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A Hybrid Learning Method for Multilayer Perceptrons 被引量:1
1
作者 Zhon Meide Huang Wenhu Hong Jiarong (School of Astronautics) 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1990年第3期52-61,共10页
A Newton learning method for a neural network of multilayer perceptrons is proposed in this paper. Furthermore, a hybrid learning method id legitimately developed in combination of the backpropagation method proposed ... A Newton learning method for a neural network of multilayer perceptrons is proposed in this paper. Furthermore, a hybrid learning method id legitimately developed in combination of the backpropagation method proposed by Rumelhart et al with the Newton learning method. Finally, the hybrid learning algorithm is compared with the backpropagation algorithm by some illustrations, and the results show that this hybrid leaming algorithm bas the characteristics of rapid convergence. 展开更多
关键词 计算机 多层感知机 牛顿线性方法 神经网络 增殖算法
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基于MLP-MINLP的发电机组干湿联合冷却系统运行优化 被引量:1
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作者 马尧 曹越 +1 位作者 陈然璟 司风琪 《热力发电》 北大核心 2025年第3期121-130,共10页
“双碳”背景下,发电机组作为消纳新能源的调节性电源,对其发电灵活性提出了重大挑战。干湿联合冷却系统是保证发电机组安全、稳定运行的重要系统,急需对该系统的运行策略进行优化以提高其灵活性和经济性。以某660 MW发电机组的干湿联... “双碳”背景下,发电机组作为消纳新能源的调节性电源,对其发电灵活性提出了重大挑战。干湿联合冷却系统是保证发电机组安全、稳定运行的重要系统,急需对该系统的运行策略进行优化以提高其灵活性和经济性。以某660 MW发电机组的干湿联合冷却系统为研究对象,建立了预测干湿联合冷却系统冷却水出水温度的多层感知机(MLP)神经网络模型,并根据实际运行条件的限制建立并线性化处理了干湿联合冷却系统的混合整数非线性规划(MINLP)模型。通过求解MLP-MINLP优化模型获得了各工况下干湿联合冷却系统变频风机运行的最优策略,实现了降低干湿联合冷却系统耗电量的目标。结果表明:优化变频风机配置后总功率显著降低约11.16%,变频风机异频运行策略可使总功率有限降低约3.62%~5.38%。MLP-MINLP优化模型可实现干湿联合冷却系统的灵活、经济运行,为干湿联合冷却系统运行优化提供了解决方案。 展开更多
关键词 干湿联合冷却系统 变频风机 多层感知机 混合整数非线性规划
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基于频域阻抗谱与MLP的高压电缆缓冲层烧蚀故障识别研究
3
作者 汪洪亮 刘昕 +1 位作者 徐浩焜 马明超 《电网与清洁能源》 北大核心 2025年第6期99-105,共7页
电缆缓冲层烧蚀故障会引发绝缘介质的渐进性劣化,未及时干预的劣化进程可能导致电缆被击穿,最终威胁电网的安全稳定。针对传统的高压电缆缓冲层烧蚀故障的检测技术存在的不足,融合频域阻抗谱和机器学习,构建一种新型故障诊断模型。通过... 电缆缓冲层烧蚀故障会引发绝缘介质的渐进性劣化,未及时干预的劣化进程可能导致电缆被击穿,最终威胁电网的安全稳定。针对传统的高压电缆缓冲层烧蚀故障的检测技术存在的不足,融合频域阻抗谱和机器学习,构建一种新型故障诊断模型。通过对电力电缆的分布参数模型进行仿真,得到正常、缓冲层烧蚀、局部老化和感性故障的首端频域阻抗谱;通过分析频域阻抗谱,可以识别有缓冲层烧蚀、局部老化的容性故障和感性故障,但无法准确识别电缆局部老化和缓冲层烧蚀;在频域阻抗谱的基础上,通过多层感知器对故障类型分类,实现了对缓冲层烧蚀故障的有效识别。 展开更多
