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基于RBF-BP混合神经网络的烧结烟气NOx预测 认领
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作者 易正明 邓植丹 +3 位作者 覃佳卓 刘强 杜东 张东升 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第7期639-646,共8页
对烧结烟气NOx生成量进行预测,能为烧结NOx源头和过程减排提供有效指导。利用BP神经网络模型和RBF神经网络模型对烧结烟气NOx进行了预测,在此基础上结合BP模型自适应学习能力强和RBF模型快速收敛的特性,采用优化模型结构、设立连接层的... 对烧结烟气NOx生成量进行预测,能为烧结NOx源头和过程减排提供有效指导。利用BP神经网络模型和RBF神经网络模型对烧结烟气NOx进行了预测,在此基础上结合BP模型自适应学习能力强和RBF模型快速收敛的特性,采用优化模型结构、设立连接层的方法,构建RBF-BP混合神经网络模型进行了NOx预测研究,并对3种模型的预测结果进行了对比分析。研究表明,3种神经网络模型中,RBF-BP混合模型的均方根误差为11.37mg/m^3,平均绝对误差为7.14mg/m^3,最大绝对误差为35.47mg/m^3,最小绝对误差为0.0083mg/m^3,各评价指标均为3种模型中最优,混合神经网络模型的预测数据稳定性更好,结果拟合程度更高且收敛速度最快。采用混合模型预测NOx能有效消除烟气NOx生成量反馈延迟。 展开更多
关键词 RBF神经网络 BP神经网络 烧结烟气 氮氧化物 预测
基于神经网络的除尘器故障诊断 认领
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作者 张力 李江生 +1 位作者 李建龙 陈怡潇 《矿业安全与环保》 北大核心 2020年第1期89-94,99共7页
针对目前除尘器故障诊断主要基于人工经验判断并结合停机检查,存在科学性与自动化水平不足、诊断效率低等问题,分析了除尘器滤芯破损、清灰失效、滤芯堵塞、卸灰障碍4个主要故障类型,选取粉尘排放浓度、过滤阻力、入口风量、漏风率、耗... 针对目前除尘器故障诊断主要基于人工经验判断并结合停机检查,存在科学性与自动化水平不足、诊断效率低等问题,分析了除尘器滤芯破损、清灰失效、滤芯堵塞、卸灰障碍4个主要故障类型,选取粉尘排放浓度、过滤阻力、入口风量、漏风率、耗气量5个诊断参数,建立了除尘器故障诊断的BP和RBF神经网络预测模型。实例分析表明:BP神经网络模型收敛速度快,预测效果理想,可以准确判断除尘器故障类型,对滤芯破损、清灰失效、滤芯堵塞、卸灰故障的平均预测误差分别为0.035%、0.110%、0.118%、0.215%,预测结果优于RBF神经网络。 展开更多
关键词 除尘器 故障诊断 多参数模型 BP神经网络 RBF神经网络
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附加惯性项神经网络云台自抗扰控制研究 认领
3
作者 刘欣 罗晓曙 《现代电子技术》 北大核心 2020年第3期154-157,共4页
针对自抗扰控制器参数较多且不易整定的缺陷,以三轴增稳云台内框为研究对象,提出一种附加惯性项神经网络云台自抗扰控制方法。该方法首先通过添加附加惯性项的RBF神经网络对被控对象进行辨识,从而获得单神经网络自学习需要的Jacobian信... 针对自抗扰控制器参数较多且不易整定的缺陷,以三轴增稳云台内框为研究对象,提出一种附加惯性项神经网络云台自抗扰控制方法。该方法首先通过添加附加惯性项的RBF神经网络对被控对象进行辨识,从而获得单神经网络自学习需要的Jacobian信息,然后将扩展的积分系数、非线性误差反馈控制律中的比例系数和微分系数作为单神经元的权重,利用单神经元的自学习能力改进自抗扰控制器。仿真结果表明:加入神经网络的自抗扰控制器具有较好的鲁棒性,与参数固定的常规自抗扰控制器相比具有更高的精度和更快的响应速度。 展开更多
