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基于BP神经网络的木材近红外光谱树种识别被引量：19: 1; 作者王学顺孙一丹 +1 位作者黄敏高黄安民《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期82-85,89,共5页; 利用木材近红外光谱数据建立反向传播(BP)神经网络模型,实现对木材树种的分类识别。以桉木、杨树、落叶松、马尾松、樟子松5个树种的296个样本的近红外光谱数据为研究对象,运用主成分分析对光谱数据进行降维,并以处理后的主成分数据作... 展开更多; 关键词近红外光谱木材树种识别 BP神经网络遗传算法粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

应用遗传算法-主成分分析-反向传播神经网络的近红外光谱识别树种效果被引量：6: 2; 作者冯国红朱玉杰 +1 位作者徐华东蒋天宁《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期56-60,共5页; 以风车木(Conbretum imberbe)和非洲小叶紫檀(Pterocarpus tinctorius Welw)为研究对象,应用LabSpec光谱仪采集光谱样本进行主成分分析(PCA),并运用遗传算法(GA)对主成分进行寻优,分别以未经GA寻优的主成分和经GA寻优的主成分作为反向传... 展开更多; 关键词树种识别近红外光谱遗传算法主成分分析反向传播神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RBF网络的果蔬采摘机器人运动轨迹控制研究被引量：3: 3; 作者薛亮樊卫国汪小志《农机化研究》北大核心 2016年第9期229-233,共5页; 为了提高果蔬采摘机器人机械手运动的精确性,提高机器人移动的效率,提出了一种基于遗传算法和RBF网络的机器人运动轨迹控制方法,并对果蔬机器人机械手的活动和整体的移动轨迹进行优化,有效地提高了果蔬采摘机器人的工作精度和作业效率... 展开更多; 关键词 RBF神经网络果蔬采摘遗传算法轨迹控制机器人机械手; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间绳牵引并联机器人多目标优化设计被引量：1: 4; 作者陈杰孙霄龙莫玮《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期142-150,共9页; 以6自由度空间绳牵引并联机器人工作空间体积、最小索力和全局灵巧度为优化目标,在保证绳索张力范围的前提下建立了多目标优化的数学优化模型.采用神经网络-遗传算法求得优化的3组满意解,并采用灰色聚类法选择多目标优化时的权重系数.... 展开更多; 关键词绳牵引并联机器人多目标结构优化神经网络遗传算法灰色聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向双关节机械臂的参数可调RBF神经网络控制被引量：19: 5; 作者刘凌李志成张莹《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1-7,共7页; 为解决双关节机械臂轨迹控制中误差逼近过程初始误差大、达到稳态所需时间较长的问题,提出了一种面向双关节机械臂的新型参数可调径向基(RBF)神经网络控制方法。首先,利用梯度下降法对RBF神经网络中心参数进行迭代修正,该参数可以根据... 展开更多; 关键词双关节机械臂径向基神经网络遗传算法模糊补偿; 在线阅读下载PDF 职称材料

机械手逆运动学神经网络算法研究被引量：4: 6; 作者杨国军崔平远《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期249-251,共3页; 提出一种基于模糊遗传算法的机械手逆运动学神经网络建模方法。该方法采用 3层前向神经网络建立机械手逆运动学模型 ,应用模糊遗传算法训练神经网络的权系数。此算法可根据种群进化情况 ,对交叉概率和变异概率进行在线模糊控制 ,加快了... 展开更多; 关键词机械手逆运动学模糊遗传算法神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种基于多物种协同进化的神经网络优化方法: 7; 作者姜新农王文香《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第15期69-71,共3页; 论文在阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性之后,分析了一般遗传算法在神经网络结构优化过程中存在的不足,并根据多物种之间相互竞争和相互适应的机理提出了一种基于多物种协同进化的优化方法。该方法既可以有效地避免神经网络结构寻... 展开更多; 关键词神经网络遗传算法多物种协同进化机械手; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于神经网络滑模的机械臂轨迹跟踪控制方法被引量：14: 8; 作者刘晶普杰信牛新月《计算机工程与设计》北大核心 2019年第7期1934-1938,共5页; 针对机械臂轨迹跟踪控制中存在建模误差以及外界干扰造成的控制性能下降问题,提出一种改进的自适应神经滑模控制方法。分别选取状态反馈和改进的神经网络滑模方法来控制系统的确定部分和不确定部分。利用神经网络的非线性映射能力自适... 展开更多; 关键词神经网络滑模控制遗传算法轨迹跟踪机械臂; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于BP神经网络的木材近红外光谱树种识别被引量：19: 1; 作者王学顺孙一丹黄敏高黄安民; 机构北京林业大学中国林业科学研究院木材工业研究所; 出处《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期82-85,89,共5页; 基金国家自然科学基金(31270591); 文摘利用木材近红外光谱数据建立反向传播(BP)神经网络模型,实现对木材树种的分类识别。以桉木、杨树、落叶松、马尾松、樟子松5个树种的296个样本的近红外光谱数据为研究对象,运用主成分分析对光谱数据进行降维,并以处理后的主成分数据作为分类模型的输入变量,分别建立了不同属的桉树和杨树以及同属的落叶松和樟子松的BP神经网络二分类模型;建立了桉木、杨树、落叶松、马尾松、樟子松5个树种的BP神经网络识别模型,并利用遗传算法和粒子群算法对5树种分类模型进行优化。