基于模糊神经网络在线自学习的多智能体一致性控制

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作者 张宪霞 唐胜杰 俞寅生 《自动化学报》 北大核心 2025年第3期590-603,共14页

针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,D... 针对多智能体系统分布式一致性控制问题,提出一种新的融合动态模糊神经网络(Dynamic fuzzy neural network,DFNN)和自适应动态规划(Adaptive dynamic programming,ADP)算法的无模型自适应控制方法.类似于强化学习中执行者-评论家结构,DFNN和神经网络(Neural network,NN)分别逼近控制策略和性能指标.每个智能体的DFNN执行者从零规则开始,通过在线学习,与其局部邻域的智能体交互而生成和合并规则.最终,每个智能体都有一个独特的DFNN控制器,具有不同的结构和参数,实现了最优的分布式同步控制律.仿真结果表明,本文提出的在线算法在非线性多智能体系统分布式一致性控制中优于传统基于NN的ADP算法. 展开更多

关键词 多智能体系统 自适应动态规划 动态模糊神经网络 分布式一致性控制 在线学习

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基于DFNN的智能配电异构无线网络准入控制算法 被引量：2

2

作者 冯勇军 李明霞 +1 位作者 罗艺婷 唐良瑞 《现代电力》 北大核心 2014年第6期86-91,共6页

为提高智能配电通信业务的服务质量,根据智能配电网对通信技术的要求,提出一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的智能配电异构无线网络准入控制算法。在智能配电网络的异构准入控制模型中构建神经网络系统,以网络的接入阻塞率差作为系统参... 为提高智能配电通信业务的服务质量,根据智能配电网对通信技术的要求,提出一种基于动态模糊神经网络(DFNN)的智能配电异构无线网络准入控制算法。在智能配电网络的异构准入控制模型中构建神经网络系统,以网络的接入阻塞率差作为系统参数强化学习的目标,对网络的负载均衡具有较好的动态适应性。神经网络系统在输入层较多时容易产生太多规则而影响决策结果,而DFNN通过计算当前系统规则的完备性,动态添加规则,并通过计算所有规则的重要性,动态删除规则,使得系统的规则有效而不冗余。仿真结果表明,该方法较多接入选择算法(MLB)明显降低了网络的接入阻塞率,相对于模糊神经网络算法(FNN)而言简化了系统结构,突出了规则的重要性,具有较低的接入阻塞率和更好的均衡效果。 展开更多

关键词 智能配电网 异构无线网络 准入控制 动态模糊神经网络 阻塞率

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基于DFNN的动态矩阵网络控制系统的应用研究

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作者 邓睿 陈如清 俞金寿 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第7期2599-2601,共3页

针对网络控制系统中的随机时延,提出一种基于动态模糊神经网络的动态矩阵网络控制系统。利用动态模糊神经网络的特点,提高系统动态响应性能。在以太网的网络环境下,通过实验仿真结果表明,该方法响应快,提高了系统的跟踪精度,具有更理想... 针对网络控制系统中的随机时延,提出一种基于动态模糊神经网络的动态矩阵网络控制系统。利用动态模糊神经网络的特点,提高系统动态响应性能。在以太网的网络环境下,通过实验仿真结果表明,该方法响应快,提高了系统的跟踪精度,具有更理想的控制效果。 展开更多

关键词 网络控制系统 动态矩阵网络控制系统 网络时延 动态模糊神经网络

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基于DFNN的语义驱动色彩智能设计研究 被引量：4

4

作者 周晔 余隋怀 初建杰 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第3期145-149,共5页

色彩是表达设计情感的重要手段,进行了色彩语义的量化处理,通过抽取模糊规则获得主要影响因素,根据色彩方案多维小样本的特点,提出了基于广义径向基函数(RBF)的动态模糊神经网络(DFNN)方法,智能模拟色彩方案的设计、选择过程。根据训练... 色彩是表达设计情感的重要手段,进行了色彩语义的量化处理,通过抽取模糊规则获得主要影响因素,根据色彩方案多维小样本的特点,提出了基于广义径向基函数(RBF)的动态模糊神经网络(DFNN)方法,智能模拟色彩方案的设计、选择过程。根据训练数据开发了色彩智能设计原型系统,结合汽车色彩智能设计进行了可行性验证,能够在较高层次上辅助设计师进行色彩设计。 展开更多