关键词 神经网络云台 自抗扰控制 RBF神经网络 Jacobian信息 收敛速度 鲁棒性测试
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基于BP神经网络对脱氧合金冶炼中元素收得率的预测 认领
4
作者 朱家明 燕惹弟 +1 位作者 张航 卢敏欣 《青海大学学报》 2020年第4期70-77,共8页
为了准确地预测炼钢生产中脱氧合金化过程中元素收得率,本研究基于BP与RBF神经网络模型对脱氧合金冶炼中元素收得率预测精度进行对比分析。结果表明:(1)根据预测结果精度确定脱氧合金冶炼中元素收得率预测使用BP神经网络模型;(2)基于BP... 为了准确地预测炼钢生产中脱氧合金化过程中元素收得率,本研究基于BP与RBF神经网络模型对脱氧合金冶炼中元素收得率预测精度进行对比分析。结果表明:(1)根据预测结果精度确定脱氧合金冶炼中元素收得率预测使用BP神经网络模型;(2)基于BP神经网络模型对脱氧合金冶炼中C、Mn两种元素收得率进行预测分析得出:C元素收得率预测区间为[0.8949,0.9012]、Mn元素收得率预测区间为[0.9045,0.9195]。基于BP神经网络模型能够较为准确地预测脱氧合金冶炼中元素收得率区间,从而控制合金用量,达到降低炼钢成本的目的。 展开更多
关键词 脱氧合金化 BP神经网络 RBF神经网络 元素收得率 预测
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压制生土砖强度的人工神经网络预测模型 认领
5
作者 王毅红 张建雄 +2 位作者 兰官奇 田桥罗 张俊旗 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期115-121,共7页
为了获得压制生土砖抗压强度预测模型,针对成型压力、含水率、水泥含量及高厚比对压制生土砖抗压强度的影响,基于国内外研究中的91组压制生土砖抗压强度试验数据,分别建立了用于预测压制生土砖抗压强度的BP神经网络模型和径向基(RBF)神... 为了获得压制生土砖抗压强度预测模型,针对成型压力、含水率、水泥含量及高厚比对压制生土砖抗压强度的影响,基于国内外研究中的91组压制生土砖抗压强度试验数据,分别建立了用于预测压制生土砖抗压强度的BP神经网络模型和径向基(RBF)神经网络模型,并将模型预测结果分别与试验结果及回归分析模型进行对比。结果表明:人工神经网络模型对压制生土砖抗压强度的预测精度显著优于回归分析方法;压制生土砖抗压强度与其配合比、成型压力及高厚比间存在复杂的非线性关系,回归分析模型不适用于解决此类复杂问题;BP神经网络模型的整体预测效果较好,但容易陷入局部最优;RBF神经网络模型能可靠地预测压制生土砖抗压强度,预测结果与试验结果比值的平均值为1.007,标准差为0.085,该预测模型具有较高精确度,能有效解决压制生土砖抗压强度与其影响因素间复杂的非线性关系,可为压制生土砖的配合比设计提供参考。 展开更多
关键词 RBF神经网络 BP神经网络 压制生土砖 抗压强度 回归分析模型
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基于RBF神经网络的光纤电流互感器温度补偿 认领
6
作者 王佳颖 王朔 +3 位作者 刘宸 冯利民 王鼎 靳俊杰 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2020年第6期118-121,126,共5页
光纤电流互感器在实际运行中易受外界温度影响,其输出精度会出现漂移偏差。为提高光纤电流互感器测量比值误差的温度稳定性,提出了基于RBF神经网络的光纤电流互感器温度补偿方法。将温度和温变率作为神经网络输入、光纤电流互感器的比... 光纤电流互感器在实际运行中易受外界温度影响,其输出精度会出现漂移偏差。为提高光纤电流互感器测量比值误差的温度稳定性,提出了基于RBF神经网络的光纤电流互感器温度补偿方法。将温度和温变率作为神经网络输入、光纤电流互感器的比值误差作为输出,建立了RBF神经网络温度补偿模型。相比BP神经网络,仿真结果显示,基于RBF神经网络的温度补偿模型准确度较高,预测结果误差低于3%。同时,经过RBF神经网络温度补偿,实验结果表明,光纤电流互感器在输出比差小于±0.1%,满足GBT20840.8标准规定的0.2S级准确度。 展开更多
