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GMDH神经网络算法在变形预测中的应用 被引量：14
1
作者 潘国荣 谷川 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2008年第3期54-58,共5页
针对GMDH神经网络存在的不足,分别从网络初始变量预选个数的确定、部分表达式构成、中间变量选择准则、终止法则等方面进行改进,并且用Matlab语言编程实现之。将改进之后的GMDH神经网络应用于非线性变形数据预测之中,并且将短期以及长... 针对GMDH神经网络存在的不足,分别从网络初始变量预选个数的确定、部分表达式构成、中间变量选择准则、终止法则等方面进行改进,并且用Matlab语言编程实现之。将改进之后的GMDH神经网络应用于非线性变形数据预测之中,并且将短期以及长期预测结果与BP神经网络以及GMDH神经网络得到的预测结果进行比较,得出结论:改进的GMDH神经网络有较好的实用性,并且预测精度有较大提高。 展开更多
关键词 gmdh神经网络算法 初始变量预选 中间变量 终止法则 变形预测
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小样本下基于改进麻雀算法优化卷积神经网络的飞轮储能系统损耗 被引量：2
2
作者 魏乐 李承霖 +1 位作者 房方 刘渝斌 《电网技术》 北大核心 2025年第1期366-372,I0113-I0115,共10页
飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵... 飞轮储能系统具有待机损耗,不适合长期储能。针对飞轮损耗这一经济指标,基于飞轮储能系统运行的小样本数据,提出了一种结合Logistic混沌麻雀优化算法和卷积神经网络的飞轮损耗计算模型。首先,分析了飞轮损耗产生的原因;接下来对宁夏灵武电厂的飞轮运行数据进行预处理,并使用对抗生成网络进行小样本扩充;然后基于卷积神经网络建立损耗模型,使用改进的麻雀算法对模型超参数进行优化,并通过对比验证了该模型的优越性;最后通过仿真实验证明了该模型能够优化飞轮储能系统的出力,降低飞轮损耗。 展开更多
关键词 飞轮储能系统损耗 小样本学习 卷积神经网络 麻雀搜索算法 LOGISTIC混沌映射
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基于深度神经网络的遗传算法对抗攻击 被引量：1
3
作者 范海菊 马锦程 李名 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期82-90,I0007,共10页
深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个... 深度神经网络(deep neural network,DNN)能够取得良好的分类识别效果,但在训练图像中添加微小扰动进行对抗攻击,其识别准确率会大大下降.在提出的方法中,通过遗传算法得到最优扰动后,修改图像极少的像素生成对抗样本,实现对VGG16等3个基于卷积神经网络图像分类器的成功攻击.实验结果表明在对3个分类模型进行单像素攻击时,67.92%的CIFAR-10数据集中的自然图像可以被扰动到至少一个目标类,平均置信度为79.57%,攻击效果会随着修改像素的增加进一步提升.此外,相比于LSA和FGSM方法,攻击效果有着显著提升. 展开更多
关键词 卷积神经网络 遗传算法 对抗攻击 图像分类 信息安全
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基于模糊神经网络-粒子群优化算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法
4
作者 黎卫国 马丽娟 +4 位作者 张长虹 杨旭 李明洋 肖曦 王潇 《电气工程学报》 北大核心 2025年第3期20-27,共8页
