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基于遗传算法-反向传播神经网络优化高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白工艺 被引量:1
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作者 朱明 张德权 +5 位作者 李少博 陈丽 侯成立 程成鹏 于江颖 关文强 《肉类研究》 北大核心 2024年第6期42-50,共9页
采用高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白,对比遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型和响应面模型的优化效果,确定最佳工艺参数。结果表明:GA-BP神经网络在模型拟合和预测方面表现优于响应面模型;最... 采用高压-超声-酶解法提取羊皮胶原蛋白,对比遗传算法-反向传播(genetic algorithm-back propagation,GA-BP)神经网络模型和响应面模型的优化效果,确定最佳工艺参数。结果表明:GA-BP神经网络在模型拟合和预测方面表现优于响应面模型;最佳提取参数为高压时间23 min、超声时间22 min、酶添加量3.2%、酶解时间222 min,羊皮胶原蛋白提取率达到(80.5±1.6)%,较传统的木瓜蛋白酶法提高40%;紫外-可见吸收光谱和傅里叶变换红外光谱结果显示,此条件下提取的羊皮胶原蛋白结构完整,高压-超声-酶解法对胶原蛋白的破坏较小。 展开更多
关键词 羊皮 羊皮胶原蛋白 高压-超声-酶解法 遗传算法-反向传播神经网络 响应面法
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基于遗传神经网络算法的纺织生产过程参数反演 被引量:7
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作者 杨建国 熊经纬 +1 位作者 徐兰 项前 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期234-241,共8页
针对纺织工艺中部分参数不易获得却又对加工工艺产生重要影响的情况,基于BP(back propagation)神经网络算法建立纺织工艺参数正演模型,用遗传算法优化了网络的初始阈值和权值,使得网络预测精度大大提高,在此基础上,通过改进的遗传算法... 针对纺织工艺中部分参数不易获得却又对加工工艺产生重要影响的情况,基于BP(back propagation)神经网络算法建立纺织工艺参数正演模型,用遗传算法优化了网络的初始阈值和权值,使得网络预测精度大大提高,在此基础上,通过改进的遗传算法对反演参数进行求解.以实例验证了该算法的可行性和有效性,对纺织企业提高工艺开发的针对性、降低生产成本有一定的借鉴作用. 展开更多
关键词 纺织生产参数反演 工艺设计 遗传神经网络算法
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一种基于遗传算法的小波神经网 被引量:18
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作者 贾同军 姬光荣 +2 位作者 时鹏 纪芳 张丽 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2001年第z1期126-127,155,共3页
网络的优化学习是人工神经研究中的一个重要问题。将遗传算法全局性优化搜索和小波分析的时-频局部性特点相结合,本文提出了一种基于遗传算法学习的小波神经网络--遗传算法小波神经网络(WNNGA)。三位异或问题和双螺旋问题的实验结果证明... 网络的优化学习是人工神经研究中的一个重要问题。将遗传算法全局性优化搜索和小波分析的时-频局部性特点相结合,本文提出了一种基于遗传算法学习的小波神经网络--遗传算法小波神经网络(WNNGA)。三位异或问题和双螺旋问题的实验结果证明,遗传算法小波神经网络不仅继承了小波分析良好的局部性及其神经网络的学习和推广能力,而且具有遗传算法全局快速寻优的特点,是多层前向神经网络学习的一种理想算法。 展开更多
关键词 小波分析 遗传算法 遗传算法小波神经网络