关键词 光纤电流互感器 比值误差 RBF神经网络 BP神经网络
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基于灰色神经网络的装备计量预测研究与实现 认领
7
作者 周东方 王志虎 丁风海 《计算机测量与控制》 2020年第6期23-27,共5页
基于装备计量数据历史样本数据较少的特点,将适合小样本的灰色理论GM (1,1)模型应用于基于计量数据的装备状态预测,同时为提高GM (1,1)模型精度,提出了基于RBF神经网络优化GM (1,1)传统模型的灰色神经网络模型;装备计量数据实例应用分... 基于装备计量数据历史样本数据较少的特点,将适合小样本的灰色理论GM (1,1)模型应用于基于计量数据的装备状态预测,同时为提高GM (1,1)模型精度,提出了基于RBF神经网络优化GM (1,1)传统模型的灰色神经网络模型;装备计量数据实例应用分析表明,上述模型均可获得该装备计量数据的合理预测值,且相对于GM (1,1)传统模型,GM (1,1)优化模型具有更优的模型精度和预测效果,基于Matlab开发的装备计量预测软件,实现了GM (1,1)传统及优化模型下装备计量状态预测及比较的可视化操作,为装备计量保障提供了可参考的技术方案。 展开更多
关键词 装备保障 计量数据 预测 灰色模型 RBF神经网络 灰色神经网络 优化 MATLAB
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基于超混沌理论的网络视频加密应用 认领
8
作者 胡海 王杰 +1 位作者 关鹏 周旭升 《电子测量技术》 2020年第9期109-113,共5页
在融媒体上升为国家战略的大背景下,为了进一步增强网络流媒体传输的安全性,高维混沌扩大了密钥空间,在增强的网络带宽和计算能力的条件下,总结了高维混沌加密理论和技术,针对不同的安全性和实时性要求,构建了不同维度混沌加密视频流的... 在融媒体上升为国家战略的大背景下,为了进一步增强网络流媒体传输的安全性,高维混沌扩大了密钥空间,在增强的网络带宽和计算能力的条件下,总结了高维混沌加密理论和技术,针对不同的安全性和实时性要求,构建了不同维度混沌加密视频流的框架;引入RBF神经网络加速对高维混沌系统的性能分析效率,为加密系统的智能化奠定基础。经验证,所提方法对720 p网络高清视频处理可以有效抵抗频率分析,并能达到准实时性,具备有效性和实用性,以及开发通用模块的价值。 展开更多
关键词 高维超混沌系统 网络媒体加密 RBF神经网络 LYAPUNOV指数
基于RBF神经网络的网络安全态势感知预测研究 认领
9
作者 钱建 李思宇 《网络空间安全》 2020年第5期62-67,73,共7页
针对网络安全态势的感知问题,结合巨龙山和者磨山风电场的运行情况,文章提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型,采用K-means聚类算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势,并采用训练数据来训练该模型。训练结果表... 针对网络安全态势的感知问题,结合巨龙山和者磨山风电场的运行情况,文章提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的网络安全态势预测模型,采用K-means聚类算法对网络参数进行优化并感知网络安全态势,并采用训练数据来训练该模型。训练结果表明,该方法能较准确的获得态势预测结果,具有较高的检测准确率,与BP神经网络预测对比也显示出更高的精度与更好的适应性。 展开更多
关键词 RBF神经网络 网络安全 态势感知 预测
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PSO-RBF神经网络在供水管网节能上的应用 认领
10
作者 王力 孙贺 《现代电子技术》 北大核心 2020年第1期136-139,共4页