电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(F... 电机直驱操动机构作为一种融合电力电子器件与永磁同步电机的新型操动机构,具备传动结构简单、控制柔性高、数字化能力强等优势。针对在实际运行工况中,电机直驱操动机构负载的变化导致速度环性能下降的问题,提出一种基于模糊神经网络(Fuzzy neural network,FNN)-粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)算法的电机直驱操动机构速度环控制参数优化方法,标准PSO算法用于优化电机直驱操动机构中永磁同步电机(Permanent magnet synchronous motor,PMSM)控制系统的速度环PI(Proportional integral,PI)参数,而FNN算法用于优化PSO算法中的惯性权重。首先,建立PMSM数学模型,并分析速度环PI控制器参数设计方法;其次,基于标准PSO算法对电机直驱操动机构中PMSM控制系统速度环PI控制器参数优化进行分析;随后,结合FNN算法对标准PSO算法中的惯性权重进行优化;最终,通过试验验证了所提方法的有效性。试验结果表明,该方法能够提高电机直驱操动机构控制系统速度环性能,为电机直驱操动机构在面对系统惯量变化时的控制性能提升提供了一种有效的解决方案。 展开更多
关键词 高压断路器 操动机构 模糊神经网络 粒子群算法
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基于图神经网络铁路桥梁主梁推荐算法研究
5
作者 柏华军 郑洪 +1 位作者 陈瓴 桂浩 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第8期72-79,共8页
随着智能技术的发展,铁路桥跨方案布孔设计一直朝着一体化、数字化、可视化、智能化的方向发展。国内外针对铁路桥梁智能设计的研究主要集中在铁路桥梁模型构造与协同设计方向,关于桥梁智能布孔设计还属于技术空白。在此背景下,研发基... 随着智能技术的发展,铁路桥跨方案布孔设计一直朝着一体化、数字化、可视化、智能化的方向发展。国内外针对铁路桥梁智能设计的研究主要集中在铁路桥梁模型构造与协同设计方向,关于桥梁智能布孔设计还属于技术空白。在此背景下,研发基于图神经网络AGOAM模型的铁路桥梁主梁推荐算法,实现桥跨范围控制点的主梁选型,为桥跨方案智能决策算法提供支撑。深入研究前沿智能推荐技术,提出由预处理层、子图构建层、节点匹配层、图池化层和图匹配层组成的AGOAM模型,基于控制点-梁型的内外部属性交互技术和融合注意力机制的本体特征加强技术,实现控制点和梁型图谱嵌入表示优化和基于相识度算法控制点与梁型高效匹配。模型在验证集AUC、LogLoss、Precision、NDCG指标表明,算法准确度、排序能力和推荐质量效果良好。 展开更多
关键词 铁路桥梁 布孔设计 图神经网络 智能设计 注意力机制 推荐算法 相识度算法
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基于遗传算法BP神经网络的猫粮糊化特性研究
6
作者 张琦 许耀辉 +6 位作者 陈阳 韩栋梁 张润哲 严骅彬 Lela Susilawati 魏文广 奚小波 《中国饲料》 北大核心 2025年第9期87-92,共6页
为了解猫粮的糊化特性,本试验采用快速黏度分析仪(RVA)对不同RVA转子转速(160、200、240、280、320、360、400、440、480 r/min),不同保持温度(75、80、85、90、95℃),不同质量猫粮和蒸馏水比值(1/21、2/21、3/21、4/21、5/21、6/21、7/... 为了解猫粮的糊化特性,本试验采用快速黏度分析仪(RVA)对不同RVA转子转速(160、200、240、280、320、360、400、440、480 r/min),不同保持温度(75、80、85、90、95℃),不同质量猫粮和蒸馏水比值(1/21、2/21、3/21、4/21、5/21、6/21、7/21)进行研究。结果表明:随着转子转速的增加,峰值黏度、谷值黏度、终值黏度显著降低,衰减值变小,热糊稳定性增强。随着保持温度的增加,峰值黏度增加,谷值黏度和终值黏度先上升后下降,淀粉糊稳定性变差,原料更容易糊化。随着猫粮质量的增加,糊化温度降低,峰值黏度、谷值黏度、终值黏度增大,淀粉糊稳定性降低,凝胶性增强。另外,以本试验数据为基础,提出一种基于遗传算法的神经网络预测峰值黏度的模型。 展开更多
关键词 转速 温度 淀粉 糊化特性 神经网络 遗传算法 快速黏度分析仪(RVA)
