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基于ABC-BP神经网络的环境敏感监测模型设计研究 预览
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作者 刘涛 《佳木斯大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期54-56,共3页
气流走向和风速变化对危险化学气体泄漏的走势有重要影响。基于此,提出神经网络结合的环境敏感监测模型,采用PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络、ABC-BP神经网络进行的预测值与实际数据数值进行对比,并模拟气体泄漏后的短期风速的趋势。研... 气流走向和风速变化对危险化学气体泄漏的走势有重要影响。基于此,提出神经网络结合的环境敏感监测模型,采用PSO-BP神经网络、GA-BP神经网络、ABC-BP神经网络进行的预测值与实际数据数值进行对比,并模拟气体泄漏后的短期风速的趋势。研究发现,ABC-BP神经网络算法可以在最短的时间内做出反馈,提高预测精度并将预测误差率控制到最低。 展开更多
关键词 BP神经网络 ABC算法 ABC-BP神经网络架构
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基于GA-BP算法的IGBT结温预测模型 预览
2
作者 禹健 郭天星 高超 《自动化与仪表》 2019年第1期79-83,共5页
人们已经使用BP神经网络进行IGBT结温预测,但BP神经网络结温预测模型却存在着预测误差较大的问题。该文基于英飞凌IGBT模块,选取了饱和导通压降和集电极电流的温敏参数来预测器件结温,分别测量了集电极电流大于和小于临界电流2组实验数... 人们已经使用BP神经网络进行IGBT结温预测,但BP神经网络结温预测模型却存在着预测误差较大的问题。该文基于英飞凌IGBT模块,选取了饱和导通压降和集电极电流的温敏参数来预测器件结温,分别测量了集电极电流大于和小于临界电流2组实验数据,建立了基于GA-BP算法和BP神经网络的结温预测模型。实验结果表明:当集电极电流大于临界电流时,两种算法预测精度更高;使用GA-BP算法结温预测模型较BP神经网络结温预测模型更接近实测数据,预测误差更低。 展开更多
关键词 IGBT BP神经网络 GA-BP算法 结温预测模型
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基于机器学习的能力评价与匹配研究 预览
3
作者 张毅 张珉浩 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期363-369,共7页
目前,高校学生就业形势严峻,针对企业看重的能力对学生做出评价,有助于企业选拔人才,同时也能提高学生的竞争力。采用层次分析法和模糊评价相结合的方式对高校学生的综合能力进行评价。为了解决模糊系统无法自动调整隶属函数参数的问题... 目前,高校学生就业形势严峻,针对企业看重的能力对学生做出评价,有助于企业选拔人才,同时也能提高学生的竞争力。采用层次分析法和模糊评价相结合的方式对高校学生的综合能力进行评价。为了解决模糊系统无法自动调整隶属函数参数的问题,有效结合模糊理论和神经网络架构的优点,提出了引入神经网络的综合评价改进算法;并设计具有时频局域化特性的小波神经网络,能够更好地模拟非线性函数,用于预测学生适合的职位。分析实验结果表明,基于改进模糊神经网络算法的能力评价模型与小波网络职位匹配模型,能够提升系统精度与自适应能力,评价结果客观,对学生的能力评价及就业选择具有指导意义。 展开更多
关键词 机器学习 综合能力 模糊评价 BP神经网络 小波神经网络
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基于神经网络的准考证号码识别研究 预览
4
作者 邓立 张祺 张伟新 《工业控制计算机》 2019年第1期104-106,共3页