目前供水管网系统中的水泵机组存在用水规模大、过压供水的情况,为解决供水管网系统电量消耗大的问题,提出一种基于正则化RBF神经网络和粒子群算法的水泵压力控制策略。首先,通过供水管网结构分析寻找各区域最不利出水点;然后,利用历史... 目前供水管网系统中的水泵机组存在用水规模大、过压供水的情况,为解决供水管网系统电量消耗大的问题,提出一种基于正则化RBF神经网络和粒子群算法的水泵压力控制策略。首先,通过供水管网结构分析寻找各区域最不利出水点;然后,利用历史数据训练正则化RBF神经网络使其具备水力模型辨识能力,并通过粒子群算法对神经网络学习过程进行优化,提高学习效率;最后根据当前压力输入输出样本集进行水泵压力自校正控制,实现水泵压力的智能控制。经过验证,该系统可以实现在满足供水管网用水需求的前提下,降低水泵压力,消除过压供水,有效地节约能源。 展开更多
关键词 供水管网节能 智能控制 RBF神经网络 粒子群算法 自校正控制 节能减排
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基于RBF算法的公交车到站时间预测 认领
11
作者 边冰 郑军 赵斌 《现代电子技术》 北大核心 2020年第14期131-134,共4页
传统的公交车时间预测由于多方面因素影响导致很难建立数学模型,预测结果精度不理想很难让市民满意,这将很难提高公共交通的服务水平和服务质量。由于RBF神经网络能够迅速地逼近实际值,为此文中提出一种基于RBF神经网络的公交车到站时... 传统的公交车时间预测由于多方面因素影响导致很难建立数学模型,预测结果精度不理想很难让市民满意,这将很难提高公共交通的服务水平和服务质量。由于RBF神经网络能够迅速地逼近实际值,为此文中提出一种基于RBF神经网络的公交车到站时间预测,以公交车到站时间为输入,以两站相差的时间为输出建立模型。通过仿真和分析,并且和BP神经网络进行预测结果对比,实验结果表明,RBF神经网络在公交车到站时间预测结果与实际值更为接近,并且优于BP神经网络。 展开更多
关键词 公交车 时间预测 RBF神经网络 数学建模 网络训练 仿真分析
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基于群智优化RBF神经网络的预测控制模型研究 认领
12
作者 肖磊 郭立渌 +1 位作者 汪晓洁 邱杰 《机床与液压》 北大核心 2020年第12期198-203,共6页
为了提高预测控制模型的准确度,采用RBF神经网络来完成网络流量预测,并借助群体智能算法中的混合蛙跳算法来实现模型参数的优化。首先,在建模过程中引入混合蛙跳算法。然后,将RBF神经网络权重和阈值作为青蛙个体,随机产生的多个权重和... 为了提高预测控制模型的准确度,采用RBF神经网络来完成网络流量预测,并借助群体智能算法中的混合蛙跳算法来实现模型参数的优化。首先,在建模过程中引入混合蛙跳算法。然后,将RBF神经网络权重和阈值作为青蛙个体,随机产生的多个权重和阈值组合个体构成蛙群。对蛙群进行分组,并通过不断重新分组和组内迭代的方法来获取全局最优个体,从而得到最优权重和阈值,以便确定最优的预测控制模型。经过实验证明:采用基于群体智能优化RBF神经网络的预测控制模型具有更高的准确度。 展开更多
关键词 RBF神经网络 群体智能 混合蛙跳算法 网络流量预测 适应度函数
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基于RBF和数据流的汽车电控发动机故障诊断装置研究 认领
13
作者 麦鹏 《微型电脑应用》 2020年第7期45-48,共4页
动态数据流能够为维修工作提供强大的辅助作用,维修人员据此能够对各类传感器产生的相关动态数据(输进、输出讯号期间)进行快速解读,可有效弥补传统评判、维修汽车产生各类故障过程以维修经验为主的方式的不足。主要对基于RBF和数据流... 动态数据流能够为维修工作提供强大的辅助作用,维修人员据此能够对各类传感器产生的相关动态数据(输进、输出讯号期间)进行快速解读,可有效弥补传统评判、维修汽车产生各类故障过程以维修经验为主的方式的不足。主要对基于RBF和数据流的汽车电控发动机故障诊断过程进行了研究,在分析汽车数据流的基础上,介绍了运用RBF和数据流诊断电控发动机故障的原理及过程,进一步提高借助数据流开展诊断与评判相关故障工作的效率及准确率,以期为完善发动机故障的检测过程提供参考。 展开更多