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沙柳平茬刀具减磨优化——基于PSO-BP神经网络结合GA算法 被引量：2
7
作者 韩志武 刘志刚 +3 位作者 常涛涛 裴承慧 张鹏峰 张建强 《农机化研究》 北大核心 2025年第8期259-265,共7页
沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬... 沙柳作为我国西北地区主要防风固沙树种,其机械化平茬更新对生态环境保护和社会经济发展具有重要意义。然而平茬圆锯片磨损严重,成为制约工作效率和平茬效果提升的主要技术瓶颈。为实现沙柳平茬圆锯片减磨性能的优化设计,通过野外平茬试验获取不同锯齿结构下的磨损退化量数据,基于磨损数据建立PSO(Particle Swarm Optimization)算法优化的BP(Back Propagation)神经网络模型,用于预测圆锯片的磨损量;然后,将训练好的PSO-BP神经网络模型与GA(Genetic Algorithm)算法相结合,以磨损量最小为优化目标,寻找圆锯片锯齿结构的最优参数。结果表明:所建立的模型成功实现了对圆锯片前角、后角、前刀面斜磨角等结构参数的多目标优化,优化得到的圆锯片参数使磨损量相对最小,提升了圆锯片的减磨性能。由此为进一步改善沙柳平茬圆锯片的切削及减磨损性能提供了新的设计思路,为提高沙柳平茬工作效率提供了技术支持,有利于生态环境保护和农业可持续发展。 展开更多
关键词 沙柳 平茬圆锯片 减磨优化 PSO-BP神经网络 遗传算法
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神经网络加速PSO算法的超材料吸波体设计 被引量：1
8
作者 戴书浩 孙俊 +2 位作者 彭艺 罗会龙 张莉 《传感器与微系统》 北大核心 2025年第2期90-94,共5页
在超材料吸波体的设计过程中,研究人员常采用耗时长的全波仿真方法,设计思路主要以耗时长的参数扫描和经验设计为主。为了减少设计耗时,本文提出了一种基于神经网络加速粒子群优化(PSO)算法的快速设计方法。该方法利用神经网络对超材料... 在超材料吸波体的设计过程中,研究人员常采用耗时长的全波仿真方法,设计思路主要以耗时长的参数扫描和经验设计为主。为了减少设计耗时,本文提出了一种基于神经网络加速粒子群优化(PSO)算法的快速设计方法。该方法利用神经网络对超材料吸波体的电磁参数进行准确地预测,其预测结果与仿真结果均方误差(MSE)不超过0.0011。在PSO算法对结构参数空间进行搜索的过程中,预测结果被用于算法优化过程中的适应度计算,PSO算法能够根据不同的适应度值自动调节结构参数以到达电磁波宽频带吸收的目的。该方法将设计耗时缩短为全波仿真设计耗时的0.3%。通过该方法设计的超材料吸波体在8.5~17.9 GHz频段内的吸波率大于90%,吸波带宽为9.4 GHz。此外该方法优化过程避免了人工干扰,能够移植到超材料的其他应用设计中。 展开更多
关键词 超材料吸波体 神经网络 粒子群优化算法
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基于Smith预估和遗传算法的低温场神经网络控制
9
作者 朱志祥 王学庆 +2 位作者 李旭 刘海波 王永青 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第1期190-194,200,共6页
低温度场广泛存在于生物医疗、低温加工等过程中,热传导和传质等导致系统存在滞后特性。针对低温度场调控系统中时滞特性导致的系统超调、振荡等问题,在Smith预估结合PID控制基础上,引入了BP神经网络,实现了控制器增益的自适应调整。针... 低温度场广泛存在于生物医疗、低温加工等过程中,热传导和传质等导致系统存在滞后特性。针对低温度场调控系统中时滞特性导致的系统超调、振荡等问题,在Smith预估结合PID控制基础上,引入了BP神经网络,实现了控制器增益的自适应调整。针对传统神经网络学习算法增益调整速度慢、结果不稳定等问题,在充分考虑系统的动态模型下,提出了基于遗传算法的神经网络权值优化方法,实现了控制器增益的快速稳定调整。系统仿真结果表明,较PID-Smith控制、NNPID-Smith控制等,在低温度场时滞系统调控中超调较小,调整时间短,有效改善了低温度场调控过程中的系统稳定性。 展开更多
