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基于GABP神经网络预测法的工程机械再制造员工效率研究 被引量：3
1
作者 范佳静 曹玉华 曹敏 《工业技术经济》 CSSCI 北大核心 2018年第8期147-153,共7页
面对资源的日益匮乏、相关法律的陆续出台以及工程机械废旧品数量的不断攀升,工程机械再制造越来越受到企业的重视。与高自动化制造过程不同,工程机械再制造过程中人员效率起到了至关重要的作用,而复杂的再制造环境造就员工频繁的学习... 面对资源的日益匮乏、相关法律的陆续出台以及工程机械废旧品数量的不断攀升,工程机械再制造越来越受到企业的重视。与高自动化制造过程不同,工程机械再制造过程中人员效率起到了至关重要的作用,而复杂的再制造环境造就员工频繁的学习——遗忘,使得操作效率起伏不定,故提出了用GABP神经网络预测方法来预测工程机械再制造员工的效率。本文应用统计方法分析影响员工操作时间的因素,剔除无显著相关性的因素;然后应用GABP神经网络算法对员工操作时间进行训练,进而高效准确地获得员工的操作时间;最后通过对样本数据的应用分析,获得了较好的预测效果。 展开更多
关键词 工程机械 再制造 生产效率 遗传优化 BP神经网络 效率预测
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基于神经网络的6063铝型材挤压工艺多目标优化
2
作者 刘鹏程 彭炳锋 +3 位作者 刘寒龙 刘莹雪 孙立科 林高用 《中南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期881-890,共10页
对1种典型6063铝合金挤压型材金相进行分析。采用有限元数值模拟方法对该型材的挤压过程进行模拟。为了解决6063铝型材横截面组织不均匀问题,提出一种基于数值模拟和神经网络相结合的挤压温度均匀性多目标优化方法。基于GABP神经网络建... 对1种典型6063铝合金挤压型材金相进行分析。采用有限元数值模拟方法对该型材的挤压过程进行模拟。为了解决6063铝型材横截面组织不均匀问题,提出一种基于数值模拟和神经网络相结合的挤压温度均匀性多目标优化方法。基于GABP神经网络建立工艺参数(挤压速度、坯料温度、模具温度和挤压筒温度)和成形质量(型材出口横截面的平均温度T_(av)和温度标准差D_(SDT))的映射关系,基于NSGA-Ⅱ算法和Matlab软件平台,对挤压工艺参数进行优化,获得较佳的工艺参数组合。研究结果表明:铝型材不同区域的晶粒组织存在较明显差异;型材组织的不均匀性主要是挤出模口的型材温度不均匀所致;较佳的工艺参数组合是挤压速度为3.73mm/s、坯料温度为474.1℃、模具预热温度为469.9℃、挤压筒预热温度为456.8℃;与初始挤压工艺方案对比,采用优化的挤压工艺参数时,温度标准差DSDT从5.33℃下降到3.32℃。将这组最优工艺参数进行挤压生产验证,发现不同部位晶粒组织的均匀性大幅度提高。 展开更多
关键词 6063铝型材 组织均匀性 gabp神经网络 NSGA-Ⅱ算法 Qform软件
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基于GABP和改进NSGA-Ⅱ的高速干切滚齿工艺参数多目标优化决策 被引量：17
3
作者 刘艺繁 阎春平 +1 位作者 倪恒欣 牟云 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期1043-1050,共8页
针对高速干切滚齿过程中的工艺参数优化决策问题,提出一种基于加工工艺样本预测和多目标遗传优化算法的工艺参数优化决策方法。基于实际加工工艺样本集,以改进的多目标遗传算法(improved NSGA-Ⅱ)为主体模型,以最大刀具寿命、最小加工... 针对高速干切滚齿过程中的工艺参数优化决策问题,提出一种基于加工工艺样本预测和多目标遗传优化算法的工艺参数优化决策方法。基于实际加工工艺样本集,以改进的多目标遗传算法(improved NSGA-Ⅱ)为主体模型,以最大刀具寿命、最小加工能耗为优化目标,以加工质量、加工时间为约束条件,利用遗传反向传播算法(GABP)神经网络建立关于加工优化目标的预测模型,将其作为多目标优化模型的适应度函数;通过DBSCAN算法获取待优化滚齿工艺问题的相似样本集,建立多目标优化问题输入区间;构建面向待优化滚齿工艺问题的多目标优化模型,迭代搜索最优工艺参数集。 展开更多
关键词 高速干切 滚齿工艺参数 遗传反向传播算法神经网络 改进的多目标遗传算法 最大刀具寿命 最小加工能耗
