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基于人工蜂群-RBF-PID的风力机液压变桨距控制系统设计 预览
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作者 任海军 邓广 +2 位作者 吉昊 郑智文 郭儒 《可再生能源》 CAS 北大核心 2019年第7期1078-1083,共6页
风力机液压马达变桨距系统存在高阶多耦合、不确定、非线性、难以控制的问题。为实现桨距角跟踪控制,文章通过动力学分析建立液压马达变桨距系统的数学模型,确定系统特性。根据液压马达变桨距系统原理,采用SimHydraulics建立液压马达变... 风力机液压马达变桨距系统存在高阶多耦合、不确定、非线性、难以控制的问题。为实现桨距角跟踪控制,文章通过动力学分析建立液压马达变桨距系统的数学模型,确定系统特性。根据液压马达变桨距系统原理,采用SimHydraulics建立液压马达变桨距系统仿真模型,设计基于人工蜂群算法结合RBF神经网络的PID控制器,并且采用自适应矩估计算法代替梯度下降法对PID参数进行在线优化。仿真结果表明,采用文章算法,系统响应快,桨距角跟踪精度高。 展开更多
关键词 液压变桨距系统 SimHydraulics 径向基神经网络 自适应矩估计 PID
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复杂环境下基于深度神经网络的摄像机标定
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作者 向鹏 周宾 +3 位作者 祝仰坤 贺文凯 岳晓庚 陶依贝 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第11期206-214,共9页
提出一种基于深度神经网络的摄像机标定方法,实现了复杂环境下平面区域内的灵活、高精度标定。无需进行数据特征提取或分类,仅通过优化网络结构、超参数与训练算法,深度神经网络便能得到快速有效的训练。实验结果表明,相较于张正友标定... 提出一种基于深度神经网络的摄像机标定方法,实现了复杂环境下平面区域内的灵活、高精度标定。无需进行数据特征提取或分类,仅通过优化网络结构、超参数与训练算法,深度神经网络便能得到快速有效的训练。实验结果表明,相较于张正友标定法与浅层神经网络标定法,该方法在大范围、多拍摄角度和高畸变条件下均能达到更高的标定精度,镜头存在高畸变时,633mm×763mm标定范围内的平均标定误差仅为0.1471mm。 展开更多
关键词 机器视觉 摄像机标定 深度神经网络 修正线性单元 自适应矩估计
自适应矩估计最大相关熵算法的混沌序列预测 预览
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作者 王世元 王文月 钱国兵 《华南理工大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期20-26,34共8页
为了提高非高斯噪声环境下混沌时间序列的预测精度,提出了一种基于自适应矩估计的最大相关熵算法(AdamMCC).在AdamMCC中,采用最大相关熵准则作为代价函数有效地抑制了异常噪声值对预测性能的影响,利用代价函数梯度的一阶矩和二阶矩估计... 为了提高非高斯噪声环境下混沌时间序列的预测精度,提出了一种基于自适应矩估计的最大相关熵算法(AdamMCC).在AdamMCC中,采用最大相关熵准则作为代价函数有效地抑制了异常噪声值对预测性能的影响,利用代价函数梯度的一阶矩和二阶矩估计自适应调整算法的权重参数,在不同阶段为算法提供了更好的最优权重搜索方向,从而提高了AdamMCC的预测性能.采用Mackey-Glass和Lorenz两类混沌时间序列进行仿真实验,验证文中提出的AdamMCC的收敛性能和稳态性能.实验结果表明,在非高斯环境下的预测过程中,相比于最小均方算法、最大相关熵算法和分数阶最大相关熵算法,文中提出的基于自适应矩估计的最大相关熵算法在保持鲁棒性的同时,还能以合理的计算复杂度获得更高的预测精度. 展开更多
关键词 非高斯噪声 混沌时间序列 预测精度 自适应矩估计 最大相关熵准则 鲁棒性
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