高速铣削工件表面粗糙度遗传-BP神经网络建模

遗传算法作为一种高效,并行的全局搜索优化方法,非常适合用于BP神经网络学习率的优化。文中通过基于遗传算法和BP神经网络提出了遗传-BP神经网络。以实验1、实验2、实验5、实验6、实验9、实验11、实验13和实验15下的高速铣削试验数据构建用于高速铣削工件表面粗糙度建模的训练样本对,并用回归的高速铣削工件表面粗糙度预测模型对实验3和实验7状态中的高速铣削工件表面粗糙度进行预测。通过比较表面粗糙度预测结果和实际结果,发现遗传-BP神经网络在高速铣削工件表面粗糙度进行建模方面是一种十分有效的方法。     

基于超级账本的蚁群因子差分进化算法的可信服务组合优化

为了保障服务组合优化过程中的QoS数据的真实性,提出了一种基于超级账本平台的可信框架;同时为了提高服务组合的优化效率,提出了一种蚁群因子的差分进化算法的服务组合优化方法(ACOF-DE)。首先,在超级账本平台上部署相应节点,构建可信框架,保障候选服务的真实性;然后,将所提出的算法以智能合约的形式,在区块链上对服务组合的优化问题进行求解,使组合过程在可信的环境下执行。该算法通过引入多种蚁群因子,比如蚁群路径因子、最优蚁群因子、信息素因子以及基于蚁群因子的差分计算,帮助算法动态控制搜索空间、记录迭代过程中的关键信息,以提高算法优化能力。最后,通过仿真实验证明可信框架可以有效地保障数据的可信;ACOF-DE相比其他智能优化算法拥有更佳的优化效率。     

高速铣削工件表面粗糙度蚁群-BP神经网络建模

由于蚁群算法具有很好的多样性、兼容性和正反馈,故十分适合用于BP神经网络学习率的优化,从而建立蚁群-BP神经网络。训练样本对是以实验1、实验3、实验5、实验7、实验9、实验11、实验13和实验15下的高速铣削试验数据组成的,并用高速铣削实验中的工件表面粗糙度来建模。使用创建的高速铣削工件表面粗糙度预测模型来对实验2和实验6状态中的高速铣削工件表面粗糙度进行预测,通过对比预测结果和试验结果,可发现蚁群-BP神经网络能够十分有效地对高速铣削工件表面粗糙度进行建模预测。     

基于遗传算法优化BP神经网络的预测建模

为了进一步提高基于BP神经网络的预测模型精度,本文针对BP神经网络收敛速度慢,参数选择随机等特点,采用了遗传算法对BP神经网络进行优化,并提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的预测模型,从而进一步提高预测模型的预测精度,通过对比未使用遗传算法优化的BP神经网络的预测模型发现基于遗传算法优化BP神经网络的预测模型在提升预测精度方面具有非常好的效果,是一种非常高效的方法.     

基于GINet的垃圾分类检测网络

为了更好地服务于城市垃圾分类,提高垃圾分类前端收集的工作效率,本文提出了一种基于GINet的智能分类垃圾网络。首先在Kaggle数据集和华为垃圾分类公开数据集的基础上进行了人工标注,并建立了垃圾分类的训练数据集。其次,为了提高模型的泛化能力,扩充训练样本,设计了一种具有针对性的多背景图像增强方法。最后,为了解决垃圾分类数据集中某些同类垃圾之间的尺寸、颜色差异巨大,以VGG-16为主干特征提取网络,构建了一个融合多特征提取与注意力机制的垃圾识别网络(Garbage Identification Net,GINet)。仿真实验表明,该算法在复杂环境下拥有良好的鲁棒性和稳定性,检测准确率可达到94.5%,很好地满足了工业场景下垃圾检测的准确性。     

电容器的能量损失与完全非弹性碰撞能量损失的类比

将完全非弹性碰撞过程与两电容器连接时的暂态过程进行类比,得出相似的能量损失公式,并对两过程中能量损失的物理意义进行说明。     

先驱XIANQU皇冠M—992家庭影院系统

广东先驱实业有限公司已有多年生产家庭影院配套音箱和AV功放的经验,先驱公司生产的多声道杜比解码AV功放