关键词 低温度场 时滞系统 Smith预估 神经网络 遗传算法
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基于神经网络和遗传算法的宽带激光熔覆层形貌尺寸预测
10
作者 倪崇智 路妍 +4 位作者 颉潭成 王军华 徐彦伟 史墨可 翟文豪 《热加工工艺》 北大核心 2025年第10期78-83,共6页
针对宽带激光熔覆层形貌尺寸所受影响因素较多且难以控制的问题,将激光功率、扫描速度和送粉速率作为输入,以熔覆层宽度和高度作为输出,构建了BP神经网络宽带激光熔覆层形貌尺寸预测模型,分析了其预测精度,并使用遗传算法对所建BP神经... 针对宽带激光熔覆层形貌尺寸所受影响因素较多且难以控制的问题,将激光功率、扫描速度和送粉速率作为输入,以熔覆层宽度和高度作为输出,构建了BP神经网络宽带激光熔覆层形貌尺寸预测模型,分析了其预测精度,并使用遗传算法对所建BP神经网络预测模型的权值和阈值进行了优化。结果表明,BP神经网络预测熔覆层形貌尺寸的相对误差均在7.434%以内,GA-BP神经网络模型预测熔覆层形貌尺寸的相对误差均在5.348%以内。GA-BP神经网络模型在预测宽带激光熔覆层形貌尺寸方面精度较高,能有效指导宽带激光熔覆工艺参数的选择。 展开更多
关键词 宽带激光熔覆层 工艺参数 BP神经网络 遗传算法
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基于萤火虫算法优化BP神经网络的核电厂故障参数预测
11
作者 刘涛 谢金森 +4 位作者 邓年彪 陈鹏宇 吴智强 张二品 于涛 《核科学与工程》 北大核心 2025年第1期120-130,共11页
随着核电厂向数字化和智能化转型,利用神经网络对瞬态参数进行预测,辅助操作人员处理事故成为可能。针对基于梯度下降的BP神经网络在预测核电厂瞬态参数时可能陷入局部最优的问题,提出了一种结合萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)优化... 随着核电厂向数字化和智能化转型,利用神经网络对瞬态参数进行预测,辅助操作人员处理事故成为可能。针对基于梯度下降的BP神经网络在预测核电厂瞬态参数时可能陷入局部最优的问题,提出了一种结合萤火虫算法(Firefly Algorithm,FA)优化的BP神经网络(FA-BP神经网络)。使用PCTRAN仿真软件生成的数据,比较了FA-BP神经网络与传统BP网络在预测性能上的差异,并应用FA-BP神经网络进行故障诊断。研究结果表明,FA-BP神经网络在训练效率和预测精度方面均显著优于传统BP网络,并在故障诊断中展现出高准确率。实验表明FA-BP模型能够支持核电厂操作人员在事故中更有效地管理机组状态,增强核电安全性。 展开更多
关键词 核电厂 瞬态参数预测 萤火虫算法 BP神经网络
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基于麻雀搜索算法优化BP神经网络的叶绿素a浓度反演:以小江为例
12
作者 潘炜 米武娟 +7 位作者 段思宇 张羽珩 黄宇波 田楚铭 景晓萱 朱宇轩 毕永红 李渊 《水生生物学报》 北大核心 2025年第8期3-14,共12页
针对传统反向传播(Back Propagation,BP)神经网络在叶绿素a浓度反演中对初始值敏感、容易陷入局部最优的问题,文章提出基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化SSA-BP反演模型。结合大疆RTK300无人机搭载AFX-10高光谱相机... 针对传统反向传播(Back Propagation,BP)神经网络在叶绿素a浓度反演中对初始值敏感、容易陷入局部最优的问题,文章提出基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化SSA-BP反演模型。结合大疆RTK300无人机搭载AFX-10高光谱相机的遥感数据与小江回水区同步地面采样数据,构建新型反演模型。