关键词 频域阻抗谱 多层感知器 缓冲层烧蚀 故障识别
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基于变分贝叶斯算法和MLP网络的后非线性混合盲源分离方法研究 被引量:9
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作者 范涛 李志农 岳秀廷 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第6期21-24,共4页
传统的后非线性模型往往要求其后非线性函数是可逆的,否则无法进行源信号的分离。然而在实际中,这一要求并不完全满足。针对此不足,结合变分贝叶斯推论和多层感知器网络,提出一种改进的多层感知器后非线性模型,它通过多层感知器来模拟... 传统的后非线性模型往往要求其后非线性函数是可逆的,否则无法进行源信号的分离。然而在实际中,这一要求并不完全满足。针对此不足,结合变分贝叶斯推论和多层感知器网络,提出一种改进的多层感知器后非线性模型,它通过多层感知器来模拟后非线性函数,实现对不可逆后非线性函数混合的盲分离。仿真和实验结果表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 盲源分离 贝叶斯推论 后非线性 多层感知器
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基于GWO-MLP的光伏系统输出功率短期预测模型 被引量:15
5
作者 张惠娟 刘琪 +1 位作者 岑泽尧 李玲玲 《电测与仪表》 北大核心 2022年第7期72-77,113,共7页
准确预测光伏系统的输出功率对微网系统的优化调度具有重要意义。为了减小光伏系统输出功率短期预测误差,文中采用多层感知器(Multi Layer Perceptron, MLP)神经网络作为主要的预测载体,将光照强度、温度、风速数据作为MLP的输入,光伏... 准确预测光伏系统的输出功率对微网系统的优化调度具有重要意义。为了减小光伏系统输出功率短期预测误差,文中采用多层感知器(Multi Layer Perceptron, MLP)神经网络作为主要的预测载体,将光照强度、温度、风速数据作为MLP的输入,光伏系统的输出功率作为MLP的输出,采用光伏电站的历史数据对MLP进行训练,并针对MLP在初始化权重和偏置量中存在的随机性问题,提出运用改进灰狼算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)对MLP的初始权重和偏置量进行优化,减小MLP随机初始化的误差。仿真结果显示,文中提出的GWO-MLP在均方误差(Mean Square Error, MSE)、均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)方面较MLP、Elman神经网络、支持向量机(Support Vector Machine, SVM)、极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)都有明显提高,表明所提方法可以准确预测光伏系统的输出功率。 展开更多
关键词 功率预测 多层感知器 灰狼优化
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SSA-MLP模型在岩质边坡稳定性预测中的应用 被引量:9
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作者 侯克鹏 包广拓 孙华芬 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1795-1803,共9页
岩质边坡的力学参数量化及稳定性分析对岩质边坡灾害的防治具有重要意义。Hoek-Brown(H B)准则是一种用于确定岩体力学参数的经典方法,能反映出边坡岩体变形和位移的非线性破坏特征。在此基础上,首先,提出一种麻雀搜索算法(Sparrow Sear... 岩质边坡的力学参数量化及稳定性分析对岩质边坡灾害的防治具有重要意义。Hoek-Brown(H B)准则是一种用于确定岩体力学参数的经典方法,能反映出边坡岩体变形和位移的非线性破坏特征。在此基础上,首先,提出一种麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)改进多层感知器(Multi-Layer Perceptron,MLP)的神经网络模型,并用于边坡稳定性预测、指标敏感性分析及参数反演。其次,将收集的1085组岩质边坡的几何参数和H B准则参数等作为输入变量,极限平衡理论Bishop法求解的安全系数作为输出变量,对SSA MLP模型进行训练学习和性能评估。最后,将该模型运用于25个边坡实例,验证模型的有效性。结果显示,该模型收敛速度快、精度高,为边坡稳定性分析和参数量化提供了一种新思路。 展开更多