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基于混合神经遗传算法的扩胀管吸能特性预测 被引量:2
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作者 袁成标 肖守讷 李铎 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第5期268-272,共5页
由于结构参数对吸能元件的吸能特性具有重要影响,将填充了泡沫铝的扩胀管与混合神经遗传算法相结合,对不同结构参数下扩胀管吸能特性进行分析预测。首先,基于泡沫铝填充机理设计出泡沫铝填充的扩胀式吸能装置,并建立有限元模型;然后利... 由于结构参数对吸能元件的吸能特性具有重要影响,将填充了泡沫铝的扩胀管与混合神经遗传算法相结合,对不同结构参数下扩胀管吸能特性进行分析预测。首先,基于泡沫铝填充机理设计出泡沫铝填充的扩胀式吸能装置,并建立有限元模型;然后利用非线性有限元软件LS-DYNA对不同参数变化情况下的扩胀管进行准静态轴向碰撞仿真;最后将胀管壁厚、诱导锥角、泡沫铝密度作为BP神经网络输入,扩胀管吸能特性参数作为网络输出,利用遗传算法优化网络权重和阈值,建立3层BP神经网络预测模型,经样本数据训练得到合适的网络。研究结果表明,网络预测值与期望值很接近,平均压溃载荷的误差值为3.02%,比吸能的误差值为4.82%,压缩力效率的误差值为0.92%,说明了该网络模型能够有效地预测扩胀管的吸能特性,并具有较高的精确度。 展开更多
关键词 扩胀式吸能管 泡沫铝 混合神经遗传算法 吸能特性
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基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析 被引量:7
5
作者 刘锦伟 谢雄刚 方井 《工矿自动化》 北大核心 2016年第1期48-51,共4页
为了提高BP神经网络预测煤层注水效果的精度,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立了遗传算法-BP神经网络模型,并采用该模型对煤层注水湿润半径进行模拟预测。Matlab模拟结果表明,遗传算法-BP神经网络模型的预测结果比BP神经网... 为了提高BP神经网络预测煤层注水效果的精度,采用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,建立了遗传算法-BP神经网络模型,并采用该模型对煤层注水湿润半径进行模拟预测。Matlab模拟结果表明,遗传算法-BP神经网络模型的预测结果比BP神经网络模型更准确,平均相对误差降低了40.29%,训练步数减少了1 665步,收敛速度快,稳定性好。 展开更多
关键词 煤层注水 BP神经网络 遗传算法-BP神经网络模型 湿润半径
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遗传算法设计神经网络的一种新方法
6
作者 黎明 陈敏 +1 位作者 杨小芹 刘高航 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2001年第z1期54-57,共4页
提出了一种基于平均风险误差准则的遗传算法优化设计前向神经网络的方法,遗传算法的适应度函数并不采用基于传统的最小均方误差准则,而是由最小平均风险误差准则所决定,这种方法在计算神经网络输出与期望输出之间误差的同时,还要考... 提出了一种基于平均风险误差准则的遗传算法优化设计前向神经网络的方法,遗传算法的适应度函数并不采用基于传统的最小均方误差准则,而是由最小平均风险误差准则所决定,这种方法在计算神经网络输出与期望输出之间误差的同时,还要考虑神经网络对每一类训练样本产生的这种误差所引起的风险损失.这种方法优化得到的神经网络不但可以准确地再现训练样本集合的期望输出,对训练样本集合外样本的预测能力也有明显的提高. 展开更多
关键词 遗传算法:神经网络 优化设计 风险误差
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基于改进遗传神经网络算法的农业土壤测土分类研究
7
作者 王文亮 冀文超 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2011年第13期8084-8085,共2页
