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BP和RBF神经网络对复杂型面零件点云漏洞的修补应用 被引量:5
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作者 王春香 张勇 +1 位作者 梁亮 王岩辉 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2018年第3期118-120,共3页
在难以利用软件成功修补复杂型面的较大漏洞情况下,为了获得精确和完整复杂型面零件点云的三维模型,应用BP和RBF神经网络对精度要求高的挖掘机斗齿内腔人为漏洞修补,误差对比分析表示,BP修补效果较RBF更佳。考虑到工程实际中应用,精度... 在难以利用软件成功修补复杂型面的较大漏洞情况下,为了获得精确和完整复杂型面零件点云的三维模型,应用BP和RBF神经网络对精度要求高的挖掘机斗齿内腔人为漏洞修补,误差对比分析表示,BP修补效果较RBF更佳。考虑到工程实际中应用,精度要求和效率上,以复杂型面点云机架为例,实验表明,BP算法取得了很好的修补效果,该修补方法在漏洞修补上比软件修补和RBF修补效果好且效率高,为后续复杂型面点云数据处理提供了参考依据。 展开更多
关键词 复杂型面 机架 bp和rbf神经网络 漏洞修补
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BP和RBF神经网络在气隙击穿电压预测中的应用和对比研究 被引量:10
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作者 罗新 牛海清 +1 位作者 林浩然 游勇 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2013年第3期110-115,共6页
气隙的击穿电压是决定外绝缘水平的重要因素之一,现有关于击穿电压的理论都是单参数的经验公式,对某一特定大气条件下的击穿电压则很难估计。本文讨论了BP及RBF神经网络在气隙击穿电压预测中的应用,详细说明了在人工气候室中进行击穿试... 气隙的击穿电压是决定外绝缘水平的重要因素之一,现有关于击穿电压的理论都是单参数的经验公式,对某一特定大气条件下的击穿电压则很难估计。本文讨论了BP及RBF神经网络在气隙击穿电压预测中的应用,详细说明了在人工气候室中进行击穿试验的过程和BP、RBF神经网络的构建方法。使用人工气候室中获得的样本数据对网络进行训练,用训练好的网络对击穿电压进行预测,结果表明BP及RBF神经网络均能较好地对气隙击穿电压进行预测。并对BP及RBF神经网络进行了比较,RBF神经网络在收敛速度、网络构建、非线性逼近以及泛化能力方面都要优于BP神经网络,更适合于气隙击穿电压的预测。 展开更多
关键词 击穿电压 预测 bp神经网络 rbf神经网络
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基于BP和RBF神经网络的滚动轴承故障诊断比较 被引量:25
3
作者 孙大洪 王发展 +2 位作者 刘强 张顾钟 原思聪 《轴承》 北大核心 2010年第2期53-56,共4页
通过仿真实例,应用BP和RBF神经网络对滚动轴承的故障诊断进行了比较研究,结果表明,BP网络和RBF网络仿真效果都比较理想,但RBF网络构建简单,训练速度快且比较稳定,体现了RBF神经网络的优越性。
关键词 滚动轴承 故障诊断 bp神经网络 rbf神经网络
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BP和RBF神经网络在人脸识别中的比较 被引量:30
4
作者 朱树先 张仁杰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期375-379,共5页
BP和RBF是模式识别中应用最为广泛的2种神经网络,本文将这2种网络应用于人脸识别,分别建立了人脸识别模型。利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,通过对比分析它们各自的识别率和泛化能力等性能指标,提出了在应用这2种神经网络进行模... BP和RBF是模式识别中应用最为广泛的2种神经网络,本文将这2种网络应用于人脸识别,分别建立了人脸识别模型。利用ORL人脸图像数据库进行了仿真实验,通过对比分析它们各自的识别率和泛化能力等性能指标,提出了在应用这2种神经网络进行模式识别时应注意的方面。 展开更多
