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基于IGA优化BP神经网络的双目视觉定位研究
被引量：
1
1
作者
单杰
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第S01期74-77,共4页
针对基于传统遗传算法(GA)优化BP神经网络的双目视觉定位存在迭代时间过长和精度偏低的问题,设计了一种基于改进遗传算法(IGA)优化BP神经网络的模型,从而完成双目视觉定位计算。该模型可提高BP网络的全局寻优效果和收敛性,提升网络的处...
针对基于传统遗传算法(GA)优化BP神经网络的双目视觉定位存在迭代时间过长和精度偏低的问题,设计了一种基于改进遗传算法(IGA)优化BP神经网络的模型,从而完成双目视觉定位计算。该模型可提高BP网络的全局寻优效果和收敛性,提升网络的处理效能与准确性,最终使相机实现更高的定位准确度和更迅速的运算速率。详细介绍了IGA优化BP神经网络的双目视觉定位算法流程,并进行了相应的实验验证。验证结果表明:(1)在未优化情况下,坐标预测值的误差均值为0.66 mm,而经过IGA优化后,坐标误差均值减小至0.08 mm。(2)BP神经网络经优化后,其定位精度达到了0.12 mm,定位误差减小了近0.01。(3)在双目视觉定位方面,BP神经网络的平均精度为0.12 mm,与采用OpenCV进行定位比较,基于IGA优化BP神经网络的定位方法精度接近0.08 mm,定位精度能够满足要求。
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关键词
双目视觉定位
BP神经网络
改进遗传算法
全局寻优
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职称材料
非高斯噪声下基于CKMC-CKF的发电机动态状态估计
被引量：
1
2
作者
赵志雷
黄继东
+1 位作者
王义
杨志伟
《广东电力》
北大核心
2024年第3期115-122,共8页
准确的动态状态估计对于电力系统实时运行状态的监测至关重要。针对同步发电机中非高斯噪声导致状态估计器性能下降的实际情况,提出一种基于基于柯西核最大相关熵(Cauchy kernel maximum correntropy, CKMC)的容积卡尔曼滤波(cubature K...
准确的动态状态估计对于电力系统实时运行状态的监测至关重要。针对同步发电机中非高斯噪声导致状态估计器性能下降的实际情况,提出一种基于基于柯西核最大相关熵(Cauchy kernel maximum correntropy, CKMC)的容积卡尔曼滤波(cubature KF,CKF)算法(简称CKMC-CKF算法)。首先,建立CKMC目标函数,采用2种加权局部相似度来更新噪声协方差矩阵,从而降低不良数据的权重;其次,利用线性化回归方程统一目标函数中的状态和测量误差,并通过定点迭代法获得最佳估计状态。最后,以IEEE 39节点系统为算例分析验证所提出方法的有效性。与CKF和最大熵CKF相比,CKMC-CKF在非高斯噪声环境下具有更好的估计精度和更强的鲁棒性。
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关键词
发电机
动态状态估计
容积卡尔曼滤波
柯西核最大相关熵
非高斯噪声
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职称材料
题名
基于IGA优化BP神经网络的双目视觉定位研究
被引量：
1
1
作者
单杰
机构
国能神东煤炭集团有限责任公司供电中心
出处
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024年第S01期74-77,共4页
文摘
针对基于传统遗传算法(GA)优化BP神经网络的双目视觉定位存在迭代时间过长和精度偏低的问题,设计了一种基于改进遗传算法(IGA)优化BP神经网络的模型,从而完成双目视觉定位计算。该模型可提高BP网络的全局寻优效果和收敛性,提升网络的处理效能与准确性,最终使相机实现更高的定位准确度和更迅速的运算速率。详细介绍了IGA优化BP神经网络的双目视觉定位算法流程,并进行了相应的实验验证。验证结果表明:(1)在未优化情况下,坐标预测值的误差均值为0.66 mm,而经过IGA优化后,坐标误差均值减小至0.08 mm。(2)BP神经网络经优化后,其定位精度达到了0.12 mm,定位误差减小了近0.01。(3)在双目视觉定位方面,BP神经网络的平均精度为0.12 mm,与采用OpenCV进行定位比较,基于IGA优化BP神经网络的定位方法精度接近0.08 mm,定位精度能够满足要求。
关键词
双目视觉定位
BP神经网络
改进遗传算法
全局寻优
分类号
TD633.2 [矿业工程—矿山机电]
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职称材料
题名
非高斯噪声下基于CKMC-CKF的发电机动态状态估计
被引量：
1
2
作者
赵志雷
黄继东
王义
杨志伟
机构
国能神东煤炭集团有限责任公司供电中心
许继电气股份
有限
公司
郑州大学电气与信息工程学院
国网三门峡
供电
公司
出处
《广东电力》
北大核心
2024年第3期115-122,共8页
基金
神东集团科技项目(GJNY-21-34)
国家自然科学基金项目(62203395)
河南省博士后科研启动项目(202101011)。
文摘
准确的动态状态估计对于电力系统实时运行状态的监测至关重要。针对同步发电机中非高斯噪声导致状态估计器性能下降的实际情况,提出一种基于基于柯西核最大相关熵(Cauchy kernel maximum correntropy, CKMC)的容积卡尔曼滤波(cubature KF,CKF)算法(简称CKMC-CKF算法)。首先,建立CKMC目标函数,采用2种加权局部相似度来更新噪声协方差矩阵,从而降低不良数据的权重;其次,利用线性化回归方程统一目标函数中的状态和测量误差,并通过定点迭代法获得最佳估计状态。最后,以IEEE 39节点系统为算例分析验证所提出方法的有效性。与CKF和最大熵CKF相比,CKMC-CKF在非高斯噪声环境下具有更好的估计精度和更强的鲁棒性。
关键词
发电机
动态状态估计
容积卡尔曼滤波
柯西核最大相关熵
非高斯噪声
Keywords
generator
dynamic state estimation
cubature Kalman filter
maximum correntropy
non-Gaussian noise
分类号
TM31 [电气工程—电机]
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IGA优化BP神经网络的双目视觉定位研究
单杰
《工矿自动化》
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
2
非高斯噪声下基于CKMC-CKF的发电机动态状态估计
赵志雷
黄继东
王义
杨志伟
《广东电力》
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
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