为解决化肥施用利用率低的问题,需要对土壤等级进行精准定位。传统的神经网络存在不适用于土壤等级精确判定的一些缺陷,构建了基于改进自适应遗传算法的SFAM模型,将其应用于测土分类中,取得了较好的效果。
关键词 遗传神经网络算法 测土分类 精确农业
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遗传算法-模糊径向基神经网络模型预测自润滑镀层耐磨性 被引量:3
8
作者 王亚利 于继明 王艺 《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2021年第7期30-34,共5页
针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型... 针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路。以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型训练,其余6组数据作为测试样本用于模型性能测试。结果表明:GAFRBFNNM的预测值更接近于真实值,其预测精度明显高于相同结构的径向基神经网络模型,验证了该模型是有效的,能够更准确预测自润滑镀层耐磨性。主要归因于引入模糊运算使得径向基神经网络全部节点都具备特定意义,另外引入遗传算法优化了训练算法,避免了模型陷入局部极小点等问题,使得模型性能得到有效提升。 展开更多
关键词 自润滑镀层 摩擦因数 遗传算法-模糊径向基神经网络模型 径向基神经网络模型
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BP神经网络算法多指标优化酸枣仁汤提取工艺 被引量:2
9
作者 李若暄 何千千 +2 位作者 刘宏博 汪子皓 王艳艳 《包装与食品机械》 CAS 北大核心 2024年第4期27-34,共8页
为了优化酸枣仁汤的提取工艺,以提取时间、提取次数、料液比为考察因素,以总黄酮、总皂苷、总酚、多糖的提取率为评价指标,采用熵权法进行综合评价。在单因素试验的基础上,运用Box-Behnken响应面设计和BP神经网络算法,优化酸枣仁汤化学... 为了优化酸枣仁汤的提取工艺,以提取时间、提取次数、料液比为考察因素,以总黄酮、总皂苷、总酚、多糖的提取率为评价指标,采用熵权法进行综合评价。在单因素试验的基础上,运用Box-Behnken响应面设计和BP神经网络算法,优化酸枣仁汤化学成分的提取工艺,并进行工艺验证。结果表明,BP神经网络算法预测的最优提取工艺综合评分为149.11,优于Box-Behnken响应面法的综合评分137.16。确定BP神经网络验证的工艺为最优工艺,即提取时间80 min,提取次数2次,料液比1:7 g/mL,该条件下获得的总黄酮、总皂苷、总酚、多糖含量分别为(10.73±0.63)mg/g,(73.34±1.77)mg/g,(16.73±0.56)mg/g,(413.08±8.34)mg/g。研究为酸枣仁汤的提取工艺优化提供依据。 展开更多
关键词 酸枣仁汤 Box-Behnken响应面 BP-神经网络遗传算法 提取工艺
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基于神经网络遗传算法函数寻优与回弹补偿技术的某型汽车前幅拉延成形优化 被引量:16
10
作者 熊文韬 谢三山 +2 位作者 黄兆飞 刘剑 王进 《塑性工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期38-45,共8页
为有效改善某型汽车前幅在拉延成形过程中出现的严重的回弹质量缺陷,将神经网络遗传算法函数寻优和回弹补偿技术相结合,对某型汽车前幅进行拉延成形优化。基于极差分析确定影响回弹量的两个关键因素,即冲压速度和压边力;运用拉丁超立方... 为有效改善某型汽车前幅在拉延成形过程中出现的严重的回弹质量缺陷,将神经网络遗传算法函数寻优和回弹补偿技术相结合,对某型汽车前幅进行拉延成形优化。基于极差分析确定影响回弹量的两个关键因素,即冲压速度和压边力;运用拉丁超立方抽样,将抽样结果作为神经网络遗传算法函数寻优模型的数据基础,以两个关键因素作为输入量,最大回弹量作为输出量,构建非线性映射关系。然后,计算预测结果的个体适应度值,求出最大回弹量的最小值以及对应的冲压速度和压边力。最后,基于优化结果进行3次回弹补偿优化,将回弹量降低至0.5 mm以下,达到生产要求。 展开更多