关键词 安全工程 边坡稳定性 HOEK-BROWN准则 多层感知器(mlp)神经网络 麻雀搜索算法 参数反演
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基于MLP改进型深度神经网络学习资源推荐算法 被引量:22
7
作者 樊海玮 史双 +3 位作者 张博敏 张艳萍 蔺琪 孙欢 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第9期2629-2633,共5页
针对在线学习过程中出现的知识过载及传统推荐算法中存在的数据稀疏和冷启动问题,提出了一种基于多层感知机(MLP)的改进型深度神经网络学习资源推荐算法。该算法利用多层感知机对非线性数据处理的优势,将学习者特征和学习资源特征进行... 针对在线学习过程中出现的知识过载及传统推荐算法中存在的数据稀疏和冷启动问题,提出了一种基于多层感知机(MLP)的改进型深度神经网络学习资源推荐算法。该算法利用多层感知机对非线性数据处理的优势,将学习者特征和学习资源特征进行向量相乘的预测方式转换为输入多层感知机的方式,改进了DN-CBR神经网络推荐模型。为验证模型的有效性,以爱课程在线学习平台数据为样本构建数据集,通过对比实验表明,在该数据集上,改进后模型相较于DN-CBR模型在归一化折损累积增益和命中率指标上分别提升了1.2%和3%,有效地提高了模型的推荐性能。 展开更多
关键词 学习资源推荐 深度学习 卷积神经网络 word2vec 多层感知机
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随机样本遗传MLP模型算法 被引量:1
8
作者 尤志宁 浦云明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第21期121-127,143,共8页
提出的SSGAMLP(Small Set Genetic Algorithm Multilayer Perceptron)模型,是针对MLP模型易陷入局部最优,且模型泛化性不好,而遗传算法可以跳出局部最优,但是种群个体数较多,却带来运算复杂度的提高,目的是为了克服以上不足,将遗传算法... 提出的SSGAMLP(Small Set Genetic Algorithm Multilayer Perceptron)模型,是针对MLP模型易陷入局部最优,且模型泛化性不好,而遗传算法可以跳出局部最优,但是种群个体数较多,却带来运算复杂度的提高,目的是为了克服以上不足,将遗传算法与MLP模型相结合,将MLP模型节点的向下连接权值看成是低层向高层的映射,因此每个节点(包括权值和阈值)可以看成是一个特征表达,即遗传算法的基因表达,同时个体MLP模型训练使用的随机样本子集以及算法的交叉变异,相当于引入随机因子,存在获得未知特征表达的可能性。实验基于MNIST数据集,印证了SSGAMLP模型在性能上的优势。模型降低了个体运算复杂度,提高了泛化性,在一定程度上克服了过拟合性。 展开更多
关键词 多层感知机 遗传算法 随机子集 泛化性
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用于短文本分类的BLSTM_MLPCNN模型 被引量:11
9
作者 郑诚 洪彤彤 薛满意 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期206-211,共6页
文本表示和文本特征提取是自然语言处理的基础工作,直接影响文本分类的性能。文中提出了以字符级向量联合词向量作为输入的BLSTM_MLPCNN神经网络模型。该模型首先将卷积神经网络(CNN)作用于字符以获取字符级向量,并将字符级向量联合词... 文本表示和文本特征提取是自然语言处理的基础工作,直接影响文本分类的性能。文中提出了以字符级向量联合词向量作为输入的BLSTM_MLPCNN神经网络模型。该模型首先将卷积神经网络(CNN)作用于字符以获取字符级向量,并将字符级向量联合词向量作为预训练词嵌入向量,也即双向长短时记忆网(BLSTM)模型的输入;然后联合BLSTM模型的前向输出、词嵌入向量、后向输出构成文档特征图;最后利用多层感知器卷积神经网络(MLPCNN)进行特征提取。在相关数据集上的实验结果表明:相比于CNN,RNN以及CNN与RNN的组合模型,BLSTM_MLPCNN模型具有更优的分类性能。 展开更多
关键词 字符级向量 词向量 卷积神经网络(CNN) 双向长短时记忆神经网络(BLSTM) 多层感知器(mlp) 多层感知器卷积网络(mlpCNN)
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融合MLP和DBN的光伏发电预测算法 被引量:8
10
作者 徐先峰 蔡路路 张丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第3期266-272,共7页