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基于GABP神经网络的超声辅助AWJ冲蚀深度预测及参数优化
4
作者 王湘田 侯荣国 +3 位作者 陈雪松 张杰翔 卢萍 吕哲 《工具技术》 北大核心 2021年第8期100-104,共5页
多孔HAP生物陶瓷材料硬度低、脆性大,传统生物陶瓷零件切削加工方法容易产生细小裂纹、应力集中等缺陷,微细磨料水射流加工技术可有效解决这些难题。本文采用超声辅助微细磨料水射流对多孔的HAP生物陶瓷块进行加工试验。基于GABP神经网... 多孔HAP生物陶瓷材料硬度低、脆性大,传统生物陶瓷零件切削加工方法容易产生细小裂纹、应力集中等缺陷,微细磨料水射流加工技术可有效解决这些难题。本文采用超声辅助微细磨料水射流对多孔的HAP生物陶瓷块进行加工试验。基于GABP神经网络方法,利用获得试验数据样本来训练和检测GABP神经网络,建立了加工参数如系统压力、靶距、振幅等的微细磨料水射流冲蚀深度预测模型,预测误差和为0.007044,利用遗传算法进行参数寻优,较传统BP神经网络误差和降低了61.506%,大大提高了预测精度,实现了不同参数组合下冲蚀深度的预测。该预测和优化结果表明,当采用系统压力为25MPa,靶距为7.576mm,振幅为13.883μm时,可以获得最大冲蚀深度,其值为3.296mm。 展开更多
关键词 超声辅助微细磨料水射流 HAP生物陶瓷 冲蚀深度 gabp神经网络 遗传算法
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基于遗传算法和BP神经网络的矿区土壤重金属含量空间分布预测 被引量：1
5
作者 赵萍 阮旭东 +4 位作者 刘亚风 赵思逸 孙雨 常杰 周俊 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期889-896,共8页
本研究提出了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)和BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)的复合模型——GABP模型,以安徽省池州市某矿区及其周边为研究区,预测了土壤中p H和7种重金属元素(Cd、Pb、Cr、Cu、Ni、Hg、As... 本研究提出了一种基于遗传算法(Genetic algorithm,GA)和BP神经网络(Back propagation neural network,BPNN)的复合模型——GABP模型,以安徽省池州市某矿区及其周边为研究区,预测了土壤中p H和7种重金属元素(Cd、Pb、Cr、Cu、Ni、Hg、As)含量的空间分布,并与BPNN和反比距离权重法(Inverse distance weighting,IDW)进行了比较。研究结果表明:受采矿活动影响,研究区土壤p H和重金属含量呈显著的空间分异性;GABP复合模型的数据扩增能够有效弥补BPNN对样本数量的依赖,同时结合了地理位置和高程属性,精度评价结果显示GABP模型的平均R^(2)、r、RMSE、MAE分别是IDW和BPNN的3.03倍、2.56倍,2.93倍、2.39倍,0.85倍、0.61倍,0.79倍、0.62倍,预测精度更高。模型解决了传统空间插值方法结果中可能出现负值和边界无法插值的问题,为土壤重金属含量空间分布预测提供了一种新方法。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 gabp模型 空间分布预测 重金属含量
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基于SHPSO-GA-BP的成品汽油调和中加氢汽油组分辛烷值的预测 被引量：12
6
作者 李炜 王晓明 +2 位作者 蒋栋年 李亚洁 梁成龙 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期3191-3200,共10页