结果显示:(1) Savitzky-Golay (SG)平滑显著优化光谱数据质量,使SSA-BP模型决定系数(R2)提升至0.98;(2)相较于传统BP神经网络,SSA-BP模型反演精度全面提升,其中渠马水域平均绝对误差(MAE)降低了59.14%,均方根误差(RMSEP)降低了60.78%,相对百分比差异(RPD)提高了57.32%;(3) SSA-BP模型克服了传统BP模型在低浓度区域(R2从0.94降至0.76)的性能衰减,在不同叶绿素a浓度梯度下均保持稳定高精度,R2最高达到0.98。研究证实SSA-BP模型显著提升无人机高光谱遥感反演叶绿素a的精度与适应性,为内陆水体生态环境监测提供可靠技术手段。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 BP神经网络 回水区 叶绿素A浓度 高光谱
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基于神经网络代理模型和遗传算法的适伴流最佳环量对转桨设计方法
13
作者 薛颖 黄永生 杨晨俊 《船舶力学》 北大核心 2025年第4期517-527,共11页
基于升力面理论涡格法提出了一种适伴流最佳环量对转桨的设计方法。该方法首先建立了对转桨径向环量分布与推力、扭矩之间非线性关系的神经网络代理模型,其数据样本由涡格法计算得到;然后采用遗传算法,在给定总推力和扭矩平衡的约束条件... 基于升力面理论涡格法提出了一种适伴流最佳环量对转桨的设计方法。该方法首先建立了对转桨径向环量分布与推力、扭矩之间非线性关系的神经网络代理模型,其数据样本由涡格法计算得到;然后采用遗传算法,在给定总推力和扭矩平衡的约束条件下,以总效率为目标对前、后桨的径向环量分布进行优化;最后根据优化得到的最佳环量分布及指定的弦向负荷分布形式设计前、后桨的螺距分布及拱弧面。以高速水下航行体的对转桨为例进行研究,并用非定常RANS方法进行了自航模拟,验证结果表明,设计桨的自航点转速与原型桨基本相同,总效率和扭矩平衡度都有所提高。 展开更多
关键词 对转桨 适伴流 最佳环量分布 神经网络 遗传算法 涡格法
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遗传算法优化神经网络在地声参数反演中的应用
14
作者 赵振星 李琪 黄益旺 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第4期643-651,共9页
针对浅海环境下传统匹配场反演方法对地声参数估计精度低的问题,本文将遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)应用到地声参数反演领域。首先仿真分析了噪声场垂直空间相关系数对地声参数变化的敏感度值,研究了GA-BP反演地声参数的效果,... 针对浅海环境下传统匹配场反演方法对地声参数估计精度低的问题,本文将遗传算法优化的BP神经网络算法(GA-BP)应用到地声参数反演领域。首先仿真分析了噪声场垂直空间相关系数对地声参数变化的敏感度值,研究了GA-BP反演地声参数的效果,最后使用GA-BP处理实测海洋环境噪声数据,估计了海底密度、声速和衰减。仿真与实验结果表明:GA-BP相比于BP神经网络算法具有更快的网络训练速度以及更高的反演精度,利用GA-BP可以准确反演得到Pekeris波导的地声参数。反演得到的海洋环境噪声场空间相关系数曲线与实验测量结果吻合较好,二者皮尔逊相关系数达到0.98。本文证实了GA-BP算法在地声参数反演中的高效性与可靠性,为基于海洋环境噪声的无源地声参数提供了的技术支撑手段。 展开更多
关键词 海洋环境噪声 空间相关特性 敏感度分析 遗传算法 BP神经网络 Pekeris波导 地声参数反演 海上实验
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基于人工神经网络耦联遗传算法优化肉葡萄球菌高密度培养基配方
15
作者 王仪 祝超智 +4 位作者 白雪原 郑飏衣 张新军 仝林 赵改名 《肉类研究》 北大核心 2025年第5期1-9,共9页