关键词 数据流 RBF神经网络 电控发动机 故障诊断
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基于RBF神经网络的波音737NG飞机引气系统故障诊断模型 认领
14
作者 肖晓阳 《航空维修与工程》 2020年第7期81-84,共4页
鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于... 鉴于波音737NG飞机引气系统故障率高、无系统衰退指示、无系统自检计算机、系统故障难放行、排故困难等特点,为快速准确地排除引气系统故障,提出利用RBF神经网络建立故障诊断模型,经实例验证,该模型能有效诊断引气系统故障,可辅助用于引气系统的排故。 展开更多
关键词 引气系统 故障诊断 RBF神经网络 排故
胶带输送机多点驱动功率平衡控制方法研究 认领
15
作者 杨海靳 《同煤科技》 2020年第4期25-27,31,共4页
本文针对塔山矿带式输送机机采用多点驱动功率平衡问题,分析了多点驱动皮带机的功率平衡原理,介绍了RBF神经网络PID控制方法,提出了两点及两点以上驱动的功率平衡策略及控制流程,现场应用验证了所提控制方法的有效性。
关键词 多点驱动系统 功率平衡 RBF神经网络
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基于数据驱动的CSTR自适应准滑模控制 认领
16
作者 丰杰华 官星辰 +2 位作者 马鲁宁 赵东亚 张贝贝 《控制工程》 CSCD 北大核心 2020年第8期1305-1309,共5页
连续搅拌反应釜(Continuous Stirred Tank Reactor,CSTR)作为化工生产中的核心设备之一,具有典型的非线性特征。针对这种二阶非线性不确定系统,基于积分滑模的控制特性和RBF神经网络的逼近能力设计了一种基于数据驱动的自适应准滑模控... 连续搅拌反应釜(Continuous Stirred Tank Reactor,CSTR)作为化工生产中的核心设备之一,具有典型的非线性特征。针对这种二阶非线性不确定系统,基于积分滑模的控制特性和RBF神经网络的逼近能力设计了一种基于数据驱动的自适应准滑模控制器。仿真结果表明,该算法能很好地使CSTR跟踪给定的温度信号,与普通滑模控制器相比,不需要动力学模型,放松了设计条件;与基于RBF神经网络整定的PID控制器相比,表现出较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 数据驱动 自适应滑模控制 CSTR RBF神经网络
分布式电源并网电能质量智能测评与方法研究 认领
17
作者 马立新 杨天笑 豆晨飞 《电子测量技术》 2020年第11期74-78,共5页
电能质量的优劣对配电网安全经济运行至关重要,分布式电源并网对配电网电能质量带来了扰动。传统方法用单一电能质量指标进行评估,有明显人为因素和局限性。根据电能质量国标,提炼出了8个评价指标,构建了分布式电源并网电能质量综合评... 电能质量的优劣对配电网安全经济运行至关重要,分布式电源并网对配电网电能质量带来了扰动。传统方法用单一电能质量指标进行评估,有明显人为因素和局限性。根据电能质量国标,提炼出了8个评价指标,构建了分布式电源并网电能质量综合评价指标体系和分级模型,采用RBF神经网络为核心的算法,用正交最小二乘法学习确定权值,由算法得到的值可以量化评测配电网能效水平和运行状态。最后比较运用层次分析法、模糊数学法等算法对算例实测数据进行评估结果,新算法仿真表明RBF神经网络评估方法更科学准确、客观合理。该方法既有理论基础又采用智能算法,更好的为分布式电源并网后电能质量进行评估。 展开更多
关键词 分布式电源 电能质量评估 RBF神经网络
基于GA优化RBF神经网络的机器人轨迹规划 认领
18