针对成品汽油调和配方建模中加氢汽油组分辛烷值难以实时获取,考虑遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)网络存在的问题,提出了一种串行混合粒子群遗传算法(... 针对成品汽油调和配方建模中加氢汽油组分辛烷值难以实时获取,考虑遗传算法(genetic algorithm,GA)、粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)优化反向传播(back propagation,BP)网络存在的问题,提出了一种串行混合粒子群遗传算法(serial hybrid PSO-GA,SHPSO-GA)优化BP网络,并用于辛烷值的预测建模。该方法首先将PSO算法的输出依据适应度值分为优劣2个种群,弃劣留优;然后对留优种群再进行GA的交叉变异操作,进一步优化种群,经过每一代PSO和GA的交替优化,并将最优种群用于BP网络参数优化;最后基于该方法和工业历史数据,建立了加氢汽油组分辛烷值的预测模型,仿真结果表明,较传统BP,以及改进的GA-BP、PSO-BP、PSO-GA-BP等方法,SHPSO-GA-BP由于将PSO与GA进行更优的深度融合,具有更好的预测性能,可以用于辛烷值的预测。 展开更多
关键词 辛烷值 预测 神经网络 遗传算法 粒子群算法 SHPSO-GA-BP神经网络 优化
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基于改进的遗传神经网络入侵检测系统 被引量：8
7
作者 黄勤 龚海清 +1 位作者 刘金亨 孔祥龙 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2010年第2期83-86,共4页
针对单独使用遗传算法不能在短时间内寻找到接近最优解的问题,采用改进的遗传算法来优化神经网络权值,能很好地与BP算法结合。用Matlab进行仿真实验,实验结果表明:改进的BP神经网络在入侵检测中有着巨大的应用潜力,识别率普遍达95%以上。
关键词 入侵检测系统 gabp神经网络 改进遗传算法
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基于遗传神经网络的入侵检测方法研究 被引量：1
8
作者 鲁红英 罗俊松 +1 位作者 肖思和 丁照宇 《成都理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第4期419-422,共4页
入侵检测作为一种动态的安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。作者提出了一个基于遗传神经网络的入侵检测方法,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法遗传神经网络应用于入侵检测系统中,解决了传统的BP算法的... 入侵检测作为一种动态的安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。作者提出了一个基于遗传神经网络的入侵检测方法,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法遗传神经网络应用于入侵检测系统中,解决了传统的BP算法的收敛速度慢、易陷入局部最小点的问题。研究表明,该方法效果良好,学习速度快,分类准确率高。 展开更多
关键词 入侵检测 遗传算法 遗传神经网络
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一种基于遗传优化的BP神经网络的测光红移估计算法 被引量：3
9
作者 范晓东 邱波 +2 位作者 刘园园 魏诗雅 段福庆 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期2374-2378,共5页
除了星系的光谱红移之外,星系测光红移的估计也对研究宇宙大尺度结构及演变有着重要的研究意义。利用斯隆巡天项目最新发布的SDSS DR13的150 000个星系的测光及光谱数据,在红移值Z<0.8范围内,先使用SOM自组织神经网络对星系样本进行... 除了星系的光谱红移之外,星系测光红移的估计也对研究宇宙大尺度结构及演变有着重要的研究意义。利用斯隆巡天项目最新发布的SDSS DR13的150 000个星系的测光及光谱数据,在红移值Z<0.8范围内,先使用SOM自组织神经网络对星系样本进行早型星系和晚型星系的聚类,然后用遗传算法优化后的BP神经网络对星系的测光红移进行估算。估算结果与作为标准的已知星系光谱红移进行比对,早型星系的红移估计最小均方误差约为0.001 3,晚型星系最小均方误差约为0.001 7。实验结果表明,遗传优化的BP算法在精度上优于BP神经网络算法,且效率上优于K近邻、核回归等传统测光红移估计算法。 展开更多
关键词 测光红移 遗传优化 SOM自组织网络 gabp神经网络
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