关键词 径向基函数 动态模糊神经网络 语义 色彩设计

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基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测研究 被引量：4

5

作者 乔楠 蒋波涛 +2 位作者 郑雨 刘燕东 王锦 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期59-64,共6页

提出一种基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测模型。首先利用Pearson相关系数分析太阳总辐射关键影响因素,其次利用深度学习多隐含层所具有的特征提取优势将模糊神经网络模块重复连接,构建深度模糊神经网络模型,并使用蝗虫优化算法对... 提出一种基于深度模糊神经网络的太阳总辐射预测模型。首先利用Pearson相关系数分析太阳总辐射关键影响因素,其次利用深度学习多隐含层所具有的特征提取优势将模糊神经网络模块重复连接,构建深度模糊神经网络模型,并使用蝗虫优化算法对其中心值和宽度进行优化。利用所提太阳总辐射预测模型对5个气象站点的相关数据进行仿真实验,并对结果进行分析。仿真结果表明:所提预测模型较其他模型具有较高的预测精度,验证了模型的有效性,可满足无辐射监测站点太阳总辐射预测的需要。 展开更多

关键词 太阳能 太阳辐射 预测 深度模糊神经网络 蝗虫优化算法

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基于模糊神经网络的农机自动转向系统的设计 被引量：7

6

作者 王凯 王彦婷 胡延明 《农机化研究》 北大核心 2024年第1期225-229,233,共6页

现代农业生产中要求农业机械在田间工作过程中可实现实时、高效的控制性能。为此,基于模糊控制规则的模糊神经网络控制器,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行人工神经网络模型的优化,对拖拉机转向系统进行优化设计,得到农业机械田... 现代农业生产中要求农业机械在田间工作过程中可实现实时、高效的控制性能。为此,基于模糊控制规则的模糊神经网络控制器,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行人工神经网络模型的优化,对拖拉机转向系统进行优化设计,得到农业机械田间工作时目标输出和实际输出的仿真曲线。基于东方红拖拉机搭建试验平台,进行了输出响应测试和角度测试,并通过MatLab仿真对控制系统的性能进行了分析。研究结果表明:模糊控制规则的模糊神经网络控制器和基于遗传神经网络的改进算法能有效缩短农业转向系统的响应时间,减少超调量,提高转向精度,是一种更加有效的田间作业的控制方法。 展开更多

关键词 深度学习 神经网络 模糊控制 自动转向 系统控制 农机

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基于动态模糊神经网络的产品成本估算 被引量：8

7

作者 赵亮 胡旭晓 +2 位作者 潘双夏 常艳 冯培恩 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期304-308,共5页

针对在产品方案设计阶段成本估算信息少且颗粒度大的问题,结合神经网络和模糊工程技术提出了动态模糊神经网络(DFNN),采用模糊推理的信息处理方法,在学习过程中隐层层数及维数根据规则不断变化,神经网络结构呈现动态.研究了动态模糊神... 针对在产品方案设计阶段成本估算信息少且颗粒度大的问题,结合神经网络和模糊工程技术提出了动态模糊神经网络(DFNN),采用模糊推理的信息处理方法,在学习过程中隐层层数及维数根据规则不断变化,神经网络结构呈现动态.研究了动态模糊神经网络的学习过程、网络动态算法及模糊知识处理方法,建立了成本估算模型,并开发了基于动态模糊神经网络的成本估算软件,实现了利用产品方案设计信息自动进行成本估算.以挖掘机和液压油缸为例进行验证,结果表明该方法具有较强的信息处理能力,并提高了成本估算模型的柔性. 展开更多

关键词 产品设计 动态模糊神经网络 成本估算

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深大基坑施工变形的智能控制技术 被引量：21

8

作者 袁金荣 王文明 孙钧 《岩土工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期460-464,共5页