关键词 bp神经网络 rbf神经网络 离散余弦变换 特征提取 模式识别 人脸识别
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基于BP和RBF神经网络模型的草坪质量综合评价 被引量:5
5
作者 肖波 宋桂龙 +3 位作者 韩烈保 包永霞 李飞飞 陈爱霞 《草业学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期275-281,共7页
依据现有的草坪质量评价指标体系,于2010年调查了20个草地早熟禾品种成坪后的11项指标,包括草坪的密度、质地、颜色、均一性、绿期、抗病性、盖度、耐践踏性、成坪速度、草坪强度以及生物量。然后,运用神经网络原理及Matlab神经网络工具... 依据现有的草坪质量评价指标体系,于2010年调查了20个草地早熟禾品种成坪后的11项指标,包括草坪的密度、质地、颜色、均一性、绿期、抗病性、盖度、耐践踏性、成坪速度、草坪强度以及生物量。然后,运用神经网络原理及Matlab神经网络工具箱,以其中的15个草地早熟禾品种成坪后的11项指标的实地调查值作为网络输入,以专家打分作为网络输出,通过不断调整网络训练参数,使网络性能达到最优,构建了草坪质量综合评价的BP和RBF神经网络模型,并给出了BP和RBF神经网络模型的分析方法及其Matlab实现步骤。利用训练好了的网络模型,对其余的5个草地早熟禾品种的综合质量评价得分进行网络预测,结果表明,RBF神经网络的预测误差均小于2%,而BP神经网络的预测误差均大于5%,因此,基于RBF神经网络模型的草坪质量评价结果比BP神经网络更准确,可以用于草坪质量综合评价。与常规的加权法、层次分析法或模糊综合评判法评价草坪质量相比,基于RBF神经网络模型的草坪质量综合评价,在一定程度上减少了评价中主观因素的影响,简化了计算步骤,为草坪质量综合评价提供了一种全新的思路。 展开更多
关键词 草坪质量综合评价 bp神经网络 rbf神经网络
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基于BP和RBF神经网络压气机特性曲线拟合方法的研究 被引量:17
6
作者 王志涛 李淑英 谭智勇 《汽轮机技术》 北大核心 2009年第2期94-96,99,共4页
分析了BP神经网络和RBF神经网络的网络模型。分别利用这两种网络对某型轴流式压气机进行特性曲线拟合,得出了这两种网络在压气机特性拟合方面的不同之处,为利用神经网络进行压气机特性拟合提供了新的思路。
关键词 压气机 bp神经网络 rbf神经网络 特性曲线 拟合
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基于BP和RBF神经网络的军事装备维修保障点选址问题研究 被引量:3
7
作者 董鹏 卢苇 秦芙蓉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期442-445,共4页
针对军事装备维修保障点选址问题,分别提出了基于BP和RBF神经网络的选址研究方法,构建了神经网络模型,设计了相应的算法步骤,并结合实际算例进行了具体分析;最后针对两种神经网络的不同适用情况进行了对比研究。
关键词 军事装备 维修保障点 选址问题 bp神经网络 rbf神经网络
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BP和RBF神经网络在水轮机非线性特性拟合中的应用比较 被引量:13
8
作者 张培 陈光大 张旭 《中国农村水利水电》 北大核心 2011年第11期125-128,131,共5页
利用神经网络对水轮机综合特性曲线进行数据处理和延伸,不必建立具体的函数关系表达式,就可对已知的离散数据进行拟合。并且还可以结合边界约束条件对未知区域内的数据进行预测,从而提高了水轮机综合特性曲线数据处理的工作效率和数据... 利用神经网络对水轮机综合特性曲线进行数据处理和延伸,不必建立具体的函数关系表达式,就可对已知的离散数据进行拟合。并且还可以结合边界约束条件对未知区域内的数据进行预测,从而提高了水轮机综合特性曲线数据处理的工作效率和数据精度。分别介绍了用BP神经网络和RBF神经网络对水轮机综合特性曲线数据处理和延伸的方法。并采用一机组的样本数据进行训练,比较2种方法的训练结果得出结论。 展开更多
