”苹果气味进行分类时,遗传算法优化BP和RBF神经网络建立的分类模型判别准确率均大于83%。
关键词 神经网络 苹果气味 分类模型 电子鼻 遗传优化bp网络 遗传优化RBF网络
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基于遗传优化BP神经网络的发动机曲轴扭转减振器优化 被引量：5
2
作者 邬全法 张贵豪 +1 位作者 王普 范让林 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2019年第12期24-31,共8页
发动机曲轴轴系的扭转振动会影响发动机的性能以及整车舒适度,对曲轴扭转减振器进行优化可有效降低曲轴扭转振动。首先,针对直列四缸汽油发动机曲轴轴系建立多自由度集总参数模型,求出不同谐次激振力矩响应的叠加结果;然后,以优化曲轴... 发动机曲轴轴系的扭转振动会影响发动机的性能以及整车舒适度,对曲轴扭转减振器进行优化可有效降低曲轴扭转振动。首先,针对直列四缸汽油发动机曲轴轴系建立多自由度集总参数模型,求出不同谐次激振力矩响应的叠加结果;然后,以优化曲轴轴系扭振幅值为目标,建立曲轴扭转减振器优化设计的数学模型,应用遗传优化BP神经网络算法对扭转减振器进行优化;最后,在此基础上,将应用遗传优化BP神经网络算法和仅应用BP神经网络算法的优化结果进行对比,结果表明遗传优化BP神经网络模型的预测精度更高。将优化后的扭转减振器参数代入多自由度集总参数模型进行计算,得到与遗传优化BP神经网络算法预测值非常接近的曲轴轴系扭振幅值,进一步验证了遗传优化BP神经网络优化结果的准确性。 展开更多
关键词 汽车 发动机 曲轴 扭转减振器 谐量分析 遗传优化bp神经网络 优化设计
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基于遗传算法优化的汽车主动转向控制研究 被引量：4
3
作者 霍春宝 程艳 +2 位作者 王京 吴玉尚 王燕 《机电工程》 CAS 2016年第1期122-126,共5页
针对汽车线控主动转向行驶稳定性问题,对汽车线控主动转向的控制策略和控制方法进行了研究;并对汽车的动力学模型进行了建立及简化;利用遗传算法可以克服BP网络收敛速度慢和极易陷入局部极小值等特点,提出了一种基于遗传算法优化BP神经... 针对汽车线控主动转向行驶稳定性问题,对汽车线控主动转向的控制策略和控制方法进行了研究;并对汽车的动力学模型进行了建立及简化;利用遗传算法可以克服BP网络收敛速度慢和极易陷入局部极小值等特点,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的线控转向系统。通过选择典型工况,利用Carsim和Matlab/Simulink联合仿真平台对不同的控制方法进行了仿真验证。研究结果表明,基于遗传算法优化的BP网络控制对汽车主动转向控制效果较好,能使实际横摆角速度对理想的横摆角速度实现很好的跟踪,并显著提高了汽车行驶稳定性。 展开更多
关键词 汽车 汽车主动转向 遗传算法优化bp网络的控制 横摆角速度 稳定性
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基于GA-BP神经网络的红外CO_(2)传感器湿度补偿研究 被引量：3
4
作者 顾芳 邢俊 +3 位作者 李玲 裴昱 黄亚磊 张加宏 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期720-727,共8页
为了提高红外CO_(2)气体传感器的探测灵敏度和精度,首先研究了不同镀膜对非色散扁锥腔CO_(2)气体传感器的红外吸收效率和灵敏度的影响.然后搭建了湿度实验平台,着重研究了环境湿度对气体浓度测量结果的影响.最后,采用遗传算法优化的BP... 为了提高红外CO_(2)气体传感器的探测灵敏度和精度,首先研究了不同镀膜对非色散扁锥腔CO_(2)气体传感器的红外吸收效率和灵敏度的影响.然后搭建了湿度实验平台,着重研究了环境湿度对气体浓度测量结果的影响.最后,采用遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)对传感器进行了湿度补偿.实验结果表明:在室温条件下、0~2000×10^(-6)浓度范围内,镀金腔体的CO_(2)传感器具有更高的红外吸收效率和灵敏度;在40%~80%湿度范围内,CO_(2)气体传感器的测量误差与相对湿度密切相关,最高误差达645×10^(-6).采用GA-BP算法数据融合补偿后,传感器湿度漂移得到了较好抑制,整体平均误差小于±110×10^(-6),表明CO_(2)气体传感器的测量精度得到了大幅提升. 展开更多