为优化肉葡萄球菌配方,实现发酵罐中高密度培养及高活性发酵剂制备,以胰蛋白胨大豆肉汤培养基为基础培养基,采用单因素试验与Box-Behnken响应面试验优化培养基配方,并构建人工神经网络-遗传算法(artificial neural network-genetic algo... 为优化肉葡萄球菌配方,实现发酵罐中高密度培养及高活性发酵剂制备,以胰蛋白胨大豆肉汤培养基为基础培养基,采用单因素试验与Box-Behnken响应面试验优化培养基配方,并构建人工神经网络-遗传算法(artificial neural network-genetic algorithm,ANN-GA)模型。结果表明,氮源是影响肉葡萄球菌活菌数的最重要因素。与响应面优化模型相比,ANN-GA模型能够更精确地预测培养基配方对肉葡萄球菌活菌数的影响,误差小且优化效果更好,最佳培养基配方为葡萄糖3.21 g/L、大豆蛋白胨20.17 g/L、牛肉浸粉20.17 g/L、磷酸氢二钾5.63 g/L、氯化钠5.0 g/L、七水硫酸镁0.2 g/L。在5 L发酵罐水平小试最大活菌数可达1.67×10^(10)CFU/mL。 展开更多
关键词 肉葡萄球菌 高密度培养基 响应面法 人工神经网络 遗传算法 优化
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采用长短期记忆神经网络的压电式六维力/力矩传感器解耦算法
16
作者 亓振广 王桂从 +2 位作者 褚宏博 张帅 李映君 《西安交通大学学报》 北大核心 2025年第4期158-170,共13页
针对压电式六维力/力矩传感器存在的维间耦合导致传感器测力性能下降问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的压电式六维力/力矩传感器解耦算法。首先,通过六维力传感器静态标定实验,获取解耦算法所需的实验数据,并对其进行处理... 针对压电式六维力/力矩传感器存在的维间耦合导致传感器测力性能下降问题,提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)的压电式六维力/力矩传感器解耦算法。首先,通过六维力传感器静态标定实验,获取解耦算法所需的实验数据,并对其进行处理;然后,通过分析传感器维间耦合产生的原因及LSTM神经网络解耦原理,构建LSTM神经网络解耦模型;最后,采用基于LSTM神经网络的解耦算法,对传感器输出的多维非线性特性开展优化,解耦后得到传感器输入、输出之间的映射关系和对应的输出数据,并与径向基函数(RBF)及最小二乘(LS)解耦算法进行对比分析。研究结果表明:所使用四点支撑式压电六维力传感器的最大重复性误差为1.55%;采用基于LSTM的神经网络算法解耦后,传感器输出结果的最大非线性误差、交叉耦合误差分别为0.55%和0.28%,均小于RBF和LS算法。LSTM神经网络解耦算法能有效减少六维力/力矩传感器的维间耦合,提高传感器的测量精度,对航空航天领域的发展具有参考意义。 展开更多
关键词 六维力/力矩传感器 压电式 解耦算法 长短期记忆神经网络 维间耦合
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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
17
作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子群优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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改进KPCA结合多目标蜻蜓算法优化BP神经网络的联合收割机故障诊断
18
作者 孟桐 雷鸣 +2 位作者 宋文广 王丹丹 黄梦可 《机电工程》 北大核心 2025年第7期1258-1267,共10页
针对联合收割机数据维度高、诊断效果不理想的问题,提出了一种改进核主成分分析(KPCA)结合多目标蜻蜓算法(MTDA)优化反向传播(BP)神经网络的联合收割机故障诊断方法。首先,采用Morlet小波作为KPCA的核函数,其融合了高斯包络与正弦波特性... 针对联合收割机数据维度高、诊断效果不理想的问题,提出了一种改进核主成分分析(KPCA)结合多目标蜻蜓算法(MTDA)优化反向传播(BP)神经网络的联合收割机故障诊断方法。