对卷积神经网络(CNN)以及BP神经网络进行了简单介绍,比较了在准考证号码识别的应用场合下,BP神经网络与卷积神经网络的识别准确率。针对准考证号码识别这一特定场景,对NMIST训练数据进行有针对性的数据增强,实验证明能有效提高识别准确... 对卷积神经网络(CNN)以及BP神经网络进行了简单介绍,比较了在准考证号码识别的应用场合下,BP神经网络与卷积神经网络的识别准确率。针对准考证号码识别这一特定场景,对NMIST训练数据进行有针对性的数据增强,实验证明能有效提高识别准确率。根据准考证号码识别的应用场景提出了两种图像预处理方法,并通过实验验证了该方法对识别准确率的提升效果。最后分析了两种网络模型的参数大小以及所需运算量。 展开更多
关键词 卷积神经网络 BP神经网络 准考证号识别 字符识别
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BP和RBF神经网络预测射流式喷头射程对比 预览
5
作者 胡广 朱兴业 +2 位作者 袁寿其 张林国 李扬帆 《排灌机械工程学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期263-269,共7页
为了探究适合全射流喷头多因素下射程的预测模型,通过改变喷头工作压力、安装高度、喷嘴直径、喷头仰角共4个参数,对射程进行测量.基于BP神经网络和广义径向基(RBF)神经网络的基本原理和算法,建立了全射流喷头射程预测的BP和RBF神经网... 为了探究适合全射流喷头多因素下射程的预测模型,通过改变喷头工作压力、安装高度、喷嘴直径、喷头仰角共4个参数,对射程进行测量.基于BP神经网络和广义径向基(RBF)神经网络的基本原理和算法,建立了全射流喷头射程预测的BP和RBF神经网络模型,并分析BP和RBF神经网络的预测性能.结果表明射程与工作压力、喷嘴直径呈非线性关系;当喷头在1.2m安装高度、27°仰角、4~10mm喷嘴直径时,压力增大到0.4MPa,射程趋于极限,并且安装高度与射程呈正相关关系.BP与RBF神经网络均能较好地表达全射流喷头射程与主控因素之间的非线性关系.在训练时间方面,RBF网络比BP网络慢8.05s;预测过程中,BP网络在每次运行程序时的预测结果不一定相同,而RBF网络则不会出现此问题,且RBF网络预测值与实测值之间的平均绝对误差比BP网络的小3.55%.从网络预测总体效果观察,RBF神经网络预测喷头射程具有更好的推广能力. 展开更多
关键词 全射流喷头 射程 预测 BP神经网络 RBF神经网络
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基于BP神经网络和概率神经网络的水稻图像氮素营养诊断 预览
6
作者 周琼 杨红云 +3 位作者 杨珺 孙玉婷 孙爱珍 杨文姬 《植物营养与肥料学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期134-141,共8页
【目的】实现图像氮素营养诊断需要关键指标的确定和建立快速处理海量图像数据的模型。本研究筛选了水稻氮素营养诊断的敏感时期和部位,优化了图像处理技术参数,并比较了BP神经网络和概率神经网络两种建模方法对养分诊断的可靠性,为利... 【目的】实现图像氮素营养诊断需要关键指标的确定和建立快速处理海量图像数据的模型。本研究筛选了水稻氮素营养诊断的敏感时期和部位,优化了图像处理技术参数,并比较了BP神经网络和概率神经网络两种建模方法对养分诊断的可靠性,为利用计算机视觉虚拟技术快速精准判断作物生长营养状况、反演生长过程提供思路和方法。【方法】本研究以超级杂交稻‘两优培九’为试验对象进行了田间试验。设置4个施氮(N)水平:0、210、300、390kg/hm^2。在水稻幼穗分化期及齐穗期,扫描获取水稻顶一叶、顶二叶、顶三叶叶片、叶鞘图像数据,共1920组。通过图像处理技术,获取19项水稻特征指标。分别应用BP神经网络和概率神经网络对19项水稻特征指标进行水稻氮素营养诊断识别,并对诊断指标进行了优化和标准化。比较了两个建模方法的灵敏性。【结果】1)幼穗分化期水稻的整体识别准确率均高于齐穗期水稻的整体识别准确率;三个部位叶片的图像数据,以顶三叶最为可靠;2)BP神经网络对幼穗分化期及齐穗期水稻19项特征指标进行氮素营养诊断的整体识别准确率均高于概率神经网络。其中BP神经网络对幼穗分化期顶三叶特征指标进行水稻氮素营养诊断识别的准确率最高达90%。概率神经网络对幼穗分化期顶二叶、顶三叶特征指标进行水稻氮素营养诊断识别的准确率最高达82%。【结论】幼穗分化期水稻顶3叶叶片特征最具区分度,易于进行氮素营养诊断识别,可作为氮素营养诊断的有效时期和部位。叶片的6项RGB、HSI颜色空间分量组合最能体现其氮素营养状况。识别效果以BP神经网络好于概率神经网络方法,其整体识别准确率达90%。 展开更多