关键词 汽车前幅件 拉延成形 回弹分析 回弹补偿 神经网络遗传算法
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基于BP神经网络遗传算法的药型罩优化 被引量:3
11
作者 郭浩然 季茂荣 +1 位作者 郭涛 武双章 《中国矿业》 北大核心 2016年第4期108-111,共4页
线性聚能装药爆破效果的影响因素有很多,且各因素的影响多是非线性的,而且非常复杂,其中药型罩结构的优化设计一直是重点。为了探索有效的药型罩优化方法,本研究对楔形罩运用正交试验法设计方案,利用ANSYS/LS-DYNA进行数值模拟获得结果... 线性聚能装药爆破效果的影响因素有很多,且各因素的影响多是非线性的,而且非常复杂,其中药型罩结构的优化设计一直是重点。为了探索有效的药型罩优化方法,本研究对楔形罩运用正交试验法设计方案,利用ANSYS/LS-DYNA进行数值模拟获得结果,再以结构参数和最大射流速度分别作为BP神经网络的输入和输出进行训练,并将预测值作为适应度,结合遗传算法对药型罩进行最优结构药型罩参数和最优最大射流速度搜索。结果表明,该方法能够结合正交试验法和BP神经网络遗传算法的优点,快速精确地进行药型罩结构优化。 展开更多
关键词 线性聚能装药 正交试验法 BP神经网络遗传算法 结构优化
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基于神经网络遗传算法的湿度测量系统研究 被引量:1
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作者 杭潇 闫玉磊 +1 位作者 张铎 王雅琴 《安徽农业科学》 CAS 2018年第1期189-191,209,共4页
在研究湿度测量和控制原理的基础上,设计了一种基于神经网络遗传算法的湿度测量系统。系统采用DHT11湿度传感器,利用改良的神经网络遗传算法对湿度测量进行优化。结果表明,经神经网络遗传算法优化的湿度测量仪可以将精度控制在1.6×... 在研究湿度测量和控制原理的基础上,设计了一种基于神经网络遗传算法的湿度测量系统。系统采用DHT11湿度传感器,利用改良的神经网络遗传算法对湿度测量进行优化。结果表明,经神经网络遗传算法优化的湿度测量仪可以将精度控制在1.6×10-2,大大地提高了湿度测量的精度,并且基于该算法的湿度测量具有很好的鲁棒性和自适应性。 展开更多
关键词 研究湿度测量和控制原理的基絀上 设计了一种基于神经网络遗传算法的湿度测量系统.系统采用DHT11湿度传感器 利用
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基于模糊控制律的遗传神经匝道协调控制
13
作者 林尚伟 林岩 《控制工程》 CSCD 2008年第3期235-238,286,共5页
讨论了快速路匝道系统中智能控制技术问题。针对匝道系统特点,分析了模糊控制、人工神经网络、遗传算法的适用性,提出了一种基于模糊控制律的遗传神经匝道协调控制方案。在该方案中,对模糊控制输入输出数据进行线性修正,使用修正后的数... 讨论了快速路匝道系统中智能控制技术问题。针对匝道系统特点,分析了模糊控制、人工神经网络、遗传算法的适用性,提出了一种基于模糊控制律的遗传神经匝道协调控制方案。在该方案中,对模糊控制输入输出数据进行线性修正,使用修正后的数据完成遗传神经网络训练,并用神经网络代替模糊控制器对匝道系统进行控制。给出了神经网络结构和遗传算法流程,并结合宏观交通流模型进行系统仿真。仿真结果表明,与模糊控制相比,控制效果显著提高。 展开更多
关键词 遗传神经算法 模糊控制律优化 匝道协调控制 城市快速路
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人脸识别中的遗传神经网络并行实现 被引量:8
14
作者 李海朋 李晶皎 +2 位作者 闫爱云 王爱侠 王骄 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第S1期168-170 174,174,共4页