作者 胡晓伟 安立雄 王宪伦 《计算技术与自动化》 2020年第1期18-22,共5页
针对机器人在不确定环境下末端执行器运动轨迹的准确性及平稳性问题,采用基于遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络的轨迹规划方法对Kinova Mico2机器人进行轨迹规划研究。介绍了机器人的相关参数及坐标系、建立了D-H矩阵和运动学... 针对机器人在不确定环境下末端执行器运动轨迹的准确性及平稳性问题,采用基于遗传算法(GA)优化径向基函数(RBF)神经网络的轨迹规划方法对Kinova Mico2机器人进行轨迹规划研究。介绍了机器人的相关参数及坐标系、建立了D-H矩阵和运动学模型。提取机器人实际抓取物品的直线轨迹并等分插补,用GA优化并实时在线更新RBF神经网络的权值,以更优的权值参数建立新的RBF网络。研究结果表明:相比优化前,基于GA优化RBF的规划轨迹逼近误差小且平滑稳定,仿真结果较为稳定,轨迹规划的可行性满足机器人实际抓取工作的需要。 展开更多
关键词 遗传算法 机器人 RBF神经网络 轨迹规划
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基于RBF神经网络的体检指标与中医体质关联性研究 认领
19
作者 罗悦 刘玉楠 +1 位作者 林冰 温川飙 《数字中医药(英文)》 2020年第1期11-19,共9页
目的采用RBF神经网络技术,构建体检指标与中医体质关联模型,研究二者关联性。方法对采集的650例体检者体检指标和中医体质类型原始数据进行数据清理、分类、整理,形成有效数据,并将其分为学习组和测试组。运用RBF神经网络技术和学习组... 目的采用RBF神经网络技术,构建体检指标与中医体质关联模型,研究二者关联性。方法对采集的650例体检者体检指标和中医体质类型原始数据进行数据清理、分类、整理,形成有效数据,并将其分为学习组和测试组。运用RBF神经网络技术和学习组有效样本,构建体检指标与中医体质关联模型,再运用测试组有效样本测试关联模型的正确率和误差。结果在所选取的样本中,血脂指标-中医体质关联模型最高正确率为80%;肾功指标-中医体质关联模型最高正确率为100%;血常规(男)指标-中医体质关联模型最高正确率为100%;血常规(女)指标-中医体质关联模型最高正确率为88.8%;尿常规指标-中医体质关联模型最高正确率为84.1%;输血全套体检指标-中医体质关联模型最高正确率为100%。结论对本论文所选取的样本,证明体检指标与中医体质有较强的关联性,将该关联模型用于中医体质辨识具有一定的可行性。 展开更多
关键词 中医体质 体检指标 关联模型 RBF神经网络
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基于RBF终端滑模观测器的电机转子位置估计 认领
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作者 刘慧博 江帅璐 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第1期71-75,共5页
无刷直流电机常采用位置传感器来检测转子位置,这会影响系统的可靠性,增加电机体积和成本。采用无位置传感器控制技术:引入终端滑模面,其具有快速收敛性和良好观测精度,可减少相位滞后问题;采用RBF神经网络来设计观测器的控制策略,将滑... 无刷直流电机常采用位置传感器来检测转子位置,这会影响系统的可靠性,增加电机体积和成本。采用无位置传感器控制技术:引入终端滑模面,其具有快速收敛性和良好观测精度,可减少相位滞后问题;采用RBF神经网络来设计观测器的控制策略,将滑模变量作为神经网络输入,输出即为控制策略,简化控制结构。RBF终端滑模观测器将RBF控制与终端滑模控制的优点紧密结合,优化了控制信号,削弱了抖振现象。仿真结果表明,该观测器能快速准确地估计电机的线反电势及电机转速,系统具有良好性能,满足无刷直流电机的工作要求。 展开更多
关键词 终端滑模 RBF神经网络 无位置传感器
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