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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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基于遗传算法-BP神经网络的煤层注水效果分析 被引量:7
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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-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
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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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遗传算法设计神经网络的一种新方法
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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
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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
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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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BP神经网络算法多指标优化酸枣仁汤提取工艺 被引量:2
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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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一种基于遗传算法的小波神经网 被引量:18
9
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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遗传BP神经网络及其在异常检测中的应用 被引量:8
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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GA⁃BP神经网络的氢气传感器的浓度补偿研究
11
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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路基边坡降雨试验及基于神经网络的水分场研究 被引量:6
12
作者 吴谦 王常明 +3 位作者 王天佐 黄晓虎 张志敏 张兆楠 《中南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期1237-1244,共8页
为了研究降雨条件下路基边坡土体含水率的变化规律及雨水入渗过程,进行一系列不同降雨强度、不同坡度条件下的室内降雨模拟试验。以土体含水率受降雨历时、土体空间位置、坡度和降雨强度这4个因素作为输入单元,体积含水率作为输出单元,... 为了研究降雨条件下路基边坡土体含水率的变化规律及雨水入渗过程,进行一系列不同降雨强度、不同坡度条件下的室内降雨模拟试验。以土体含水率受降雨历时、土体空间位置、坡度和降雨强度这4个因素作为输入单元,体积含水率作为输出单元,选取试验数据输入训练,建立含水率的遗传算法神经网络预测模型。预测检验后,利用神经网络对2.7 mm/min降雨强度下40°边坡的降雨入渗过程进行预测研究。研究结果表明:对于路基边坡,当土的性质、压实度、排水等条件相同时,土体含水率受降雨历时、土体空间位置、坡度和降雨强度这4个因素共同影响;随降雨的进行,土体含水率逐渐增加,浸润范围不断增大,受空间位置影响距入渗面越远则含水率变化滞后,增长速率及幅度减小;在相同雨强下,不同坡度边坡坡顶土体含水率变化过程相似,而随坡度的增大,坡脚土体含水率的增长速率及幅度逐渐减小;随雨强的增加同一边坡相同位置处土体含水率越早开始增大,其增长速率及幅度也随之增加;利用所建立的含水率遗传算法神经网络预测模型所得入渗结果与试验观测结果接近,表明该神经网络方法能较好地描述路基边坡土体含水率的变化情况及雨水的入渗过程。 展开更多
关键词 路基边坡 土体体积含水率 遗传算法神经网络 预测模型 入渗过程
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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
13
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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基于三维荧光与GA-RBF神经网络对茶叶中氯菊酯农药残留的检测 被引量:8
14
作者 王书涛 苑媛媛 +3 位作者 王玉田 赵煦 张亚吉 牛凯增 《发光学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第10期1267-1274,共8页
采用FS920稳态荧光光谱仪对绿茶和铁观音这两种不同品种茶叶的氯菊酯溶液的荧光光谱特性进行了分析,发现这两种茶叶的荧光峰均位于λ_(ex)/λ_(em)=(390~410)/675 nm,氯菊酯的荧光峰λ_(ex)/λ_(em)=300/330nm。为了准确测定这两种茶叶... 采用FS920稳态荧光光谱仪对绿茶和铁观音这两种不同品种茶叶的氯菊酯溶液的荧光光谱特性进行了分析,发现这两种茶叶的荧光峰均位于λ_(ex)/λ_(em)=(390~410)/675 nm,氯菊酯的荧光峰λ_(ex)/λ_(em)=300/330nm。为了准确测定这两种茶叶中氯菊酯农药残留的含量,采用遗传算法优化的径向基函数神经网络对其进行了分析,当训练到74次时,均方差精度达到10^(-3),绿茶、铁观音的氯菊酯溶液预测样本的平均回收率分别为99.35%和98.89%,平均相对标准偏差分别为1.25%和1.21%。与建立的径向基函数神经网络模型进行了对比,结果表明三维荧光分析技术与遗传算法优化的径向基函数神经网络相结合能够较好地检测出茶叶中氯菊酯农药残留的含量,检测灵敏度大大提高,检出限范围广,可达0.004 8~24 mg/kg,远低于欧盟规定的茶叶中氯菊酯最高残留限量0.1 mg/kg,为检测农药残留提供了一种快速简便的新方法。 展开更多
关键词 三维荧光光谱 遗传算法优化的径向基函数神经网络 浓度检测 氯菊酯 茶叶
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基于NB-IoT技术和GA-BP神经网络的车位预测系统 被引量:11