实现了遗传神经网络并行的人脸识别系统。BP神经网络是人脸识别中最为有效的算法之一,在BP神经网络算法的基础上指出了其不适于多核计算机并行的部分。进而提出了一种新的遗传神经网络并行算法,从拓扑结构和权值取值两方面对BP神经网络... 实现了遗传神经网络并行的人脸识别系统。BP神经网络是人脸识别中最为有效的算法之一,在BP神经网络算法的基础上指出了其不适于多核计算机并行的部分。进而提出了一种新的遗传神经网络并行算法,从拓扑结构和权值取值两方面对BP神经网络算法进行优化。相比原算法,本算法在识别率和速度上都有显著的提升。通过在ORL上的实验证明了遗传神经网络并行算法的有效性。 展开更多
关键词 BP神经网络 遗传神经网络并行算法 人脸识别
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遗传BP神经网络及其在异常检测中的应用 被引量:8
15
作者 任勋益 王汝传 周何骏 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第11期19-20,24,共3页
为了克服BP神经网络速度慢、易陷入局部最小的缺点,利用GA的全局搜索能力优化BP神经网络权值,本文提出了遗传BP神经网络算法,并将其用于异常检测之中。在对Kddcup’99攻击数据进行分析和特征约简的基础上,设定了遗传BP神经网络算法的参... 为了克服BP神经网络速度慢、易陷入局部最小的缺点,利用GA的全局搜索能力优化BP神经网络权值,本文提出了遗传BP神经网络算法,并将其用于异常检测之中。在对Kddcup’99攻击数据进行分析和特征约简的基础上,设定了遗传BP神经网络算法的参数。实验结果表明,基于遗传BP神经网络异常检测模型的建立快于BP神经网络算法。 展开更多
关键词 遗传算法BP神经网络 攻击检测
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基于遗传BP神经网络的绝缘子泄漏电流预测 被引量:8
16
作者 张友鹏 伍亚萍 赵珊鹏 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期46-52,共7页
为了探索绝缘子泄漏电流与各因素之间的关系,提出用遗传算法优化BP神经网络建立绝缘子泄漏电流Ih预测模型。首先针对单片瓷绝缘子进行人工污秽试验,利用泄漏电流测量系统记录不同运行电压U、相对湿度RH及等值附盐密度ρESDD下泄漏电流... 为了探索绝缘子泄漏电流与各因素之间的关系,提出用遗传算法优化BP神经网络建立绝缘子泄漏电流Ih预测模型。首先针对单片瓷绝缘子进行人工污秽试验,利用泄漏电流测量系统记录不同运行电压U、相对湿度RH及等值附盐密度ρESDD下泄漏电流波形并进行分析;其次以U、RH、ρESDD作为BP神经网络预测模型的输入变量,利用遗传算法的全局搜索能力获得BP神经网络初始权值和阈值,建立泄漏电流幅值预测模型,并通过部分试验数据进行验证。结果表明:相较于利用最小二乘法及BP神经网络预测泄漏电流幅值,遗传BP神经网络提高了预测的精度和准确性。 展开更多
关键词 绝缘子 泄漏电流 相对湿度 等值附盐密度 作用电压 遗传BP神经网络算法
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基于遗传神经网络的芯片图像分割 被引量:1
17
作者 张和颖 吴玉香 胡跃明 《半导体技术》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期1091-1094,1115,共5页
芯片图像分割是上芯机机器视觉系统进行图像处理的重要环节,分割效果直接影响下一步芯片信息的提取。采用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,避免网络陷入局部最优,使其在全局范围内获得最优解。通过选择实数编码和遗传算子算... 芯片图像分割是上芯机机器视觉系统进行图像处理的重要环节,分割效果直接影响下一步芯片信息的提取。采用遗传算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,避免网络陷入局部最优,使其在全局范围内获得最优解。通过选择实数编码和遗传算子算法控制参数,利用优化后的神经网络对芯片图像进行分割;并用模板匹配法得到分割图像的匹配度,计算其平均值和方差。最后,将该算法与传统分割算法的进行比较,该算法的分割效果优于传统分割效果。 展开更多
关键词 图像分割 遗传算法 BP神经网络 遗传神经网络算法 匹配度