关键词 红外CO_(2)气体传感器 扁锥腔 湿度补偿 遗传算法优化的bp神经网络
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金字塔砂带磨损状态的声信号GA-BP识别方法 被引量：2
5
作者 赵书东 禹晓敏 +1 位作者 王文玺 邹莱 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期28-38,共11页
目的金字塔砂带连续磨损会引发钝峰、材料去除能力差和产热多等问题,为避免砂带磨损造成加工效率持续降低和工件表面质量逐渐恶化,需提高金字塔砂带磨损预测能力。方法在配有声音采集系统的力控机器人磨削系统中对钛合金工件进行了砂带... 目的金字塔砂带连续磨损会引发钝峰、材料去除能力差和产热多等问题,为避免砂带磨损造成加工效率持续降低和工件表面质量逐渐恶化,需提高金字塔砂带磨损预测能力。方法在配有声音采集系统的力控机器人磨削系统中对钛合金工件进行了砂带磨损试验;基于Archard模型建立了金字塔砂带磨损模型,并对金字塔砂带磨损程度进行量化;然后利用短时傅里叶和小波包分解分析、提取砂带磨损相关的声音特征;基于声音信号特征建立GA-BP模型,并对金字塔砂带磨损状态进行预测。结果K_(r)与R_(0)规律相近,随着磨削速度的增大而略微增大。对磨削声音进行小波包分解,DD2频段的声音特征随磨削时间逐渐降低,相较于其他频段更具有规律性。提取DD2频段的声音信号特征建立GA-BP模型,并对金字塔砂带磨损状态进行预测。结果表明,决定系数(R^(2))大于0.8,平均绝对误差(MAE)小于0.04,平均偏差误差(MBE)在±0.002之间,均方误差(RMSE)小于0.05。结论随着砂带的磨损,金字塔尖锐的胞体开始磨平,单颗胞体的局部压力逐渐减小,材料去除能力减弱,产生的微振荡越来越弱,高频信号的声音特征逐渐下降。通过DD2频段声音信号特征建立的GA-BP模型对金字塔砂带磨损状态进行预测,具有准确性和稳定性。 展开更多
关键词 机器人砂带磨削 声信号 Archard模型 遗传算法优化bp神经网络
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营养液多参数在线检测技术研究 被引量：4
6
作者 简宁 魏正英 +1 位作者 张育斌 张磊 《节水灌溉》 北大核心 2016年第8期190-194,共5页
针对无土栽培中营养液成分检测的问题,设计一种营养液多组分检测系统。该系统主要由离子选择电极、信号调理电路、数据采集电路以及基于DelpHi开发的采集软件组成,能实时在线检测pH电极、钾离子电极、钙离子电极以及硝酸根电极四种电极... 针对无土栽培中营养液成分检测的问题,设计一种营养液多组分检测系统。该系统主要由离子选择电极、信号调理电路、数据采集电路以及基于DelpHi开发的采集软件组成,能实时在线检测pH电极、钾离子电极、钙离子电极以及硝酸根电极四种电极的电压信号,并将其转化为pH值和相应离子浓度值。对相互不存在交叉敏感干扰的氢离子和硝酸根离子,采用函数拟合的方式直接将pH电极和硝酸根电极转化为pH值和相应的硝酸根浓度;对相互存在交叉敏感干扰的钾离子和钙离子,采用遗传算法优化的BP神经网络建立交叉敏感模型来决策出相应的钾离子浓度和钙离子浓度,并与传统的BP神经网络算法进行了对比。最后采用多参数检测仪的测量结果和该系统得到的数据进行了对比来验证系统的准确可行性。 展开更多
关键词 离子选择电极 函数拟合 交叉敏感性 遗传算法优化bp神经网络
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基于时间序列分析的航站楼安检旅客流量预测 被引量：11
7
作者 冯霞 赵立强 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第4期1181-1187,共7页
对单位时间内通过安检的旅客流量进行预测是机场航站楼实时调控的重要依据,由此提出一种实时安检旅客流量预测方法,采用Wolf方法分析出安检旅客流量时间序列具有混沌特性;采用适用于混沌时间序列预测的遗传算法优化BP神经网络预测方法(G... 对单位时间内通过安检的旅客流量进行预测是机场航站楼实时调控的重要依据,由此提出一种实时安检旅客流量预测方法,采用Wolf方法分析出安检旅客流量时间序列具有混沌特性;采用适用于混沌时间序列预测的遗传算法优化BP神经网络预测方法(GABP)预测安检旅客流量;分别设定时间尺度为2 min、5 min和10 min等,分析不同时间尺度对安检旅客流量预测精度的影响。基于北京首都国际机场T3航站楼实际安检旅客流量数据的实验结果表明,采用GABP神经网络对以2 min为时间尺度的安检旅客流量预测能取得较好的预测精准度。 展开更多