关键词 水轮机综合特性曲线 bp神经网络 径向基神经网络 曲面拟合和延伸
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BP和RBF神经网络在辨识内燃机燃烧过程中的应用 被引量:5
9
作者 张豫南 葛蕴珊 +1 位作者 徐春龙 马晓军 《车用发动机》 北大核心 2003年第2期13-15,19,共4页
分析了发动机燃烧过程的研究方式,提出了用BP和RBF网络辨识内燃机燃烧过程的方法。选定神经网络的结构、隐层神经元的作用函数和控制参数,成功地得到了发动机的辨识模型,结果由RBF网络辨识的模型给出,从这一模型可以获得任意点缸内压力... 分析了发动机燃烧过程的研究方式,提出了用BP和RBF网络辨识内燃机燃烧过程的方法。选定神经网络的结构、隐层神经元的作用函数和控制参数,成功地得到了发动机的辨识模型,结果由RBF网络辨识的模型给出,从这一模型可以获得任意点缸内压力和温度以延拓的参数,为排放分析、计算和结构优化提供了良好的基础。 展开更多
关键词 rbf神经网络 内燃机 燃烧过程 辨识模型 bp神经网络 柴油机
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基于BP和RBF神经网络的稀土合金铸铁腐蚀深度预测 被引量:1
10
作者 王玉荣 乌日根 《热加工工艺》 CSCD 北大核心 2014年第22期65-67,73,共4页
通过动态质量损失法腐蚀试验获取样本数据,利用MATLAB的工具箱函数分别建立了稀土合金铸铁碱腐蚀深度的BP和RBF神经网络预测模型,并对两种网络模型的结构、预测精度和训练过程进行对比研究。结果表明,在样本集和训练条件下,BP和RBF神经... 通过动态质量损失法腐蚀试验获取样本数据,利用MATLAB的工具箱函数分别建立了稀土合金铸铁碱腐蚀深度的BP和RBF神经网络预测模型,并对两种网络模型的结构、预测精度和训练过程进行对比研究。结果表明,在样本集和训练条件下,BP和RBF神经网络的预测相对误差在10%以内,解决腐蚀时间、合金铸铁主要合金成分与腐蚀深度之间的非线性映射关系,可满足工程预测需要,为制碱工业的防腐蚀技术提供了新途径。但RBF神经网络的预测能力和泛化能力优于BP神经网络,且较BP神经网络具有迭代次数少、收敛速度快和网络结构简单等优势。 展开更多
关键词 bp网络 rbf网络 稀土 腐蚀深度 预测
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BP和RBF神经网络在字母识别中的比较 被引量:5
11
作者 高富强 邹恒 +2 位作者 秦昌硕 须民健 杨勇 《重庆工学院学报(自然科学版)》 2009年第9期77-80,共4页
将BP和RBF2种神经网络应用于英文字母识别,为2种网络建立识别模型.利用标准字符库进行测试,并在测试中加入干扰,进行仿真实验,观察这2种网络的泛化能力以及识别准确性,比较这2种网络及其改进方案,提出这2种改进方案中分别需要注意的地方... 将BP和RBF2种神经网络应用于英文字母识别,为2种网络建立识别模型.利用标准字符库进行测试,并在测试中加入干扰,进行仿真实验,观察这2种网络的泛化能力以及识别准确性,比较这2种网络及其改进方案,提出这2种改进方案中分别需要注意的地方.指出当用于字母识别时,RBF网络的性能优于BP网络及其改进型算法. 展开更多
关键词 bp神经网络 rbf神经网络 模式识别 英文字母识别
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基于BP和RBF神经网络预测硬质阳极氧化膜的硬度 被引量:1
12
作者 邢翀 王坤昊 《电镀与精饰》 CAS 北大核心 2021年第7期25-29,共5页
通过两种不同方式分别构建NEWRB函数RBF神经网络和K-均值聚类RBF神经网络,同时构建BP神经网络。采用正交实验数据对不同神经网络进行训练,然后用训练完成的不同神经网络预测硬质阳极氧化膜的硬度,并将预测结果与实测值进行对比。结果表... 通过两种不同方式分别构建NEWRB函数RBF神经网络和K-均值聚类RBF神经网络,同时构建BP神经网络。采用正交实验数据对不同神经网络进行训练,然后用训练完成的不同神经网络预测硬质阳极氧化膜的硬度,并将预测结果与实测值进行对比。结果表明:与BP神经网络相比,NEWRB函数RBF神经网络和K-均值聚类RBF神经网络的平均相对误差和最大相对误差均较低。通过两种不同方式构建的RBF神经网络都具有较高的预测精度,并且K-均值聚类RBF神经网络具有更高的预测精度,更适用于预测硬质阳极氧化膜的硬度。 展开更多