利用神经网络 (ANN)和模糊控制 (FC)理论 ,采用预测控制的思想 ,建立了一套集基坑施工变形预测和控制于一体的智能化施工控制系统 ,该系统由神经网络预测器和模糊控制器组成。神经网络预测器对基坑变形进行连续滚动的多步预测 ,模糊控... 利用神经网络 (ANN)和模糊控制 (FC)理论 ,采用预测控制的思想 ,建立了一套集基坑施工变形预测和控制于一体的智能化施工控制系统 ,该系统由神经网络预测器和模糊控制器组成。神经网络预测器对基坑变形进行连续滚动的多步预测 ,模糊控制器根据预测结果对施工参数进行决策控制。在MATLAB 5 .2平台支持下 ,研制了相应的基坑变形控制软件系统。实际应用结果表明 ,该智能控制系统对深基坑的安全施工过程具有较好的控制效果 ,真正做到了施工过程的实时、动态、智能化控制。软件系统操作界面简单、直观 ,便于实际工程应用。 展开更多

关键词 深基坑 模糊控制 神经网络 智能控制 MATLAB 软件系统

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基于动态模糊神经网络的生物工程算法研究 被引量：3

9

作者 马莉 张德丰 许勇 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第3期137-140,共4页

目前,模糊神经网络控制在控制领域已成为一个研究热点。把神经网络应用于模糊系统,可以解决模糊系统中的知识抽取问题;把模糊系统应用于神经网络,神经网络就不再是黑箱了,人类的知识就很容易融合到神经网络中。本文提出了一种新型的动... 目前,模糊神经网络控制在控制领域已成为一个研究热点。把神经网络应用于模糊系统,可以解决模糊系统中的知识抽取问题;把模糊系统应用于神经网络,神经网络就不再是黑箱了,人类的知识就很容易融合到神经网络中。本文提出了一种新型的动态模糊神经网络的结构及其学习算法,该动态模糊神经网络的结构基于扩展的径向基网络。其学习算法的最大特点是参数的调整和结构的辨识同时进行,且学习速度快,可用于实时建模与控制。开发了相关的算法程序,最后针对实际案例进行了仿真分析。仿真结果表明,动态模糊神经网络具有学习速度快、系统结构紧凑、泛化能力强等优点。 展开更多

关键词 动态模糊神经网络 模糊逻辑 神经网络 血压

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考虑动态不确定因素的深空探测器任务规划 被引量：5

10

作者 王晓晖 李爽 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期29-37,共9页

针对现有的任务规划方法在响应深空动态不确定因素的扰动情况时存在的不确定因素识别度低、响应策略单一等问题,文章提出了一种考虑动态不确定因素的深空探测器任务规划算法。首先,对不确定扰动按从轻到重四个等级进行划分,并采用模糊... 针对现有的任务规划方法在响应深空动态不确定因素的扰动情况时存在的不确定因素识别度低、响应策略单一等问题,文章提出了一种考虑动态不确定因素的深空探测器任务规划算法。首先,对不确定扰动按从轻到重四个等级进行划分,并采用模糊神经网络评估不确定扰动属于哪种扰动级别,根据评估结果选择对应的扰动响应策略;然后,采用基于分层任务网络规划(Hierarchical Task Network,HTN)的局部任务修复方法,对受到扰动的子系统对应的复合任务重新进行任务分解,完成对初始规划方案的调整修复。仿真结果表明所提出的算法可以有效地对深空动态不确定因素进行评估和响应,从而提高了任务规划的可靠性和灵活性。 展开更多

关键词 深空探测 任务规划 动态不确定因素 模糊神经网络 分层任务网络规划

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基于模糊神经网络的深井底板突水判别研究 被引量：15

11

作者 张文泉 孙明 +1 位作者 安伟 马衍飞 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第12期61-65,共5页

通过分析深井底板突水因素的影响作用,建立各影响因素的层次分析结构模型,运用层次分析法计算各影响因素的权重并进行排序,进而选出深井底板突水的主控因素。在该基础上,建立隶属度和隶属函数实现各因素的归一,构建基于模糊神经网络的... 通过分析深井底板突水因素的影响作用,建立各影响因素的层次分析结构模型,运用层次分析法计算各影响因素的权重并进行排序,进而选出深井底板突水的主控因素。在该基础上,建立隶属度和隶属函数实现各因素的归一,构建基于模糊神经网络的深井底板突水判别模型,选择合适的网络结构参数以改善神经网络的缺点,并选取样本训练网络,以现场实例为验证样本,以突水等级作为输出结果,该判别表明基本符合工程实践。 展开更多