结果显示,对于不同属木材,BP神经网络模型树种识别率可达100%,对于同属木材树种识别率也可达85%以上;对所建立的5树种识别模型,BP神经网络树种识别率有所下降,但正确识别率也均可达到75%以上,经过遗传算法和粒子群算法对模型的优化,木材树种平均识别率可分别达到84%和87%以上,表明遗传算法和粒子群算法可以有效提高木材树种识别率。; 关键词近红外光谱木材树种识别 BP神经网络遗传算法粒子群算法; Keywords Near infrared spectrum Timber species recognition BP neural network genetic algorithm Particle swarm optimization; 分类号 O29 [理学—应用数学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名应用遗传算法-主成分分析-反向传播神经网络的近红外光谱识别树种效果被引量：6: 2; 作者冯国红朱玉杰徐华东蒋天宁; 机构东北林业大学工程技术学院东北林业大学; 出处《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期56-60,共5页; 基金中央高校基本科研业务费专项资金项目(2572015CB04) 国家自然科学基金面上项目(31870537)。; 文摘以风车木(Conbretum imberbe)和非洲小叶紫檀(Pterocarpus tinctorius Welw)为研究对象,应用LabSpec光谱仪采集光谱样本进行主成分分析(PCA),并运用遗传算法(GA)对主成分进行寻优,分别以未经GA寻优的主成分和经GA寻优的主成分作为反向传播(BP)神经网络输入量,测试了BP神经网络识别两种树种的效果。结果表明:寻优前,获得高识别率的主成分区间较窄,仅有5种情况识别效果理想,此种情况不利于主成分数的恰当选择;寻优后,获得高识别率的主成分区间较宽,从前6到前17有12种情况可供选择,此种情况更利于主成分的合理选择;寻优后的识别率比寻优前高,且稳定性较好。利用近红外光谱,依据GA-PCA-BP神经网络方法识别树种是一种理想的方法。; 关键词树种识别近红外光谱遗传算法主成分分析反向传播神经网络; Keywords Tree species identification Near infrared spectroscopy genetic algorithm Principal component analysis BP neural network; 分类号 S781.1 [农业科学—木材科学与技术] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RBF网络的果蔬采摘机器人运动轨迹控制研究被引量：3: 3; 作者薛亮樊卫国汪小志; 机构苏州农业职业技术学院信息与机电工程系南昌工学院武汉理工大学; 出处《农机化研究》北大核心 2016年第9期229-233,共5页; 基金湖北省自然科学基金项目(2014CFB322); 文摘为了提高果蔬采摘机器人机械手运动的精确性,提高机器人移动的效率,提出了一种基于遗传算法和RBF网络的机器人运动轨迹控制方法,并对果蔬机器人机械手的活动和整体的移动轨迹进行优化,有效地提高了果蔬采摘机器人的工作精度和作业效率。为了验证设计的采摘机器人的可靠性,在大棚内对机器人的采摘性能进行了测试,包括机器人移动路径规划和机械手路径规划。通过测试发现:使用RBF神经网络算法可以有效地控制机械手在三维空间内的运动;在遗传算法控制下,机器人可以通过较少的计算次数利用神经网络算法搜索得到最优路径,计算精度达到了99%以上。其计算精度及效率高,为高效果蔬采摘机器人的设计提供了较有价值的参考。; 关键词 RBF神经网络果蔬采摘遗传算法轨迹控制机器人机械手; Keywords RBF neural network fruit and vegetable picking genetic algorithm trajectory control manipulator; 分类号 S225 [农业科学—农业机械化工程] TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名空间绳牵引并联机器人多目标优化设计被引量：1: 4; 作者陈杰孙霄龙莫玮; 机构西安电子科技大学机电工程学院长江计算机(集团)公司; 出处《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期142-150,共9页; 基金上海市高新技术产业化专项资金项目(JJ-GXCY-04-10-0540) 上海市软件和集成电路产业发展专项资金项目(RX-RJJC-03-10-3803); 文摘以6自由度空间绳牵引并联机器人工作空间体积、最小索力和全局灵巧度为优化目标,在保证绳索张力范围的前提下建立了多目标优化的数学优化模型.采用神经网络-遗传算法求得优化的3组满意解,并采用灰色聚类法选择多目标优化时的权重系数.仿真结果表明该优化方法可以有效地实现结构的优化,为同类绳牵引并联机器人的设计提供了有益的参考.; 关键词绳牵引并联机器人多目标结构优化神经网络遗传算法灰色聚类; Keywords cable-driven parallel manipulator multi-object structural optimization neural network genetic algorithm grey clustering method; 分类号 O224 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向双关节机械臂的参数可调RBF神经网络控制被引量：19: 5; 作者刘凌李志成张莹; 机构西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室西安交通大学电气工程学院; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1-7,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(51977173)。; 文摘为解决双关节机械臂轨迹控制中误差逼近过程初始误差大、达到稳态所需时间较长的问题,提出了一种面向双关节机械臂的新型参数可调径向基(RBF)神经网络控制方法。首先,利用梯度下降法对RBF神经网络中心参数进行迭代修正,该参数可以根据机械臂的实时误差进行调整,实现中心参数的在线优化;进一步,提出了一种输入边界可以调整的模糊补偿器,该补偿器通过测量机械臂轨迹误差及误差的导数,经过模糊推理后将补偿器输出传递给转矩控制模块,从而使机械臂的输出转矩更接近理想值;最后,采用遗传算法对RBF神经网络函数宽度值进行了寻优。