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基于GA-BP神经网络算法的FDM 3D打印制件拉伸性能预测 被引量:6
18
作者 白鹤 赵明侠 +4 位作者 袁一如 刘亚明 何石磊 庞瑞 郭晓东 《塑料工业》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期192-197,共6页
为进一步研究熔融沉积成型(FDM)3D打印制件力学性能与工艺参数之间的关系,试验以聚乳酸(PLA)为材料,参考正交试验和神经网络模型设计原则,利用遗传算法(GA)对反向传播(BP)神经网络初始值进行优化,建立GA-BP神经网络模型,以分层厚度、填... 为进一步研究熔融沉积成型(FDM)3D打印制件力学性能与工艺参数之间的关系,试验以聚乳酸(PLA)为材料,参考正交试验和神经网络模型设计原则,利用遗传算法(GA)对反向传播(BP)神经网络初始值进行优化,建立GA-BP神经网络模型,以分层厚度、填充密度、喷嘴温度、填充速度以及外壳厚度为输入层参数,拉伸强度为输出层参数进行训练和预测,并分析其预测精度。通过对GA-BP和BP神经网络模型的预测结果进行对比发现,GA-BP神经网络模型预测值与测试实际值更为接近,误差平均值为2.27%,而BP神经网络模型预测误差平均值为4.10%,且GA-BP神经网络模型评价指标值均优于BP神经网络模型,故GA-BP神经网络模型预测精度更高,可为提升FDM 3D打印制件力学性能,优化成型工艺,指导工业生产提供参考。 展开更多
关键词 遗传算法-反向传播神经网络 熔融沉积成型 拉伸性能 工艺参数 预测
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基于人工智能算法的刀具磨损形貌预测研究现状 被引量:2
19
作者 周鑫 韩翠红 +1 位作者 曲周德 王井玲 《工具技术》 北大核心 2024年第5期11-21,共11页
磨损表面形貌能够反映运动副的磨损状态,通过对运动副表面磨损形貌进行研究分析,可以得到其磨损规律,预测磨损形貌变化。随着人工智能的快速发展以及在工程中的广泛应用,人工智能技术中的人工神经网络、模糊神经网络算法、遗传神经网络... 磨损表面形貌能够反映运动副的磨损状态,通过对运动副表面磨损形貌进行研究分析,可以得到其磨损规律,预测磨损形貌变化。随着人工智能的快速发展以及在工程中的广泛应用,人工智能技术中的人工神经网络、模糊神经网络算法、遗传神经网络算法、支持向量机和多目标粒子群优化算法等方法逐步应用于磨损表面形貌表征参数的预测,且具有较高的预测精度。本文主要介绍国内外利用人工智能技术对磨损表面形貌的研究现状,分析各种算法的优点和应用局限性。总结了人工智能技术在磨损表面形貌预测领域中亟待解决的关键难题以及未来的研究方向。 展开更多
关键词 人工神经网络 模糊神经网络算法 遗传神经网络算法 支持向量机 多项目粒子群优化算法
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基于GA⁃BP神经网络的氢气传感器的浓度补偿研究
20
作者 王雅坤 张宝林 +3 位作者 王兆成 周传君 郭仕佳 马琬雲 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第11期33-36,共4页
为解决环境因素致使氢气浓度传感器测量精度误差较大,导致氢燃料电池车辆因氢气泄漏检测不精确而产生爆炸风险的问题,提出了一种基于遗传算法反向传播(GA⁃BP)神经网络的氢气浓度传感器的浓度补偿方法。首先,利用BP神经网络对氢气浓度进... 为解决环境因素致使氢气浓度传感器测量精度误差较大,导致氢燃料电池车辆因氢气泄漏检测不精确而产生爆炸风险的问题,提出了一种基于遗传算法反向传播(GA⁃BP)神经网络的氢气浓度传感器的浓度补偿方法。首先,利用BP神经网络对氢气浓度进行初步预测;然后,通过GA在寻优方面的优势进行浓度补偿,解决了BP神经网络局部陷入极值的问题。实验结果表明:基于GA⁃BP神经网络的氢气浓度传感器的浓度补偿方法对热导型氢气浓度传感器的预测准确度达到99.98%,最大相对误差值为0.2%,氢气浓度传感器的测量准确度提高了50.8%,为氢燃料汽车行业的发展奠定了基础。 展开更多
关键词 氢气浓度传感器 反向传播神经网络 遗传算法 遗传算法—反向传播神经网络
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