关键词 深井底板突水 层次分析法(AHP) 隶属函数 模糊神经网络(FNN) 判别

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自定义模糊逻辑与GAN在图像高光处理中的研究 被引量：4

12

作者 郭继峰 李星 +2 位作者 庞志奇 沈家友 于鸣 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第8期1715-1719,共5页

本文提出一种新的关于图像高光修复的方法.使用模糊逻辑对图像高光区域进行划分定位,然后使用添加了扩张卷积的卷积神经网络对图像进行修复.在该方法中,为了保证图像补全区域与原图像的一致性,我们使用了全局判别器网络和局部判别器网... 本文提出一种新的关于图像高光修复的方法.使用模糊逻辑对图像高光区域进行划分定位,然后使用添加了扩张卷积的卷积神经网络对图像进行修复.在该方法中,为了保证图像补全区域与原图像的一致性,我们使用了全局判别器网络和局部判别器网络相结合的方式来区分真实图像和补全图像.全局鉴别器判断整个图像,以评估修复后图像从整体上观测是否是连贯的,而局部判别器只则判断在高光区域部分所生成的补丁图像,该模块确保生成图像在局部区域的一致性.两者相互结合以达到优化模型的作用,最后为了使生成图像部分与原图像的融合更加自然,再通过图像融合技术使生成部分与原图片进一步融合,使得修复效果更进一步. 展开更多

关键词 深度学习 图像处理 模糊逻辑 卷积神经网络 生成对抗网络

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基于改进深度卷积对抗生成网络的肺结节良恶性分类 被引量：4

13

作者 李莉 张浩洋 乔璐 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期262-269,共8页

为提高肺结节良恶性识别的准确率,构建改进深度卷积对抗生成网络(DCGAN)框架与半监督模糊C均值(FCM)聚类结合的SFDG肺结节良恶性识别模型。将带有良恶性等级标签的肺结节图像输入到DCGAN框架,使得只有来源分类能力的判别器网络同时具备... 为提高肺结节良恶性识别的准确率,构建改进深度卷积对抗生成网络(DCGAN)框架与半监督模糊C均值(FCM)聚类结合的SFDG肺结节良恶性识别模型。将带有良恶性等级标签的肺结节图像输入到DCGAN框架,使得只有来源分类能力的判别器网络同时具备肺结节等级分类能力。在判别过程中运用半监督FCM聚类方法,对输入肺结节图像进行特征提取和量化,将输出的当前图像所属类别概率及判别结果与真实结果进行比较来调整网络参数。通过设定加权损失函数最大概率提高模型识别准确率,训练得出具有良好鲁棒性的网络模型。实验结果表明,改进模型的判别器网络具有良好的肺结节良恶性分类能力,准确率高达90.96%。 展开更多

关键词 良恶性分类 卷积神经网络 特征量化 深度卷积对抗生成网络 半监督模糊C均值方法

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基于深度学习的甲状腺淋巴结转移癌病理诊断方法 被引量：2

14

作者 彭雅琴 成孝刚 黄文斌 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第29期184-187,共4页

为了自动化识别甲状腺淋巴结转移癌,提出了多任务中心的深度学习诊断方法。以卷积神经网络算法为基础构造了镜下结构观察任务中心和镜下细胞观察任务中心,以模拟完整的镜下诊断过程,而且各中心的观察因素呈多样性;诊断任务中心采用的是... 为了自动化识别甲状腺淋巴结转移癌,提出了多任务中心的深度学习诊断方法。以卷积神经网络算法为基础构造了镜下结构观察任务中心和镜下细胞观察任务中心,以模拟完整的镜下诊断过程,而且各中心的观察因素呈多样性;诊断任务中心采用的是多因素下的直觉模糊集诊断方式,从而综合给出诊断结果。该方法完整地模拟了病理医生的显微镜下分析过程,实验结果表明了该方法的有效性,甲状腺淋巴结转移癌的识别率结果令人满意。 展开更多