首先,采用Morlet小波作为KPCA的核函数,其融合了高斯包络与正弦波特性,能够有效捕捉收割机的瞬态变化与局部异常,从而提取出了不同工况下的主要成分,降低了数据维度,减少了冗余信息;其次,针对传统蜻蜓算法的局限性,引入了自适应变异策略、非线性惯性权重及动态收敛因子,构建了多目标蜻蜓算法,对Schaffer、Michalewicz和Rastrigin函数进行了求解,验证了MTDA能显著提升全局与局部搜索平衡能力;最后,利用MTDA对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,构建了MTDA-BP综合故障诊断模型,将模型应用于联合收割机的故障诊断中,通过实验验证了其有效性。研究结果表明:故障诊断平均精度达到96.7%,通过与当前主流方法的实验对比分析,采用Micro-average ROC进行了模型评价,结果显示该模型的曲线下面积(AUC)为0.967。实验结果充分证明了该模型在检测精确度与泛化性方面均具有显著优势,该研究也为解决智能农业机械中的诊断提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 核主成分分析 MORLET小波 多目标蜻蜓算法 反向传播神经网络 联合收割机 故障诊断
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融合图神经网络的高效子图匹配算法
19
作者 薛欣 朱天晨 +2 位作者 孙庆赟 周号益 李建欣 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第3期694-708,共15页
子图匹配是在大型目标图中找出给定查询子图的全部匹配位置,在社交网络、生物化学和认知科学等多个领域都具有关键意义.基于回溯搜索的子图匹配算法时间复杂度高,需要有效的剪枝策略减少运行时间.然而,现有启发式剪枝算法只能依据当前... 子图匹配是在大型目标图中找出给定查询子图的全部匹配位置,在社交网络、生物化学和认知科学等多个领域都具有关键意义.基于回溯搜索的子图匹配算法时间复杂度高,需要有效的剪枝策略减少运行时间.然而,现有启发式剪枝算法只能依据当前状态的粗略邻域信息做出结构冲突判断,使得大量无效状态难以被筛出,导致子图匹配的性能不佳.提出了一种高效、准确、自适应的融合图神经网络的子图匹配算法,通过图神经网络捕获细粒度邻域结构信息,生成全局结构关联,利用模型推理代替传统剪枝策略,估算剪枝概率.该算法能够在单次查询中有效利用全局信息,显著提升对无效状态的筛选效率.此外,还设计了一种数据采样机制,以缓解样本分布不均衡导致的网络训练崩溃问题.实验证明,以基于图神经网络的算法替代回溯式算法的剪枝策略,能够显著提高其搜索效率. 展开更多
关键词 子图匹配 图神经网络 回溯式算法 组合优化 注意力机制
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基于少数类合成的过采样算法和贝叶斯优化神经网络的结构可靠性分析方法
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作者 葛福林 吴宗辉 何建 《船舶力学》 北大核心 2025年第5期767-775,共9页
为提高滑油冷却器抗冲击可靠性的计算精度和分析效率,本文提出一种基于少数类合成的过采样(SMOTE)算法和贝叶斯优化(BO)神经网络的结构可靠性分析方法。该方法首先采用均匀设计(UD)方法和少数类合成的过采样算法提高样本点的利用效率,... 为提高滑油冷却器抗冲击可靠性的计算精度和分析效率,本文提出一种基于少数类合成的过采样(SMOTE)算法和贝叶斯优化(BO)神经网络的结构可靠性分析方法。该方法首先采用均匀设计(UD)方法和少数类合成的过采样算法提高样本点的利用效率,其次使用贝叶斯优化算法优化BP神经网络超参数、初始权值和初始偏置,以提高模型的拟合精度和泛化能力,最后利用优化后的代理模型结合Monte Carlo法计算结构可靠度。研究表明:相较于传统的代理模型法,本文的方法具有计算精度高、分析时间短、计算成本低的优势。本文提出的分析方法在滑油冷却器抗冲击可靠性分析中具有良好的适用性,分析结果可为滑油冷却器的抗冲击设计提供技术指导和理论支撑。 展开更多
关键词 结构可靠性 BP神经网络 贝叶斯优化 SMOTE算法 滑油冷却器
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