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基于RBF神经网络的煤矿井下带式输送机节能优化研究 被引量：1
1
作者 马程 雷鹏 +2 位作者 黄天尘 张晓利 叶鸥 《能源与环保》 2024年第9期207-212,共6页
针对传统煤矿开采过程中能耗较高、污染物排放量较大的问题,利用径向基函数优化网络对输送机进行节能优化,构建了一种新的带式输送机节能优化模型。实验结果显示,研究模型在24 h内电能的平均节能率为17.3%,基于多目标优化算法的模型在2... 针对传统煤矿开采过程中能耗较高、污染物排放量较大的问题,利用径向基函数优化网络对输送机进行节能优化,构建了一种新的带式输送机节能优化模型。实验结果显示,研究模型在24 h内电能的平均节能率为17.3%,基于多目标优化算法的模型在24 h内的电能平均节能率为10.5%,基于粒子群算法的模型在24 h内的电能平均节能率为7.4%。研究模型下带式输送机每小时的能源消耗量为156.2 kWh,比粒子群模型和多目标模型的电用量分别减少423.53、367.5 kWh。综上可知,基于径向基函数优化网络的输送机在运行过程中可以减少能源消耗,实现节能减排,为提高煤矿生产设备的智能化水平提供了技术支持。 展开更多
关键词 rbf神经网络 带式输送机 节能优化模型
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基于模糊-RBF神经网络优化的PID控制 被引量：3
2
作者 张弘 《西安邮电学院学报》 2007年第5期79-81,共3页
采用模糊控制和RBF神经网络训练相融合的方法,应用于对PID控制器参数的调整中,对非线性系统的控制仿真试验结果表明,该方法的控制性能优于单独采用RBF神经网络的控制。
关键词 模糊 rbf神经网络 pid控制 仿真
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基于RBF神经网络的汽车内饰皮革智能切割系统设计
3
作者 贺丽娟 《中国皮革》 CAS 2024年第10期12-15,共4页
随着汽车用皮革的迅速发展,开发一套满足汽车内饰皮革生产需求的智能切割系统具有重要意义。本文简述了汽车内饰皮革切割系统的发展,构建了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的汽车内饰皮革智能切割系统,介绍了系统主... 随着汽车用皮革的迅速发展,开发一套满足汽车内饰皮革生产需求的智能切割系统具有重要意义。本文简述了汽车内饰皮革切割系统的发展,构建了基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的汽车内饰皮革智能切割系统,介绍了系统主要硬件配置选型和软件的设计,提出了基于RBF神经网络PID(Proportional Integral Derivative,比例-积分-微分)控制算法;通过搭建试验平台,测试汽车内饰皮革智能切割系统的可行性、切割精度与效率。结果表明,该系统能够较好地满足汽车内饰皮革切割方面的需求。 展开更多
关键词 rbf神经网络 pid控制 汽车内饰 皮革 切割系统
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定量称重包装系统RBF神经网络PID控制研究 被引量：29
4
作者 吴宇平 章家岩 +1 位作者 章磊 冯旭刚 《安徽工业大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第3期299-302,共4页
针对定量称重包装系统具有惯性、滞后、非线性时变且无法建立精确模型等特点,分析物料动态称量响应过程的动态特性及影响定量称重包装精度的相关因素和误差来源,提出1种基于RBF神经网络PID的定量称重包装控制策略。利用具有任意非线性... 针对定量称重包装系统具有惯性、滞后、非线性时变且无法建立精确模型等特点,分析物料动态称量响应过程的动态特性及影响定量称重包装精度的相关因素和误差来源,提出1种基于RBF神经网络PID的定量称重包装控制策略。利用具有任意非线性表达能力及较强自学习能力的RBF神经网络寻求最佳的PID参数,并通过Matlab仿真验证控制策略的有效性。结果表明,与传统的PID控制相比,RBF神经网络PID控制策略具有较强的抗干扰能力,可显著改善定量称重包装系统的控制效果。 展开更多
关键词 定量包装 动态称重 rbf神经网络 pid
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基于RBF神经网络的PID控制系统优化控制研究 被引量：3
5
作者 张强 安小刚 《中国水运》 2019年第9期48-49,共2页