关键词 硬质阳极氧化膜 硬度 bp神经网络 rbf神经网络
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基于BP和RBF神经网络的机组能耗特性研究 被引量:2
13
作者 王惠杰 古月 李鑫鑫 《汽轮机技术》 北大核心 2017年第5期371-374,共4页
火电机组在运行过程中不仅产生大量的历史数据,同时这些边界参数还与热耗率之间存在复杂的非线性关系。针对某电厂的实时数据,首先利用敏感性分析,从大量的机组运行参数中筛选出对机组能耗影响较大的重要参数:负荷、循环水入口温度、主... 火电机组在运行过程中不仅产生大量的历史数据,同时这些边界参数还与热耗率之间存在复杂的非线性关系。针对某电厂的实时数据,首先利用敏感性分析,从大量的机组运行参数中筛选出对机组能耗影响较大的重要参数:负荷、循环水入口温度、主蒸汽温度、再热蒸汽温度、主蒸汽压力、循环水流量。然后,对BP和RBF神经网络在热耗率与机组边界参数的应用进行了对比分析。训练和预测结果表明,BP和RBF神经网络都能对此进行分析研究,但RBF比BP神经网络的训练和预测的相对误差较小些,可以更准确地对机组热耗进行预测。为今后的可控参数优化提供了有效的模型,具有一定指导意义。 展开更多
关键词 热耗率 敏感因子 bp神经网络 rbf神经网络
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基于BP和RBF神经网络的表面质量预测研究 被引量:32
14
作者 彭彬彬 闫献国 杜娟 《表面技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期324-328,337,共6页
目的研究RBF和BP神经网络在铣削加工中的作用,实现对铣削加工质量的预测,改善铣削性能。方法对环形铣刀与常用的球形铣刀进行对比,然后基于MATLAB平台,建立以铣削速度、进给量和铣削深度为输入参数,表面粗糙度为输出参数的RBF神经网络... 目的研究RBF和BP神经网络在铣削加工中的作用,实现对铣削加工质量的预测,改善铣削性能。方法对环形铣刀与常用的球形铣刀进行对比,然后基于MATLAB平台,建立以铣削速度、进给量和铣削深度为输入参数,表面粗糙度为输出参数的RBF神经网络模型。通过大量的试验数据对RBF神经网络模型进行训练,然后再用训练好的RBF神经网络模型预测表面粗糙度,将预测值与实测值进行比较,验证RBF神经网络的预测性能。将训练好的BP神经网络模型与RBF神经网络所建模型的预测结果进行比较。结果发现用RBF方法预测的表面粗糙度相对误差的绝对值不超过6%,最大误差为0.056098,平均误差为0.022277,而BP方法的最大误差为0.074947,平均误差为0.036578。结论环形铣刀加工质量更好。RBF神经网络的预测精度较高,具有比BP神经网络更优的预测能力,且拥有建模时间短、收敛速度高、训练过程稳定以及学习速度快等优点,能有效进行铣削质量预测。 展开更多
关键词 铣削加工 表面粗糙度 rbf神经网络 质量预测 bp神经网络
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BP和RBF神经网络预测射流式喷头射程对比 被引量:7
15
作者 胡广 朱兴业 +2 位作者 袁寿其 张林国 李扬帆 《排灌机械工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期263-269,共7页