精确的光伏发电预测对提高电力系统稳定性、保证电能质量、优化电网运行具有重大意义。为了解决现存光伏预测算法精度较低、性能较差的问题,同时为了综合利用多层感知器(MLP)解决非线性问题的能力以及深度信念网络(DBN)有效处理大量复... 精确的光伏发电预测对提高电力系统稳定性、保证电能质量、优化电网运行具有重大意义。为了解决现存光伏预测算法精度较低、性能较差的问题,同时为了综合利用多层感知器(MLP)解决非线性问题的能力以及深度信念网络(DBN)有效处理大量复杂数据的优势,构建了一种融合MLP和DBN的光伏预测算法(MLP-DBN),其基本思想是先利用MLP模型进行初步预测,再将观测值与预测值的残差输入DBN预测模型进行预测,最后用残差预测值对MLP模型的预测值进行修正。利用光伏发电实测数据仿真,探究了不同学习率下模型的预测性能,并对模型的各参数进行了寻找优化设置。使用均方根误差、平均绝对误差以及决定系数等性能指标评估结果表明,与传统的预测算法支持向量机(SVM)以及具有较高预测精度的深度学习算法长短期记忆网络(LSTM)相比,MLP-DBN算法性能有明显的提升,为光伏发电提供了一种高精度高性能的预测算法,可以有效解决光伏发电预测问题。 展开更多
关键词 光伏发电预测 深度学习 支持向量机(SVM) 长短期记忆网络(LSTM) 多层感知器-深度信念网络(mlp-DBN)算法
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基于MLP-ANN和SVM方法的多氯代二苯并呋喃光解半衰期QSPR比较研究 被引量:1
11
作者 于海英 李美萍 郝俊生 《生态毒理学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期240-247,共8页
多氯代二苯并呋喃(PCDFs)是全球性污染物之一,光化学降解是其主要的环境降解途径。基于分子二维拓扑结构提出的用于表征化合物结构参数的分子电性距离矢量描述子(MEDV),应用多层感知器神经网络(MLP-ANN)和支持向量机(SVM)对PCDFs在云杉... 多氯代二苯并呋喃(PCDFs)是全球性污染物之一,光化学降解是其主要的环境降解途径。基于分子二维拓扑结构提出的用于表征化合物结构参数的分子电性距离矢量描述子(MEDV),应用多层感知器神经网络(MLP-ANN)和支持向量机(SVM)对PCDFs在云杉针叶和飞灰表面的光解半衰期(t1/2)进行定量结构-性质相关(QSPR)分析,并用交互检验和外部样本对所建模型的稳定性进行了检验。旨在为PCDFs光解机理的QSPR研究提供新思路。结果表明,所建模型均具有良好的稳定性和预测能力,尤以MLP-ANN模型为佳,其建模相关系数(Rcum)、留一法交互检验相关系数(Q LOO)以及外部样本检验相关系数(Q ext)分别为0.850、0.816、0.954(云杉针叶表面)和0.892、0.753、0.897(飞灰表面)。 展开更多
关键词 多氯代二苯并呋喃(PCDFs) 分子电性距离矢量(MEDV) 光解半衰期 QSPR 多层感知器神经网络(mlp-ANN) 支持向量机(SVM)
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基于MLP神经网络的数控铣床几何误差补偿方法 被引量:5
12
作者 于海祥 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第8期140-143,共4页
针对三轴数控铣床加工工件的几何误差问题,提出一种基于多层感知器(MLP)神经网络的误差补偿方法。首先,设定铣床沿X轴和Y轴方向对工件进行铣削加工,通过3D坐标测量机测量刀头在Z轴上的定位误差数据。然后,利用这些数据来训练MLP神经网... 针对三轴数控铣床加工工件的几何误差问题,提出一种基于多层感知器(MLP)神经网络的误差补偿方法。首先,设定铣床沿X轴和Y轴方向对工件进行铣削加工,通过3D坐标测量机测量刀头在Z轴上的定位误差数据。然后,利用这些数据来训练MLP神经网络模型,拟合出三维的误差曲面。最后,根据获得的误差曲面,对铣床加工时的刀头坐标进行实时校正,以此提高加工精度。实验结果表明,提出的方法能够对机床加工误差进行精确地补偿,具有有效性和可行性。 展开更多
关键词 数控机床 几何误差补偿 多层感知器神经网络 误差曲面拟合
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产品需求预测的演化神经网络算法MLPES 被引量:1
13
作者 王瑛 《运筹与管理》 CSCD 2005年第3期5-9,59,共6页
在需求拉动型的供应链中,需求成为供应链的起点和动力源泉。由于制造商在供应链中的特殊地位,制造商成为供应链由需求驱动变为预测驱动的断耦点,以制造商为核心进行准确的需求预测可以在一定程度上减少需求不确定性的影响。本文在多层... 在需求拉动型的供应链中,需求成为供应链的起点和动力源泉。由于制造商在供应链中的特殊地位,制造商成为供应链由需求驱动变为预测驱动的断耦点,以制造商为核心进行准确的需求预测可以在一定程度上减少需求不确定性的影响。本文在多层感知器的框架上,提出了基于演化策略的神经网络预测方法MLPES,改进了在多层感知器中普遍采用的BP算法,并设计了学习算法的流程,通过反复测试确定了模型的参数,最后对预测结果进行了分析。 展开更多