液压启闭机运行工况复杂、本身具有非线性特性,普通PID参数无法较好地实现系统在整个运行过程中的精确控制,为了解决这一问题,本文采用RBF算法对P、I、D参数进行优化,从而实现对PID控制系统的优化控制。经仿真试验,本文提出的控制系统... 液压启闭机运行工况复杂、本身具有非线性特性,普通PID参数无法较好地实现系统在整个运行过程中的精确控制,为了解决这一问题,本文采用RBF算法对P、I、D参数进行优化,从而实现对PID控制系统的优化控制。经仿真试验,本文提出的控制系统参数优化方法能够优化对液压启闭机的控制。 展开更多
关键词 rbf pid 参数优化
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遗传算法优化BP及RBF神经网络用于苹果气味分类 被引量：9
6
作者 赵杰文 刘木华 +1 位作者 潘胤飞 邹小波 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期39-42,共4页
本文研究了用遗传算法优化BP和RBF两种神经网络的方法来建立对“好”、“坏”苹果气味识别的分类模型。形容结果表明,对“好”、“坏”苹果气味进行分类时,遗传算法优化BP和RBF神经网络建立的分类模型判别准确率均大于83%。
关键词 神经网络 苹果气味 分类模型 电子鼻 遗传优化BP网络 遗传优化rbf网络
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基于优化BP神经网络的PID控制研究与仿真 被引量：16
7
作者 胡志军 王建国 王鸿斌 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2006年第12期138-140,共3页
PID控制要取得较好的控制效果,就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制约的关系。优化BP神经网络是一种前向神经元网络,具有学习速率快、振荡小、精度高的优点,将其隐含层单元分别作为比例(P)、... PID控制要取得较好的控制效果,就必须通过调整好比例、积分和微分三种控制作用,形成控制量中既相互配合又相互制约的关系。优化BP神经网络是一种前向神经元网络,具有学习速率快、振荡小、精度高的优点,将其隐含层单元分别作为比例(P)、积分(I)、微分(D)单元,可以建立参数自学习的PID控制器。仿真结果表明基于优化BP神经网络的PID控制器具有较好的自学习和自适应性。 展开更多
关键词 pid控制 优化BP神经网络 参数调整
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联合图像最优特征提取及改进RBF神经网络的苹果质量估计 被引量：1
8
作者 赵敏 王成荣 李苒 《食品与机械》 CSCD 北大核心 2024年第2期125-130,183,共7页
目的:以阿克苏苹果为例,设计一种联合图像最优特征提取和改进RBF神经网络学习的苹果质量估计方法,以克服人工分级称重成本高、误差大的缺陷。方法:首先,建立苹果图像采集系统,得到苹果前景图像信息;其次,设计苹果图像特征集合最佳子集... 目的:以阿克苏苹果为例,设计一种联合图像最优特征提取和改进RBF神经网络学习的苹果质量估计方法,以克服人工分级称重成本高、误差大的缺陷。方法:首先,建立苹果图像采集系统,得到苹果前景图像信息;其次,设计苹果图像特征集合最佳子集提取策略,将最佳子集提取过程转化为目标函数优化问题,并利用改进的离散蝗虫优化算法进行求解,从而得到最佳苹果图像特征子集;最后,构建基于RBF神经网络学习的苹果质量估计模型,将最佳特征子集作为网络输入,并采用蝗虫优化算法优化配置RBF神经网络超参数,从而实现对苹果质量的有效估计。结果:所提苹果质量估计方法精度更高,质量估计值平均相对误差率为1.23%。结论:该方法可以有效实现苹果质量预估,也能够推广应用到其他类似轴对称形状的水果质量估计。 展开更多
关键词 苹果 图像处理 特征提取 rbf神经网络 蝗虫优化算法 质量估计 精度
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基于RBF神经网络模型的结构可靠度优化方法 被引量：10
9
作者 李刚 孟增 《应用数学和力学》 CSCD 北大核心 2014年第11期1271-1279,共9页