为了探究适合全射流喷头多因素下射程的预测模型,通过改变喷头工作压力、安装高度、喷嘴直径、喷头仰角共4个参数,对射程进行测量.基于BP神经网络和广义径向基(RBF)神经网络的基本原理和算法,建立了全射流喷头射程预测的BP和RBF神经网... 为了探究适合全射流喷头多因素下射程的预测模型,通过改变喷头工作压力、安装高度、喷嘴直径、喷头仰角共4个参数,对射程进行测量.基于BP神经网络和广义径向基(RBF)神经网络的基本原理和算法,建立了全射流喷头射程预测的BP和RBF神经网络模型,并分析BP和RBF神经网络的预测性能.结果表明射程与工作压力、喷嘴直径呈非线性关系;当喷头在1.2 m安装高度、27°仰角、4~10 mm喷嘴直径时,压力增大到0.4 MPa,射程趋于极限,并且安装高度与射程呈正相关关系.BP与RBF神经网络均能较好地表达全射流喷头射程与主控因素之间的非线性关系.在训练时间方面,RBF网络比BP网络慢8.05 s;预测过程中,BP网络在每次运行程序时的预测结果不一定相同,而RBF网络则不会出现此问题,且RBF网络预测值与实测值之间的平均绝对误差比BP网络的小3.55%.从网络预测总体效果观察,RBF神经网络预测喷头射程具有更好的推广能力. 展开更多
关键词 全射流喷头 射程 预测 bp神经网络 rbf神经网络
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BP和RBF神经网络应用于海表温盐短期预测效果对比 被引量:8
16
作者 李亚蒙 丁军航 +1 位作者 孙宝楠 官晟 《海洋科学进展》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期220-232,共13页
为了对海表温度(Sea Surface Temperature,SST)和海表盐度(Sea Surface Salinity,SSS)数据进行精确的短期预报,基于多站位海洋观测浮标获取的海表温度和海表盐度数据,利用反向传播(Back Propagation,BP)和径向基函数(Radial Basis Funct... 为了对海表温度(Sea Surface Temperature,SST)和海表盐度(Sea Surface Salinity,SSS)数据进行精确的短期预报,基于多站位海洋观测浮标获取的海表温度和海表盐度数据,利用反向传播(Back Propagation,BP)和径向基函数(Radial Basis Function,RBF)两种神经网络方法开展了短期预测。首先,在预测时长固定为5 d的情况下,对比不同训练时长的预测结果的均方误差(Mean Squared Error,MSE),进而确定以20 d的观测数据作为训练集的预测结果均方误差最小。然后,以PAPA站观测浮标获取的2009年1月、4月、7月和10月各月的前20 d温盐数据作为训练集,分别训练BP和RBF神经网络,将训练好的2种神经网络模型应用于各月第21至25日的温盐数据预测。结果表明:BP和RBF神经网络均能有效预测海表温盐数据的季节性变化,但RBF神经网络对不同预测时间的整体预测效果优于BP神经网络。多站点数据的预测实验进一步验证了RBF神经网络模型具有较强的适用性和更高的准确性。RBF神经网络模型可以作为海表温盐数据短期预报的有力工具。 展开更多
关键词 bp神经网络模型 rbf神经网络模型 海洋观测浮标 数据预测 海表温度 海表盐度
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基于BP和RBF神经网络的机器人逆运动学算法 被引量:12
17
作者 陈睿 闵华松 《机床与液压》 北大核心 2019年第23期22-27,共6页
针对单一神经网络求逆运动学时存在求解精度不高、泛化能力差的问题,研究了工业机器人的工作空间及逆运动学求解算法。在对BP神经网络和RBF神经网络分析的基础上,提出了一种BP与RBF网络并行的7输入6输出神经网络模型。以一种协作型工业... 针对单一神经网络求逆运动学时存在求解精度不高、泛化能力差的问题,研究了工业机器人的工作空间及逆运动学求解算法。在对BP神经网络和RBF神经网络分析的基础上,提出了一种BP与RBF网络并行的7输入6输出神经网络模型。以一种协作型工业机械臂为例,首先建立其运动学模型并分析工作空间,然后求解正运动学获得数据集用于训练、验证和测试网络,最后得到符合要求的网络模型。仿真结果验证了网络的正确性,并行网络方法提高了单一神经网络的求解精度,同时求解速度优于解析法求逆运动学速度,证明了该方法的实用性。 展开更多
关键词 逆运动学 工作空间 bp神经网络 rbf神经网络
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基于BP和RBF神经网络对静电纺丝工艺参数的优化研究 被引量:3
18
作者 孙旺 朱平 严宏鑫 《材料科学与工艺》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期56-62,共7页
