基于核主成分分析的丝织物缝纫平整度模糊评价

通过核主成分分析对面料FAST高维数据进行降维处理,获取的核主成分作为模糊神经网络的输入,提出了一种丝织物缝纫性能模糊评价方法.实验结果表明,该方法可以基于丝织物FAST力学指标快速准确地预测成衣后的缝纫性能.     

基于GA-BP算法的水电机组故障诊断模型

将GA-BP算法引入水电机组的故障诊断中,建立了基于GA-BP算法的水电机组故障诊断模型.通过Matlab的相关工具箱进行仿真,结果表明基于GA-BP算法的诊断模型的正确性高于基于BP算法的诊断模型.     

基于BP神经网络PID自整定的光电色选机控制系统

采用BP神经网络参数自整定PID的控制策略来实现对光电色选机的自动化智能控制,系统以TMS320VC5402为主控器,对光电色选机主作业参数之流量、背景板角度和滑槽仰角进行在线自整定,达到自动调整色选机工作状态的目的;并且设计了基于DSP的智能控制方案,给出了系统的硬件构成和软件实现算法.     

基于多层神经网络的饱和非线性输入自适应控制

针对一类具有未知饱和模型的单输入单输出非线性系统的控制问题,根据滑模控制原理和多层神经网络的逼近能力,提出了一种直接自适应神经网络控制器的设计新方案。该方法将控制增益推广到未知函数,通过补偿饱和模型方法取消了饱和模型各参数已知的条件。鲁棒项的引入消除了建模误差和参数估计误差的影响。理论分析证明了闭环系统是半全局一致终结有界,跟踪误差收敛到零的邻域内。仿真结果进一步表明所提控制方法的有效性。     

一种反映数据生物特性的ART2神经网络

文章对传统的ART2神经网络结构进行了改进,增加了伴随神经元和重置系统,解决了ART神经网络在基因表达谱中的同相位不可分问题.实验证明,新型神经网络较好地反映了基因表达谱数据的生物特性.     

基于神经网络自适应滑模的旋翼飞行器姿态控制

针对四旋翼小型无人机的姿态控制问题,考虑四旋翼无人机动力学模型中的未建模动态以及外部未知扰动,采用基于径向基函数的神经网络在线对未建模部分进行补偿,并结合滑模控制算法增强系统对外部未知扰动的鲁棒性.随后,对控制系统的闭环稳定性给出了严格的理论性证明.基于MATLAB/SIMULINK的数值仿真结果验证了所提出的控制算法...     

基于BP神经网络的芜湖市社会用电量预测研究

为通过社会用电量分析来反应经济状况,文章采用BP神经网络算法,首先对芜湖市近几年的社会用电量进行分析,再通过Matlab神经网络工具箱构建预测—时间序列模型,最后根据需求获得相应的预测数据。仿真试验表明,该模型找到一条函数曲线很好地拟合已知数据,同时顺利地预测未知数据,所提算法达到预期的效果。     

超声挤压轴类零件表面粗糙度预测模型分析

为实现对超声挤压轴类零件表面粗糙度的合理预测,采用多元回归法、MLP神经网络法以及支持向量机回归法进行预测分析研究。将模型预估时所得数值与实际检测值进行比较分析,结果表明：相比于其他学者借助径向基神经网络构建的模型,其预测的相对误差为5.2%;借助多元回归法构建的模型具有更高的预测准确度,其预测的平均相对误差最小,最小值为4.92%。该预测模型可以进行不同参数下零件表面粗糙度的预测。     

基于CutMix和YOLOv3的工件表面小缺陷识别方法

针对工件表面小缺陷经常由于数量少且视觉特征不明显而导致的被漏检和错判的问题,提出一种基于CutMix和YOLOv3的工件表面小缺陷识别方法CSYOLOv3.使用贝塔分布动态调整的CutMix方法在网络训练时动态扩充训练集中小缺陷的数量;并对YOLOv3网络进行了改进,拆分其浅层大特征图,取部分与预测分支的特征图融合以保...