关键词 水稻 氮素营养诊断 图像处理 BP神经网络 概率神经网络
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基于神经网络的地铁短时客流预测服务
7
作者 侯晨煜 孙晖 +2 位作者 周艺芳 曹斌 范菁 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第1期226-231,共6页
短时客流预测在为人类构建智慧城市,提供风险预警,保证出行安全中扮演着重要的角色.本文在神经网络算法的基础上,结合卡尔曼滤波,提出了一种新型有效的地铁客流短时预测算法.对于要预测的时刻t,算法利用它之前24小时的客流量作为输入特... 短时客流预测在为人类构建智慧城市,提供风险预警,保证出行安全中扮演着重要的角色.本文在神经网络算法的基础上,结合卡尔曼滤波,提出了一种新型有效的地铁客流短时预测算法.对于要预测的时刻t,算法利用它之前24小时的客流量作为输入特征.由于实验数据存在噪声,本文利用卡尔曼滤波对实验数据进行去躁平滑处理.最后算法利用BP神经网络和LSTM递归神经网络进行建模与预测.我们利用杭州地铁提供的真实购票数据进行大量实验,证明了BP神经网络(基于adam算法和relu激活函数)以及LSTM递归神经网络(基于adam算法和tanh激活函数的)准确度最高,预测的平均绝对误差最小(5%左右).另外,实验还证明了卡尔曼滤波能够有效减少预测的平均绝对误差.相比于不使用卡尔曼滤波的神经网络,使用卡尔曼滤波后的神经网络算法可以降低相对25%的MAE. 展开更多
关键词 地铁客流 短时预测 BP神经网络 递归神经网络 卡尔曼滤波
基于BPNN-EMD-LSTM组合模型的城市短期燃气负荷预测 预览
8
作者 陈川 陈冬林 何李凯 《安全与环境工程》 CAS 北大核心 2019年第1期149-154,169共7页
城市短期燃气负荷具有高随机性和复杂性特征,利用单一的模型难以做出准确预测。以某城市民用类燃气日负荷为研究对象,在分析该市两年多燃气日负荷特征的基础上,建立了基于BP神经网络(BPNN)-经验模态分解(EMD)-长短期记忆(LSTM)神经网络... 城市短期燃气负荷具有高随机性和复杂性特征,利用单一的模型难以做出准确预测。以某城市民用类燃气日负荷为研究对象,在分析该市两年多燃气日负荷特征的基础上,建立了基于BP神经网络(BPNN)-经验模态分解(EMD)-长短期记忆(LSTM)神经网络的组合预测模型,对该市短期燃气日负荷进行了预测。首先通过BPNN模型学习温度、日期属性影响下燃气负荷的主要特征,增长趋势等次要特征则体现在BPNN模型预测产生的残差中;然后采用EMD算法分解残差得到有限个本征模函数(IMF),并利用LSTM模型学习各IMF分量的短期时序规律,将各IMF分量的预测值相加得到残差预测值;最后将两部分预测值代数相加得到最终的预测结果。实证结果表明:与单一的LSTM模型和BPNN-LSTM模型相比,该组合预测模型半月步长的平均绝对误差为3.4%,预测精度更高,是一种更为有效的城市短期燃气负荷预测方法。 展开更多
关键词 短期燃气负荷 组合预测模型 BP神经网络 验模态分解 长短期记忆神经网络
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基于神经网络的深松铲作业阻力及功耗的预测模型研究 预览
9
作者 张荣柱 刘学渊 《林业机械与木工设备》 2019年第1期20-25,共6页