针对静电纺丝在制备过程中易受到如聚合物含量、电压、推进速度和接收距离等工艺参数影响的问题,提出一种静电纺丝工艺参数的优化方法,以提升纳米纤维制备效率。以聚乳酸纳米纤维膜为研究对象,采用纤维直径为性能评价指标,设计实验获得... 针对静电纺丝在制备过程中易受到如聚合物含量、电压、推进速度和接收距离等工艺参数影响的问题,提出一种静电纺丝工艺参数的优化方法,以提升纳米纤维制备效率。以聚乳酸纳米纤维膜为研究对象,采用纤维直径为性能评价指标,设计实验获得训练和测试样本,借助BP(Back Propagation)和RBF(Radial Basis Function)神经网络构建不同工艺参数下的预测模型。结果表明:BP和RBF神经网络模型均能较好的对纤维直径进行预测,但RBF神经网络模型预测精度更高,其平均绝对误差(MAE)为12.125 nm,相对误差不超过7%。RBF神经网络建立的预测模型具有更高的稳定性,模型泛化能力更好,综合预测性能更加优越。所建立的模型可以帮助研究人员制备具有确定纤维直径的静电纺丝纳米纤维膜,实现对工艺参数的优化。 展开更多
关键词 静电纺丝 纳米纤维 rbf神经网络 纤维直径预测 工艺参数优化 bp神经网络
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改进SSA优化BP神经网络的变压器故障诊断 被引量:2
19
作者 汪繁荣 汪筠涵 江俊杰 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期145-150,共6页
变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入... 变压器故障类型的准确诊断对保障电网的安全与稳定至关重要。针对BP神经网络与麻雀搜索算法(SSA)存在收敛缓慢和易陷入局部极值导致无法准确诊断的问题,提出将改进的麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络应用于变压器故障诊断。首先,引入非线性惯性权重和纵横交叉策略,从而提高算法的收敛速度和全局寻优能力;其次,将ISSA与传统SSA在收敛函数上进行对比分析,得到ISSA算法在迭代12次后以52%的准确率收敛,而SSA算法迭代23次后才达到25%的准确率,证明了ISSA在收敛速度和精度方面有明显提高;最后,将ISSA-BP、SSA-BP和BP诊断模型进行对比。实验结果表明,ISSA-BP模型准确率达到了97%,比SSA-BP、BP神经网络模型分别提高了4%和11%,可以认为提出的算法模型在变压器故障诊断领域具有更高的精度与良好的发展前景。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 bp神经网络 变压器 故障诊断 非线性惯性权重 纵横交叉策略
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特征融合与BP神经网络结合的刀具磨损预测 被引量:1
20
作者 郭宏 徐延 +1 位作者 伊亚聪 胡孔耀 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第1期108-111,116,共5页
通过监测刀具磨损情况,能够有效应对生产加工中的意外状况。为了精确监测刀具的磨损状态,提出了一种多传感器特征融合及BP神经网络结合的刀具磨损预测方法。首先对工业加工中采集到的切削力、振动、声发射信号进行小波阈值去噪,然后在... 通过监测刀具磨损情况,能够有效应对生产加工中的意外状况。为了精确监测刀具的磨损状态,提出了一种多传感器特征融合及BP神经网络结合的刀具磨损预测方法。首先对工业加工中采集到的切削力、振动、声发射信号进行小波阈值去噪,然后在时域、频域和时频域内分析并提取特征,再将融合后的各类传感器特征使用Pearson相关系数和主成分分析(PCA)实现数据降维,最后将降维后的融合特征输入搭建好的BP神经网络,通过非线性仿真分析,从而实现刀具磨损量的预测。案例验证表明:与单一传感器预测相比,提出的多传感器特征融合的刀具磨损预测方法误差最小,且决定系数R2达到0.993。 展开更多
关键词 传感器 特征提取 小波去噪 PCA bp神经网络 磨损预测
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