关键词 企业管理 供应链管理 需求预测 演化策略 断耦点 多层感知器
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基于混合模型CHMM和MLP的数码语音识别系统
14
作者 张培玲 李辉 《工矿自动化》 2009年第12期64-68,共5页
针对传统的CHMM应用于语音识别系统存在的缺点,提出了一种由CHMM和MLP网构成的混合模型。该混合模型将MLP网引入到CHMM中来计算每个状态的输出概率,通过MLP网的非线性预测能力代替CHMM中的似然估计值对输出概率进行分析、分类,从而加强... 针对传统的CHMM应用于语音识别系统存在的缺点,提出了一种由CHMM和MLP网构成的混合模型。该混合模型将MLP网引入到CHMM中来计算每个状态的输出概率,通过MLP网的非线性预测能力代替CHMM中的似然估计值对输出概率进行分析、分类,从而加强和提高CHMM的语音识别能力。实验结果表明,将该混合模型应用到语音识别系统中,其识别效果明显优于基于传统的CHMM的识别系统。 展开更多
关键词 数码语音识别 连续隐马尔可夫模型 多层感知器 CHMM mlp
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线性化逐层优化MLP训练算法
15
作者 周志杰 胡光锐 李群 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期15-18,共4页
提出了线性化逐层优化MLP训练算法(LOLL).LOLL采用循环方式逐层对MLP的连接权值进行训练.训练连接权值时用一阶泰勒级数表示神经元的非线性激活函数以实现神经网络的线性化,使MLP的训练问题转化为一个线性问题.... 提出了线性化逐层优化MLP训练算法(LOLL).LOLL采用循环方式逐层对MLP的连接权值进行训练.训练连接权值时用一阶泰勒级数表示神经元的非线性激活函数以实现神经网络的线性化,使MLP的训练问题转化为一个线性问题.同时,为保证神经网络线性化条件不被破坏,LOLL通过在神经网络的误差函数中计入部分线性化误差限制参数的改变幅度,对神经网络的误差函数进行了修正.实验结果显示,LOLL训练算法的速度比传统的BP算法快4倍,用它构成的语音信号非线性预测器有较好的预测性能. 展开更多
关键词 语音信号处理 多层线性感知器 训练算法 mlp
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基于MLP的伪装语音说话人性别鉴定
16
作者 张晓 管林玉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S02期395-398,共4页
文中提出了一种基于神经网络的伪装语音说话人识别模型,用以实现从共振峰的中心频率、带宽、音强等参数识别伪装语音说话人的性别。该模型以多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)为框架,经全连接的非线性堆叠计算获取识别结果,并在... 文中提出了一种基于神经网络的伪装语音说话人识别模型,用以实现从共振峰的中心频率、带宽、音强等参数识别伪装语音说话人的性别。该模型以多层感知机(Multi-Layer Perceptron,MLP)为框架,经全连接的非线性堆叠计算获取识别结果,并在模型的训练阶段采用L-BFGS进行优化参数的求解。实验中采用SoundTouch对男性和女性的自然语音进行伪装,探讨了网络结构与激活函数对该模型的影响,以及该识别模型对不同电子伪装手段的适应能力。实验结果表明,基于MLP的识别模型能高效区分采用不同电子伪装手段伪装后的语音对应的说话人的性别。 展开更多
关键词 多层感知机 电子伪装语音 性别鉴定 共振峰 说话人
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基于MLP-SVM的驾驶员换道行为预测 被引量:12
17
作者 密俊霞 于会龙 席军强 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期3020-3029,共10页
驾驶员行为的不确定性为高级驾驶辅助系统的应用带来挑战。为更加准确预测驾驶员的换道行为,通过深入研究多层感知机(MLP)深度学习算法与支持向量机(SVM)算法,设计了MLP-SVM预测算法,应用于驾驶员换道行为预测。基于驾驶车辆信息和周围... 驾驶员行为的不确定性为高级驾驶辅助系统的应用带来挑战。为更加准确预测驾驶员的换道行为,通过深入研究多层感知机(MLP)深度学习算法与支持向量机(SVM)算法,设计了MLP-SVM预测算法,应用于驾驶员换道行为预测。基于驾驶车辆信息和周围交通环境信息建立驾驶员换道行为预测模型,并采用公开实车驾驶数据集进行验证。研究结果表明,基于MLP-SVM的驾驶员换道行为预测模型,与分别基于MLP或SVM的驾驶员换道行为预测模型对比,取得的最高预测准确率为92.6%,可更早预测出换道行为,提前预测时间可达4.54 s。 展开更多