就深松铲作业阻力及功率消耗预测问题,提出了一种基于神经网络的预测方法,建立了基于BP神经网络和径向基神经网络的两种预测模型,并对两种模型的预测误差及预测效果进行对比,最后得出,径向基函数神经网络对深松铲作业阻力及功耗的预测... 就深松铲作业阻力及功率消耗预测问题,提出了一种基于神经网络的预测方法,建立了基于BP神经网络和径向基神经网络的两种预测模型,并对两种模型的预测误差及预测效果进行对比,最后得出,径向基函数神经网络对深松铲作业阻力及功耗的预测误差较小、预测效果较好,可以用于深松铲作业阻力及功耗的预测。 展开更多
关键词 深松铲 BP神经网络 径向基神经网络 预测
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基于改进自组织神经网络的遥感图像分类研究 预览
10
作者 王晨安 李浩 李靖 《地理空间信息》 2019年第2期51-53,86,124共5页
引入SOM自组织神经网络来提高影像分类的精度,针对神经网络中神经元距离选择问题,提出迭代训练方式来确定阈值的方法。以福州市乌龙江与台江下游交汇口土地利用类型作为实例,使用Landsat5遥感卫星数据作为实验影像材料,利用改进神经网... 引入SOM自组织神经网络来提高影像分类的精度,针对神经网络中神经元距离选择问题,提出迭代训练方式来确定阈值的方法。以福州市乌龙江与台江下游交汇口土地利用类型作为实例,使用Landsat5遥感卫星数据作为实验影像材料,利用改进神经网络获得的仿真结果可以准确地对原始图像进行分类,实验结果Kappa系数达到0.9,精度能够满足遥感影像分类要求。 展开更多
关键词 SOM神经网络 BP神经网络 遥感影像分类 Landsat卫星遥感影像
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弹性BP神经网络在高校课程评价分析系统中的应用
11
作者 刘粉 薄祥雷 《赤峰学院学报:自然科学版》 2019年第2期52-55,共4页
本文针对高校专业课学习效果评价体系,提出一种弹性BP神经网络(ResilientBack-PropagationNeuralNetwork,RPROP-NN)的专业课程评价分析系统.一门课程的最终学习效果的评估受许多相关指标的影响,从而传统的人工专家评价方法不能真实客观... 本文针对高校专业课学习效果评价体系,提出一种弹性BP神经网络(ResilientBack-PropagationNeuralNetwork,RPROP-NN)的专业课程评价分析系统.一门课程的最终学习效果的评估受许多相关指标的影响,从而传统的人工专家评价方法不能真实客观地反映出学生对这门课程的学习效果.相对于传统的专家评价方式,RPROP-NN解决了专家因主观因素影响评价结果的问题;同时,比起传统的BP神经网络,RPROP-NN可消除对评价结果有不利影响的网络训练过程中的梯度幅度,使网络的收敛速度更快,课程评价结果更加准确.通过对实际专业课学习评价数据的仿真,RPROP-NN的有效性得到验证. 展开更多
关键词 课程评价系统 RPROP神经网络 BP神经网络 专家系统
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人工神经网络在活鱼运输中水质评价的应用 预览
12
作者 谢万里 蒲斌 +1 位作者 王涛 尹绍武 《江苏农业科学》 2019年第4期134-139,共6页
如何在活鱼运输中对水质进行全面评价进而实现水质精准调控是当前亟需解决的问题。创新性地将反向传播(back propagation,简称BP)和径向基函数(radial basis function,简称RBF)人工神经网络的评估方法运用于活鱼运输中,并进行比较。基于... 如何在活鱼运输中对水质进行全面评价进而实现水质精准调控是当前亟需解决的问题。创新性地将反向传播(back propagation,简称BP)和径向基函数(radial basis function,简称RBF)人工神经网络的评估方法运用于活鱼运输中,并进行比较。基于GB3838-2002《地表水环境质量标准》及专家调查问卷,建立活鱼运输水质等级变化模型。比较不同训练函数及不同隐含层神经元个数对BP神经网络的影响。结果表明,河川沙塘鳢在密度为6.26g/L、温度为20℃的自然运输状态下(未加麻醉剂MS-222),运输超过2h后已不能满足渔业用水要求。杂交黄颡鱼在密度为28.08g/L、温度为20℃的麻醉运输水质(加入麻醉剂MS-222)好于自然运输状态下(未加麻醉剂MS-222)的水质。采用BP或RBF神经网络可对活鱼运输中的水质进行综合评价,能够突破传统运输水质评价方法的局限性与单一性,对防止水质恶化,实现活鱼运输水质的精准调控有重要意义。 展开更多