在结构构件尺寸、材料属性以及外部载荷等不确定性因素影响下,基于可靠度的优化给出了兼顾结构的成本和安全性能的安全设计方案.由于传统的可靠度优化方法采用嵌套的双层优化列式求解,因此导致计算量过大.为了克服这个问题,学者们相继... 在结构构件尺寸、材料属性以及外部载荷等不确定性因素影响下,基于可靠度的优化给出了兼顾结构的成本和安全性能的安全设计方案.由于传统的可靠度优化方法采用嵌套的双层优化列式求解,因此导致计算量过大.为了克服这个问题,学者们相继提出了解耦方法和单循环方法等方法.该文采用RBF神经网络模型用于可靠度优化问题的求解中,通过拉丁超立方方法构造代理模型,并用误差指标来验证代理模型的精确程度,同时自适应更新代理模型直至满足需求.通过与现有可靠度优化4种主流算法的比较,说明了该文提出算法的高效性和稳健性. 展开更多
关键词 可靠度 优化 rbf神经网络 效率 稳健性
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采用动态多子群GSA-RBF神经网络的机车黏着优化控制 被引量：7
10
作者 李宁洲 冯晓云 卫晓娟 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期27-34,共8页
为解决机车牵引过程中轮轨间最优黏着利用能否获得的问题,提出一种基于高斯RBF神经网络的机车黏着智能优化控制方法。针对黏着极限态优化控制效果的定量评估,定义了同时考虑轮轨间黏着力变化指标和牵引电机转矩波动指标的加权目标函数;... 为解决机车牵引过程中轮轨间最优黏着利用能否获得的问题,提出一种基于高斯RBF神经网络的机车黏着智能优化控制方法。针对黏着极限态优化控制效果的定量评估,定义了同时考虑轮轨间黏着力变化指标和牵引电机转矩波动指标的加权目标函数;提出动态多子群GSA算法以优化RBFNN参数,避免了参数选择的盲目性,提高了RBFNN的收敛速度和学习能力;此外,该方法不依赖被控对象的解析模型,仅基于系统输入、输出信息完成控制器设计,并通过对电机转矩的动态调整,实现轮轨间黏着的最优利用。仿真结果验证了该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 机车黏着智能优化控制 加权目标函数 高斯rbf神经网络 动态多子群GSA算法
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结构优化的RBF神经网络学习算法 被引量：13
11
作者 沈谦 王涛 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2000年第4期14-18,共5页
文章提出了一种自动“删减”隐层神经元的ＲＢＦ神经网络学习算法。模拟结果表明，该算法训练的ＲＢＦ网络不仅结构得以优化，同时性能良好，可以成功地应用于模式分类和时间序列预测问题中。
关键词 rbf神经网络 学习算法 结构优化 隐单元个数
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PID神经网络混沌优化及其在机械臂轨迹跟踪控制中的应用 被引量：3
12
作者 张秀玲 李晓辉 +3 位作者 徐腾 赵亮 樊红敏 臧佳音 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第5期84-89,95,共7页
针对BP优化PID神经网络(BP-PDNN)易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中。利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率。采用M... 针对BP优化PID神经网络(BP-PDNN)易陷入局部极小的不足,提出了一种变尺度混沌优化PID神经网络设计方法,即MSCOA-PIDNN,将其应用于机械臂轨迹跟踪控制中。利用混沌运动的遍历性优化网络权值,通过压缩优化变量取值区间提高搜索效率。采用MSCOA-PIDNN建立机械臂系统的预测模型,以多步预测性能指标为目标函数,优化PID神经网络控制器,从而实现机械臂系统轨迹跟踪的有效控制。仿真结果表明,MSCOAPIDNN在机械臂轨迹跟踪控制中性能优于BP-PIDNN。 展开更多
关键词 混沌优化 pid神经网络 机械臂 轨迹跟踪 预测控制
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基于粒子群优化RBF神经网络的液压钻机故障诊断 被引量：9
13
作者 杜京义 张明哲 《煤矿机械》 北大核心 2012年第5期251-253,共3页
提出了一种基于粒子群优化径向基神经网络的液压钻机故障诊断方法。该方法使用虚拟仪器及LabVIEW软件对液压钻机的特征信号进行采集,利用粒子群优化算法对径向基神经网络的径向基中心值、宽度以及权值进行优化,实现了液压钻机的故障诊... 提出了一种基于粒子群优化径向基神经网络的液压钻机故障诊断方法。该方法使用虚拟仪器及LabVIEW软件对液压钻机的特征信号进行采集,利用粒子群优化算法对径向基神经网络的径向基中心值、宽度以及权值进行优化,实现了液压钻机的故障诊断。结果表明,基于粒子群优化径向基神经网络的液压钻机故障诊断方法在小样本情况下,诊断准确率高,实用性强。 展开更多