15
作者 李伟 梁睿君 宋丹 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第3期454-459,共6页
围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测... 围绕有效整合城市停车资源,提高现有车位存量利用率的需求,构建了一种基于NB-IoT技术的车位预测系统。该系统采用NB-IoT技术进行信息采集与传输实现车位信息的共享;考虑到车位状态信息实时变化的特性,用历史车位占用数据来建立车位预测模型,推测出未来短时内车位变化趋势。为了提高车位预测的精度,采用遗传算法(Genetic algorithm,GA)优化反向传播(Back propagtion,BP)神经网络建立GA-BP神经网络车位预测模型。以某地下停车场历史数据为例进行仿真实验,研究结果表明:车位预测模型预测值与实际值相近且趋势保持一致,能够有效准确的预测车位状态变化,具有较高的精度。 展开更多
关键词 智能停车系统 NB-IoT技术 遗传算法-反向传播神经网络 车位预测
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基于GS理论与神经网络的汽车覆盖件成形优化 被引量:8
16
作者 熊文韬 刘泓滨 +1 位作者 孙元贵 邓利君 《兵器材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期84-89,共6页
利用GS理论和神经网络遗传算法函数寻优法,搭乘非线性有限元分析软件Dynaform,对轻型卡车左后侧围外板拉延成形过程工艺参数寻优,以解决该零件在成形过程中出现的破裂和过度减薄质量缺陷。将GS理论和正交试验设计相结合,获得各工艺参数... 利用GS理论和神经网络遗传算法函数寻优法,搭乘非线性有限元分析软件Dynaform,对轻型卡车左后侧围外板拉延成形过程工艺参数寻优,以解决该零件在成形过程中出现的破裂和过度减薄质量缺陷。将GS理论和正交试验设计相结合,获得各工艺参数组合下的最大减薄率,并对获取的数据进行灰色关联度分析,找出影响减薄率的两个主要因素,即冲压速度和压边力;基于神经网络遗传算法函数寻优模型,借助拉丁超立方抽样对选出的两个主要因素进行随机抽样,将冲压速度和压边力作为输入,最大减薄率作为输出,获得输入与输出之间的非线性映射关系,并获得BP神经网络预测结果。最后,将预测结果进行个体适应度值计算,得到全局最优解和对应输入值。对比优化前后的数值模拟结果以及实验结果可知,采用此方法所得的工艺参数组合可有效提高板料成形的性能和质量。 展开更多
关键词 汽车覆盖件拉延成形 灰色关联分析 拉丁超立方抽样 神经网络遗传算法 参数优化
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基于双隐含层GA-BP神经网络的重型柴油车排放预测 被引量:9
17
作者 王志红 秦可 +1 位作者 尹冬冬 卢梦成 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2019年第6期735-740,共6页
为了建立一种能够预测柴油车道路排放特性的模型,文章采用便携式车载(汽车尾气)排放测量系统(portable emission measurement system,PEMS),对某重型柴油车进行道路污染物排放特性测试;利用测得的试验数据,在双隐含层反向传播(back prop... 为了建立一种能够预测柴油车道路排放特性的模型,文章采用便携式车载(汽车尾气)排放测量系统(portable emission measurement system,PEMS),对某重型柴油车进行道路污染物排放特性测试;利用测得的试验数据,在双隐含层反向传播(back propagation,BP)神经网络的基础上,引入Levenberg-Marquardt(LM)优化算法,用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化网络的权值与阈值;以车辆比功率(vehicle specificpower,VSP)为输入,搭建CO、NOx排放预测模型,并用试验数据对模型进行训练、验证。结果表明,CO、NOx的预测结果与样本数据之间的皮尔逊相关系数分别为0.8553、0.8512,线性高度相关;在整体误差水平上,CO、NOx排放因子的相对误差分别为2.61%、6.71%。该方法对车辆CO、NOx的瞬时排放和整体排放特性的预测准确性较好,具有一定的理论意义和工程应用价值。 展开更多
关键词 车载排放测量系统(PEMS) 双隐含层 遗传算法-反向传播(GA-BP)神经网络 LM算法 排放预测
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模糊神经网络自动生成隶属函数的MATLAB实现
18
作者 常玲芳 《燕山大学学报》 CAS 2001年第z1期97-100,共4页
模糊控制是人工智能的一重要研究领域,将遗传算法、神经网络用于模糊控制,可实现模糊规则的在线修改和隶属函数的自动更新,使模糊控制具有自学习和自适应能力.用遗传算法优化具有全局性的隶属函数参数,一方面提高模糊控制的性能;另一方... 模糊控制是人工智能的一重要研究领域,将遗传算法、神经网络用于模糊控制,可实现模糊规则的在线修改和隶属函数的自动更新,使模糊控制具有自学习和自适应能力.用遗传算法优化具有全局性的隶属函数参数,一方面提高模糊控制的性能;另一方面也充分利用了操作人员的操作经验.本文用MATLAB语言编程来实现隶属函数的自动更新.仿真结果表明,用遗传算法来离线优化隶属函数是切实可行的. 展开更多
关键词 遗传算法 模糊神经网络 隶属函数 MATLAB.
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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
19
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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基于GA-BP神经网络的落锤液压动标装置准静态校准模型 被引量:4
20
作者 顾廷炜 孔德仁 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期581-586,共6页
在对测量冲击波用压电式压力传感器进行准静态校准时,通常采用落锤液压动标装置。为快速准确地调节落锤装置的工作参数,以产生所需的校准压力,该文利用一种基于遗传算法(GA)的反向传播(BP)神经网络建立了落锤液压动标装置的工作参数与... 在对测量冲击波用压电式压力传感器进行准静态校准时,通常采用落锤液压动标装置。为快速准确地调节落锤装置的工作参数,以产生所需的校准压力,该文利用一种基于遗传算法(GA)的反向传播(BP)神经网络建立了落锤液压动标装置的工作参数与所产生的压力峰值和压力脉宽之间的数学模型。测试结果表明,基于GA-BP神经网络算法求取的落锤装置准静态校准模型具有较高的拟合精度,其压力峰值误差不超过2%,压力脉宽误差小于1%,证明该研究结果具有工程应用价值。 展开更多
关键词 遗传算法反向传播神经网络 落锤装置 压力峰值 压力脉宽 准静态校准模型
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