关键词 活鱼运输 水质评价 BP神经网络 RBF神经网络 水质评价模型
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GRNN与粒子滤波集成的刀具磨损监测 预览
13
作者 熊昕 王时龙 +1 位作者 易力力 郭一君 《机械设计与制造》 北大核心 2019年第1期186-189,193共5页
在金属切削加工过程中及时准确地掌握刀具磨损状态是非常必要的,然而目前的刀具磨损监测技术普遍为分析实时采集的信号得到刀具目前时刻的磨损状态,若能根据刀具当前的磨损状态准确地提前预测后续加工过程的连续磨损量变化,将对优化整... 在金属切削加工过程中及时准确地掌握刀具磨损状态是非常必要的,然而目前的刀具磨损监测技术普遍为分析实时采集的信号得到刀具目前时刻的磨损状态,若能根据刀具当前的磨损状态准确地提前预测后续加工过程的连续磨损量变化,将对优化整个切削过程与管理决策具有重大的意义。针对此问题提出了广义回归神经网络(GRNN)与粒子滤波集成的刀具磨损预测模型,利用粒子滤波对GRNN的时序预测结果进行修正,实验证明粒子滤波有助于降低由于训练样本少与存在观测噪声所导致的预测偏差,经粒子滤波修正后的磨损量识别精度更高且较传统的卡尔曼滤波具有更好的修正效果,为刀具磨损监测提供了新思路。 展开更多
关键词 刀具磨损监测 广义回归神经网络 粒子滤波 BP神经网络
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BP神经网络与径向基神经网络在全国旅行收入预测中的运用研究 预览
14
作者 邹浩玄 牛威捷 +1 位作者 秦华阳 吕涵熙 《科学技术创新》 2019年第3期4-6,共3页
BP神经网络与径向基神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。理论上,一个BP算法总存在对应的RBF算法,即总存在RBF算法可替代任何一个BP算法。任意非线性函数都可被这两种神经网络以任意精度拟合。但是两种算法的逼近性能不同。这是由于... BP神经网络与径向基神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。理论上,一个BP算法总存在对应的RBF算法,即总存在RBF算法可替代任何一个BP算法。任意非线性函数都可被这两种神经网络以任意精度拟合。但是两种算法的逼近性能不同。这是由于他们使用了相异的激励函数。该文使用两种算法以1995-2015年21年的数据建立了预测模型,并用其对06-15年旅行收入进行预测。模型能够较好的反应全国旅行收入随七大要素变化的趋势。并对两种算法进行了比较。旅行业相关收入也是国民经济发展的一种体现,因此对旅行收入受何影响、如何影响的研究是有积极意义的。本文研究如何应用影响旅行收入因素相关信息对当年旅行收入进行预测。 展开更多
关键词 BP神经网络 径向基神经网络 预测模型 旅行相关收入
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神经网络模型在降雨中长期预报中的应用比较 预览
15
作者 霍丽峰 《水利技术监督》 2019年第1期172-174,共3页
为得出降雨中长期预报的标准模型,基于RBF神经网络模型和BP神经网络模型,通过遗传算法优化模型,引进全球绩效指标GPI指数综合比较各模型的计算精度,结果表明:在长期降雨预报中,4个模型的计算精度明显提高,精度由高到低依次为GA-RBF模型-... 为得出降雨中长期预报的标准模型,基于RBF神经网络模型和BP神经网络模型,通过遗传算法优化模型,引进全球绩效指标GPI指数综合比较各模型的计算精度,结果表明:在长期降雨预报中,4个模型的计算精度明显提高,精度由高到低依次为GA-RBF模型-GA-BP模型-RBF模型-BP模型;GA-RBF模型在降雨中长期预报中的GPI值分别达到了0.47和0.63,表明该模型可作为降雨中长期预报标准模型使用。 展开更多