关键词 卷积神经网络 深度学习 直觉模糊集 病理

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基于T-S模糊神经网络的地铁深基坑安全预警 被引量：17

15

作者 王乾坤 年春光 +1 位作者 杨冬 张雨峰 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第8期161-167,共7页

为提高地铁深基坑施工安全预警的准确性和高效性,针对传统预警信息分析处理过程中存在的单指标评判、人为随意决策、不同指向的信息错误组合等问题,提出基于T-S模糊神经网络的多信息融合模型。以黄浦新城站深基坑工程为背景,从空间区位... 为提高地铁深基坑施工安全预警的准确性和高效性,针对传统预警信息分析处理过程中存在的单指标评判、人为随意决策、不同指向的信息错误组合等问题,提出基于T-S模糊神经网络的多信息融合模型。以黄浦新城站深基坑工程为背景,从空间区位和事故警情2个方面识别与筛选安全预警信息源;运用T-S模糊神经网络构建多信息融合模型,选取大量样本对模型进行训练与检测,以提高模型的有效性和泛化能力;融合预警信息并对融合结果进行分析。结果表明：空间区位和事故警情的融合结果与现场的警情位置和警情类型相吻合,证明该融合模型在深基坑施工安全预警中具有可行性与适用性。 展开更多

关键词 T-S模糊神经网络 地铁深基坑 安全预警 多源信息识别 多源信息融合

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基于粒子群算法的深基坑岩土力学参数反分析 被引量：4

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作者 杨素珍 何容 +1 位作者 万林海 何伟 《华北水利水电学院学报》 2006年第1期94-96,共3页

运用人工神经网络对深基坑岩土参数进行反分析时,将粒子群算法与BP算法融合,充分发挥了粒子群算法全局寻优的能力和BP算法局部细致搜索优势.实例证明,应用该方法可提高模糊优选人工神经网络的训练效率,预估的岩土力学参数合理.

关键词 深基坑 模糊神经网络 反分析

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基于DTCNN-SVM的工业循环水系统供水泵故障诊断 被引量：8

17

作者 吴佳 李明宸 唐文妍 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第13期226-234,共9页

工业循环水系统供水泵的工作状态是影响工业过程安全生产的重要因素,为及时准确地识别供水泵的工作状态,提出一种基于深度迁移卷积神经网络和支持向量机(deep transfer convolutional neural network-support vector machine,DTCNN-SVM... 工业循环水系统供水泵的工作状态是影响工业过程安全生产的重要因素,为及时准确地识别供水泵的工作状态,提出一种基于深度迁移卷积神经网络和支持向量机(deep transfer convolutional neural network-support vector machine,DTCNN-SVM)的故障诊断方法。将与工作状态强相关的振动信号进行信号-图像预处理,实现振动时序信号的二维灰度图化;在此基础上,采用融合迁移学习与残差神经网络的深度迁移卷积神经网络模型提取振动信号灰度图特征,并基于模糊不一致性度量对深度学习特征进行约简;采用支持向量机法建立供水泵故障诊断模型。试验结果表明,所提方法在少量样本数据和模型参数下能有效识别供水泵工作状态。 展开更多

关键词 供水泵故障诊断 深度迁移卷积神经网络(DTCNN) 支持向量机(SVM) 模糊不一致性度量

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人工智能科学在软土地下工程施工变形预测与控制中的应用实践——理论基础、方法实施、精细化智能管理(示例) 被引量：37