关键词 安检旅客流量 相空间重构 Wolf方法 遗传算法优化bp神经网络预测方法 混沌时间序列 时间尺度
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勘察参数与本构模型参数转换关系初探 被引量：4
8
作者 张雷 张建全 +4 位作者 乔胜利 尹利洁 韩玉珍 李月阳 赵刚 《中国矿业》 北大核心 2017年第12期188-193,共6页
对于包括地铁明挖基坑和矿山竖井等地下工程的数值仿真分析,其结果可靠度取决于两个关键的因素,一是模拟基坑周边岩土体采用的本构模型,二是这些本构模型参数的可靠程度。而常规岩土勘察工作不能提供高级岩土本构模型(例如修正剑桥模型... 对于包括地铁明挖基坑和矿山竖井等地下工程的数值仿真分析,其结果可靠度取决于两个关键的因素,一是模拟基坑周边岩土体采用的本构模型,二是这些本构模型参数的可靠程度。而常规岩土勘察工作不能提供高级岩土本构模型(例如修正剑桥模型、小应变应变模型)参数,分析人员一般根据经验确定参数的取值,这为分析结果带来极大的不确定性和随意性。以施工实测位移响应反演确定岩土本构模型参数则较为准确,但是确定的岩土参数通常只适用于单一目标地质情况,不能推广应用到其他工程。本文基于岩土本构参数和常规勘察物理指标和力学试验结果的内在关联性,以及岩土参数的地区特性,拟以北京地区一定数量的明挖基坑工程为分析样本,在通过反演确定岩土本构模型参数的基础上,进一步考察常规勘察物理指标及力学试验结果与岩土本构模型参数之间的关系,拟探索两者之间是否存在强相关性并初步建立相关公式。研究结果希望从表观层次,为基坑或竖井支护设计,由常规勘察物理指标和基本力学试验结果来确定高级岩土本构模型参数,提供基础数据资料和方法初步探索。 展开更多
关键词 基坑 竖井 数值反演 遗传算法优化的bp神经网络 岩土本构模型参数
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蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型构建方法及性能测试 被引量：5
9
作者 李华龙 李淼 +4 位作者 詹凯 刘先旺 杨选将 胡泽林 郭盼盼 《智慧农业（中英文）》 2020年第3期37-47,共11页
蛋鸡设施养殖环境质量对蛋鸡的健康生长和生产性能的提升至关重要。蛋鸡养殖环境是多环境因子相互影响制约的复杂非线性系统,凭借单一的养殖环境参数难以对环境质量做出准确有效的评价。针对上述问题,本研究综合蛋鸡设施养殖环境的温度... 蛋鸡设施养殖环境质量对蛋鸡的健康生长和生产性能的提升至关重要。蛋鸡养殖环境是多环境因子相互影响制约的复杂非线性系统,凭借单一的养殖环境参数难以对环境质量做出准确有效的评价。针对上述问题,本研究综合蛋鸡设施养殖环境的温度、湿度、光照强度、氨气浓度等多个环境影响因子,在布谷鸟搜索算法优化神经网络(CS-BP)预测模型的基础上,构建了改进的CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价预测模型。将构建的改进CS-BP预测模型与BP神经网络、遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)、粒子群算法优化BP神经网络(PSO-BP)3种深度学习方法进行性能参数分析比对,结果表明:改进CS-BP评价预测模型的平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MAPE)和决定系数(R2)分别为0.0865、0.0159和0.8569,其各项指标性能均优于上述3种对比模型,该模型具有较强的模型泛化能力和较高的预测精度。对改进CS-BP的蛋鸡设施养殖环境质量评价模型进行测试,其分类准确率达0.9333以上。本研究构建的模型可以为蛋鸡设施养殖环境质量提供更加全面有效的科学评价,对实现蛋鸡生产环境的最优控制,促进蛋鸡生产性能的提升具有重要意义。 展开更多
关键词 蛋鸡设施养殖 环境质量评价 布谷鸟搜索算法优化神经网络(CS-bp) 遗传算法优化bp神经网络(GA-bp) 粒子群算法优化bp神经网络(PSO-bp) 深度学习 多环境因子
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