关键词 粒子群优化 rbf神经网络 故障诊断 液压钻机
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遗传算法优化BP神经网络在转速PID控制中的应用 被引量：3
14
作者 姜忠山 宋超 +1 位作者 朱飞翔 司维超 《兵工自动化》 2009年第3期52-55,共4页
提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络PID控制算法,并将其应用于永磁无刷直流电动机的转速控制系统而设计出优化的转速PID控制器。该算法首先利用遗传算法对BP神经网络的初始权值进行优化,再利用BP神经网络算法对PID参数进行在线调节,... 提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络PID控制算法,并将其应用于永磁无刷直流电动机的转速控制系统而设计出优化的转速PID控制器。该算法首先利用遗传算法对BP神经网络的初始权值进行优化,再利用BP神经网络算法对PID参数进行在线调节,解决网络的初始权值对控制效果的不利影响,仿真证明该算法可行。 展开更多
关键词 遗传 BP神经网络 pid控制 无刷直流电机 优化
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模糊RBF神经网络PID算法在DVD光学头控制中的应用研究 被引量：5
15
作者 张美凤 蔡建文 《激光杂志》 北大核心 2015年第6期108-110,共3页
为了使三维光存储技术的应用水平得到提高,以DVD伺服技术、双光子吸收技术为基础组建了一套信息存储系统。在DVD光学读取头传递函数基础上,引入一种新的算法即模糊RBF神经网络PID控制算法,创设此控制系统的仿真模型,并依据模糊控制的逻... 为了使三维光存储技术的应用水平得到提高,以DVD伺服技术、双光子吸收技术为基础组建了一套信息存储系统。在DVD光学读取头传递函数基础上,引入一种新的算法即模糊RBF神经网络PID控制算法,创设此控制系统的仿真模型,并依据模糊控制的逻辑推理、RBF神经网络的自学习,对PID控制器的三个参数进行在线的调整,最后使用MATLAB进行计算机仿真。仿真结果表明:模糊RBF神经网络PID控制算法极大提升了系统的响应速度,并使控制系统的超调量降低了很多。 展开更多
关键词 DVD光学头 模糊rbf神经网络 pid控制器 模糊理论 自整定
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结合类内集中度和优化RBF神经网络的特征选择 被引量：6
16
作者 朱颢东 李红婵 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第2期145-148,152,共5页
特征选择是文本分类的一个核心研究课题.首先提出了优化的文档频和类内集中度,紧接着提出了自适应量子粒子群优化算法并用于训练RBF网络的基函数中心和宽度,而且还结合最小二乘法计算网络权值,对RBF神经网络进行了优化,最后提出了一个... 特征选择是文本分类的一个核心研究课题.首先提出了优化的文档频和类内集中度,紧接着提出了自适应量子粒子群优化算法并用于训练RBF网络的基函数中心和宽度,而且还结合最小二乘法计算网络权值,对RBF神经网络进行了优化,最后提出了一个综合性特征选择方法.该综合性方法首先使用类内集中度过滤掉一些词条以降低文本特征空间的稀疏性,然后再利用优化的RBF网络对特征进行优选.实验结果表明此种特征选择方法有较好的准确率和召回率. 展开更多
关键词 特征选择 文本分类 量子粒子群优化 rbf神经网络 最小二乘法
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基于RBF神经网络和NSGA-Ⅱ算法的海水淡化高压泵多工况优化设计 被引量：3
17
作者 张德胜 张奇 +2 位作者 赵睿杰 祁炳 沈熙 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2022年第12期1189-1196,共8页