仿真结果表明,采用参数可调的RBF神经网络控制方法对机械臂控制力矩进行调整后,机械臂控制过程中的精确度提高了59%,并且将机械臂轨迹跟踪的稳定时间缩短了69%。; 关键词双关节机械臂径向基神经网络遗传算法模糊补偿; Keywords 2-joint manipulator RBF neural network genetic algorithm fuzzy compensator; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名机械手逆运动学神经网络算法研究被引量：4: 6; 作者杨国军崔平远; 机构哈尔滨工业大学航天工程与力学系; 出处《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期249-251,共3页; 基金国家自然科学基金资助项目 ( 195 72 114 ) 黑龙江省杰出青年基金资助项目; 文摘提出一种基于模糊遗传算法的机械手逆运动学神经网络建模方法。该方法采用 3层前向神经网络建立机械手逆运动学模型 ,应用模糊遗传算法训练神经网络的权系数。此算法可根据种群进化情况 ,对交叉概率和变异概率进行在线模糊控制 ,加快了算法的搜索过程 ,有效地避免了简单遗传算法中容易出现的初期收敛问题。仿真结果表明 ,本方法提高了求解精度和收敛速度 ,不但有效克服了简单遗传算法常出现的初期收敛和 BP算法求解精度低、容易陷入局部极小等缺点 ,而且避免了计算 Jacobian矩阵的伪逆 ,结构简单。; 关键词机械手逆运动学模糊遗传算法神经网络; Keywords manipulator inverse kinematics fuzzy genetic algorithm neural network; 分类号 TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种基于多物种协同进化的神经网络优化方法: 7; 作者姜新农王文香; 机构中国科技大学信息科学技术学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第15期69-71,共3页; 文摘论文在阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性之后,分析了一般遗传算法在神经网络结构优化过程中存在的不足,并根据多物种之间相互竞争和相互适应的机理提出了一种基于多物种协同进化的优化方法。该方法既可以有效地避免神经网络结构寻优过程中解搜索空间过大以及进化规则复杂等问题,还可以起到对网络的结构和权值同时进化的作用。仿真实验表明该方法是可行并且有效的。; 关键词神经网络遗传算法多物种协同进化机械手; Keywords neural networks,genetic algorithms, species coevolution,manipulator; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于神经网络滑模的机械臂轨迹跟踪控制方法被引量：14: 8; 作者刘晶普杰信牛新月; 机构河南科技大学信息工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2019年第7期1934-1938,共5页; 基金国家自然科学基金项目(U1504619) 河南省国际科技合作计划基金项目(152102410036); 文摘针对机械臂轨迹跟踪控制中存在建模误差以及外界干扰造成的控制性能下降问题,提出一种改进的自适应神经滑模控制方法。分别选取状态反馈和改进的神经网络滑模方法来控制系统的确定部分和不确定部分。利用神经网络的非线性映射能力自适应地学习系统不确定性的未知上界,其输出作为滑模控制器的动态补偿项,Lyapunov函数法推导得到神经网络权值更新律。为保证神经网络映射的有效性,提高收敛速度,采用遗传算法对神经网络结构参数进行优化。双关节机械臂系统的仿真结果表明了该方案的有效性。; 关键词神经网络滑模控制遗传算法轨迹跟踪机械臂; Keywords neural network sliding mode control genetic algorithm trajectory tracking manipulators; 分类号 TP241 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于BP神经网络的木材近红外光谱树种识别	王学顺孙一丹黄敏高黄安民	《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2015	19	在线阅读下载PDF 职称材料
2	应用遗传算法-主成分分析-反向传播神经网络的近红外光谱识别树种效果	冯国红朱玉杰徐华东蒋天宁	《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2020	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于RBF网络的果蔬采摘机器人运动轨迹控制研究	薛亮樊卫国汪小志	《农机化研究》北大核心	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	空间绳牵引并联机器人多目标优化设计	陈杰孙霄龙莫玮	《华东师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2015	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	面向双关节机械臂的参数可调RBF神经网络控制	刘凌李志成张莹	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	19	在线阅读下载PDF 职称材料
6	机械手逆运动学神经网络算法研究	杨国军崔平远	《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2002	4	在线阅读下载PDF 职称材料
7	一种基于多物种协同进化的神经网络优化方法	姜新农王文香	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2006	0	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于神经网络滑模的机械臂轨迹跟踪控制方法	刘晶普杰信牛新月	《计算机工程与设计》北大核心	2019	14	在线阅读下载PDF 职称材料