18

作者 孙钧 温海洋 《隧道建设（中英文）》 北大核心 2020年第1期1-8,共8页

首先,介绍了基于人工神经网络的智能预测方法(多步滚动预测)和基于智能模糊逻辑法则的施工变形控制方法对策;其次,介绍了基坑施工和盾构掘进施工变形智能预测与控制案例。经过应用实践,认为智能方法的优点是:对于结构变形位移和周边地... 首先,介绍了基于人工神经网络的智能预测方法(多步滚动预测)和基于智能模糊逻辑法则的施工变形控制方法对策;其次,介绍了基坑施工和盾构掘进施工变形智能预测与控制案例。经过应用实践,认为智能方法的优点是:对于结构变形位移和周边地表沉降/隆起,智能方法所得的预测值(3~5 d)与其相应实测值的精度偏差一般为5%~10%;不只是可以了解到当天已发生的信息,还可预见3~5 d将要发生的变形位移和沉降/隆起等的预测定量值;在施工变形达到超限阈值前,采用智能模糊逻辑控制法则作处理,通过调整相应的施工技术参数,即可使后续变形始终处于允许的限值之内,而无需附加额外的巨大花费,节约造价,节省工期,还可实现远程、无线、视频监控。在探讨地铁施工变形智能预测与控制的基础上,开发了盾构掘进施工中工程周边地表沉降/隆起变形的多媒体三维动态可视化仿真程序软件,研制了盾构掘进施工计算机智能管理系统。目前,上海隧道工程有限公司已在上海市沿江通道盾构施工中进行试验性应用,取得了良好的技术效益。最后,对人工智能科学发展的前景及存在的一些问题进行了探讨。 展开更多

关键词 人工智能 神经网络 机器学习 轨道交通/地铁 地下车站深大基坑 盾构法区间隧道 施工技术参数 施工变形智能预测 智能模糊逻辑控制 精细化智能技术管理 5G网络系统

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基于机构设计与深度学习的工业模糊图像智能调焦系统设计 被引量：5

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作者 张飞雁 《电子测量技术》 2019年第12期17-20,共4页

为了解决工厂现场实际制造环境不稳定,导致工业相机采集图像清晰度效果欠佳,普遍存在离焦模糊的问题,分别从机械结构设备设计与计算机深度学习的角度出发,提出了基于机构设计与深度学习的工业模糊图像智能调焦系统。首先,有机组合工业... 为了解决工厂现场实际制造环境不稳定,导致工业相机采集图像清晰度效果欠佳,普遍存在离焦模糊的问题,分别从机械结构设备设计与计算机深度学习的角度出发,提出了基于机构设计与深度学习的工业模糊图像智能调焦系统。首先,有机组合工业相机、Z轴控制电机、计算机、USB串口线,构成设备系统机构设计,优化机械传动过程,完成工业模糊图像智能调焦系统的硬件平台。然后,基于包含清晰图像与模糊图像的大数据样本集,采用前馈人工神经网络,耦合激励函数计算Z轴升降数据,设计了模糊图像智能调焦算子,达到图像清晰化的目的。最后,基于OpenCV深度学习模块和Visual Studio平台,实现了工业模糊图像智能调焦系统。实验测试结果显示,与当前调焦算法相比,本算法拥有更高的稳定性和推广性。 展开更多

关键词 模糊图像 智能调焦 机构设计 前馈人工神经网络 深度学习 激励函数

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外圆纵向智能磨削控制系统的研究

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作者 丁宁 王龙山 +2 位作者 李国发 孟繁禹 陈岱民 《机床与液压》 北大核心 2003年第5期55-58,236,共5页

通过对磨削机理、专家系统、模糊神经网络和人机一体化学术思想的深入研究 ,本文提出了一种外圆磨削加工中人机一体化智能控制策略。其中 ,初始磨削加工参数由基于神经网络的专家系统决定 ;磨削过程中采用了大进给和超切入的优化磨削方... 通过对磨削机理、专家系统、模糊神经网络和人机一体化学术思想的深入研究 ,本文提出了一种外圆磨削加工中人机一体化智能控制策略。其中 ,初始磨削加工参数由基于神经网络的专家系统决定 ;磨削过程中采用了大进给和超切入的优化磨削方法 ;由二个模糊神经网络和人组成的合作智能控制系统实时修正磨削加工参数。实验结果表明 ,该系统在外圆磨削加工中适应性强 ,可极大地提高磨削质量和效率。 展开更多

关键词 专家系统 模糊神经网络 人机一体化 大进给磨削 超切入磨削 外圆磨削 智能控制系统

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