为提高透平式能量回收一体机的水力性能,采用RBF神经网络、NSGA-Ⅱ遗传算法和数值模拟集成的设计方法,对高压泵进行多工况优化设计.以高压泵三工况点的加权平均效率为优化目标,设计工况点下的扬程为约束条件,结合Plackett-Burman筛选试... 为提高透平式能量回收一体机的水力性能,采用RBF神经网络、NSGA-Ⅱ遗传算法和数值模拟集成的设计方法,对高压泵进行多工况优化设计.以高压泵三工况点的加权平均效率为优化目标,设计工况点下的扬程为约束条件,结合Plackett-Burman筛选试验,将进口安放角、出口安放角、叶片出口宽度及叶片包角作为优化变量,采用最优拉丁超立方设计试验空间,基于Isight多学科优化平台,通过编写批处理命令集成CFturbo,ICEM,CFX,搭建智能水力优化平台,实现高压泵的CFD自动预报.基于数值模拟结果,利用RBF神经网络建立目标函数与几何参数之间的非线性关系,并运用NSGA-Ⅱ算法对该模型寻优.研究结果表明:RBF神经网络模型能够准确预测高压泵效率以及扬程与设计变量之间的关系;优化后高压泵与初始方案相比,3个工况点加权平均效率提高了3.38%,在0.8 Q_(d),1.0 Q_(d)和1.2 Q_(d)工况下效率分别提高了2.21%,3.59%和4.23%;优化后叶轮在设计工况点附近轴功率略有减小;对比优化前后叶轮的流场分布,优化后的叶轮进口低速区减小,内部速度梯度分布更加均匀,流场得到明显改善,能量耗散减小.研究结果可为高压泵多工况水力优化设计提供一定理论依据. 展开更多
关键词 海水淡化高压泵 能量回收一体机 多工况优化设计 rbf神经网络 NSGA-Ⅱ遗传算法
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基于粒子群优化算法的RBF神经网络在闸墩裂缝宽度预测中的应用 被引量：3
18
作者 闫滨 王闯 《水力发电》 北大核心 2018年第3期33-36,88,共5页
针对RBF神经网络选取网络参数及结构不当导致网络收敛慢的问题,采用粒子群算法优化RBF神经网络参数,建立了基于粒子群优化算法的RBF神经网络模型(PSO-RBF神经网络模型),对双台子河闸闸墩混凝土表面裂缝宽度进行了模拟和预测。结果表明,... 针对RBF神经网络选取网络参数及结构不当导致网络收敛慢的问题,采用粒子群算法优化RBF神经网络参数,建立了基于粒子群优化算法的RBF神经网络模型(PSO-RBF神经网络模型),对双台子河闸闸墩混凝土表面裂缝宽度进行了模拟和预测。结果表明,与单一的RBF神经网络模型相比,PSO-RBF神经网络模型预测精度更高。用训练好的PSO-RBF神经网络模型预测了2015年5月21日~6月14日闸墩混凝土表面裂缝宽度,发现该闸墩混凝土表面裂缝宽度呈周期性变化且有变大的趋势。 展开更多
关键词 闸墩 裂缝宽度 预测 粒子群优化算法 rbf神经网络 MATLAB
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基于RBF神经网络整定的PID控制器设计 被引量：18
19
作者 李小凡 《兵工自动化》 2009年第1期45-46,50,共3页
对工业控制领域中非线性系统,采用传统PID控制不能获得满意的控制效果。采用基于梯度下降算法优化RBF神经网络,构建其模型,进而编写M语言程序。以整定PID控制器的参数,使系统输出近似跟踪输入。该方法只需给出粗略的PID控制参数,系统的... 对工业控制领域中非线性系统,采用传统PID控制不能获得满意的控制效果。采用基于梯度下降算法优化RBF神经网络,构建其模型,进而编写M语言程序。以整定PID控制器的参数,使系统输出近似跟踪输入。该方法只需给出粗略的PID控制参数,系统的性能依靠神经网络寻优调整,从而可有效地解决经典PID控制方法中控制参数整定困难的问题,且可克服由PID控制参数整定不准给系统带来的不良影响。 展开更多
关键词 pid rbf神经网络 参数整定
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一种用于RBF神经网络参数优化的亲属优先遗传算法 被引量：3
20
作者 梁艳 靳东明 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第7期17-20,共4页
针对硬件实现RBF神经网络提出了一种亲属优先遗传算法,并用于RBF神经网络对中心值参数c进行优化学习.通过Matlab仿真对非线性函数y=sinc(x)进行逼近,并与BP算法、K-means聚类算法以及标准遗传算法进行比较,实验结果证实了所提出的算法... 针对硬件实现RBF神经网络提出了一种亲属优先遗传算法,并用于RBF神经网络对中心值参数c进行优化学习.通过Matlab仿真对非线性函数y=sinc(x)进行逼近,并与BP算法、K-means聚类算法以及标准遗传算法进行比较,实验结果证实了所提出的算法的有效性和适用性,既避免了RBF神经网络的学习陷入局部极小,同时也提高了学习效率,为硬件实现RBF神经网络的片上学习提供了基础. 展开更多
关键词 rbf神经网络 亲属优先遗传算法 局部响应 参数优化
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