关键词 智能车辆 换道行为 多层感知机 支持向量机 预测模型
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基于MLP的海上无人跨域协同效能评估系统的设计与实现 被引量:3
18
作者 胡宏宇 郜天柱 谷海涛 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2542-2551,共10页
针对海上无人协同跨域系统的探测能力效能评估问题,需开展评估指标、评估算法等研究。将机器人自身参数与环境参数结合构建了评价指标计算模型,如探测覆盖率、重复探测率、单位面积上的像素数量、能量等指标和海上无人跨域协同系统探测... 针对海上无人协同跨域系统的探测能力效能评估问题,需开展评估指标、评估算法等研究。将机器人自身参数与环境参数结合构建了评价指标计算模型,如探测覆盖率、重复探测率、单位面积上的像素数量、能量等指标和海上无人跨域协同系统探测能力指标评价体系,降低了评估过程中的主观性,采用ADC(availability dependability capability)法结合层次分析法生成训练数据,利用MLP(multilayer perceptron)神经网络法客观地衡量系统的效能,结果表明:生成的数据集规模达到2万,该模型评估误差在3%以下,验证了其有效性和适用性;利用PyQt5框架搭建了评估系统界面,实现了环境建模、数据录入、效能评估的功能。 展开更多
关键词 效能评估 mlp 海上无人跨域协同系统 ADC模型 层次分析法
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基于MLP网络的智能控制及应用
19
作者 赵英凯 《南京化工大学学报》 1996年第3期12-16,共5页
讨论了一种基于MLP网络的智能控制系统。它利用一个多层感知器(MLP)作为被控对象的在线辨识器,而用另一线性神经网络结构构成PID控制器。采用变步长BP加速算法求得多层感知器的各联接权重与阀值的学习规律与控制器参数的... 讨论了一种基于MLP网络的智能控制系统。它利用一个多层感知器(MLP)作为被控对象的在线辨识器,而用另一线性神经网络结构构成PID控制器。采用变步长BP加速算法求得多层感知器的各联接权重与阀值的学习规律与控制器参数的自整定算法。通过化肥厂变换炉控制的仿真研究与一列管换热器温度控制系统的仿真试验,说明该算法是有效的。 展开更多
关键词 神经网络 BP算法 智能控制 mlp网络 自动控制
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基于VMD与MLP的电机轴承故障检测方法 被引量:9
20
作者 黄晓诚 贺青川 陈文华 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第7期911-918,共8页
针对现有的永磁同步电机(PMSM)轴承故障检测方法准确度低的问题,对PMSM轴承故障表征方法和基于神经网络的检测方法进行了研究,提出了一种PMSM轴承故障归一化表征指标集合的构建方法,和一种基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法。首先,采... 针对现有的永磁同步电机(PMSM)轴承故障检测方法准确度低的问题,对PMSM轴承故障表征方法和基于神经网络的检测方法进行了研究,提出了一种PMSM轴承故障归一化表征指标集合的构建方法,和一种基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法。首先,采用融合PMSM轴承故障频域特征进行归一化处理的方法,构建了一个PMSM轴承故障表征指标集合;然后,利用优化后的变分模态分解(VMD)方法,对振动信号进行了降噪重构,提取了故障频域特征,并计算出了归一化指标集合;利用基于多层感知器(MLP)的神经网络模型对获取的归一化指标集合进行了训练,得到了一种高准确度PMSM轴承故障检测器;最后,采用了一套可以模拟数控机床进给传动系统的试验测试装置,对基于VMD和MLP的PMSM轴承故障检测方法的有效性和先进性进行了验证。研究结果表明:PMSM轴承故障表征指标集合比现有的指标具有更强的故障表征能力,基于VMD和MLP的PMSM检测方法的平均检测准确度高达95.4%;该结果验证了归一化PMSM轴承故障表征指标集合的先进性,以及基于VMD与MLP的PMSM轴承故障检测方法的有效性。 展开更多
关键词 轴承故障特征提取 永磁同步电机 故障表征 神经网络 变分模态分解 多层感知器 归一化处理
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