关键词 BP神经网络 遗传算法 RBF神经网络 GPI指数 降雨中长期预报
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基于实时识别焦虑情绪的音乐重构 预览
16
作者 沙文青 郭滨 +2 位作者 王宏旭 白雪梅 张晨洁 《长春理工大学学报:自然科学版》 2019年第1期100-105,118共7页
焦虑是在被威胁的环境中产生复杂心理的过程,长期处于焦虑状态会对自身的健康产生严重的影响。该研究分析脑电来探究不同音乐对焦虑情绪的舒缓作用,并根据脑电图(EEG)实时的变化重构出更多缓解焦虑情绪的音乐。通过设计实验诱发焦虑情绪... 焦虑是在被威胁的环境中产生复杂心理的过程,长期处于焦虑状态会对自身的健康产生严重的影响。该研究分析脑电来探究不同音乐对焦虑情绪的舒缓作用,并根据脑电图(EEG)实时的变化重构出更多缓解焦虑情绪的音乐。通过设计实验诱发焦虑情绪,利用Fast ICA、HHT和切比雪夫滤波器法等算法对EEG进行处理,获得能够实时识别焦虑情绪的特征向量,即alpha和beta波的功率比,并获取其阈值范围,通过采集处于焦虑状态下的人聆听不同风格音乐下的脑电信号数据,根据阈值范围得到使情绪变好的音乐片段,通过BP神经网络对所获得的音乐片段进行分类,在每个类别下,利用隐马尔可夫链学习音乐片段,构建以音符为状态空间的隐马尔科夫模型,来组合音乐片段,创造新的音乐。 展开更多
关键词 情绪识别 焦虑情绪 音乐重构 EEG 功率比 BP神经网络 隐马尔可夫
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圆度误差的神经网络评定及测量不确定度研究
17
作者 张珂 张玮 +1 位作者 阎卫增 侯怀书 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第3期428-432,共5页
为了更为准确的而又简便的评定圆度误差及其不确定度,根据最小二乘法建立圆度误差模型,基于BP神经网络算法优化目标函数的参数,阐述了BP神经网络优化算法的原理和实现方法。通过求解实例表明该方法对于圆度误差评定的非线性优化问题能... 为了更为准确的而又简便的评定圆度误差及其不确定度,根据最小二乘法建立圆度误差模型,基于BP神经网络算法优化目标函数的参数,阐述了BP神经网络优化算法的原理和实现方法。通过求解实例表明该方法对于圆度误差评定的非线性优化问题能得到最优解。采用传统的测量不确定度表示指南方法和蒙特卡洛方法计算得到圆度误差的不确定度,通过实例验证蒙特卡洛法的可靠性和准确性。该方法不需要求出数学模型中的传递系数,利用MATLAB操作简单,为圆度误差测量结果不确定度评定提供了更加简便的方法。 展开更多
关键词 BP神经网络 圆度误差 不确定度 蒙特卡洛法
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基于BP神经网络和VSM的台风灾害经济损失评估 预览
18
作者 林江豪 阳爱民 《灾害学》 CSCD 北大核心 2019年第1期22-26,共5页
统计了对广东省造成直接经济损失的台风数据,包括致灾因子、孕灾环境和承灾体等评估因子,对数据进行无量纲化、归一化处理,作为验证模型的数据集。建立BP神经网络和空间向量模型(VSM)相结合的综合评估模型,利用BP神经网络进行初步预测,... 统计了对广东省造成直接经济损失的台风数据,包括致灾因子、孕灾环境和承灾体等评估因子,对数据进行无量纲化、归一化处理,作为验证模型的数据集。建立BP神经网络和空间向量模型(VSM)相结合的综合评估模型,利用BP神经网络进行初步预测,基于VSM对预测结果进行修正,从而构建台风灾害经济损失评估模型。将收集的历史台风经济损失数据分为训练和测试集,对模型进行训练和检验。经验证,采用BP神经网络和VSM相结合的台风灾害经济损失评估模型能够有效降低训练数据不足对评估结果的影响,平均误差率由30%降低到14%。 展开更多
关键词 台风灾害 济损失 BP神经网络 VSM 损失评估 广东
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大功率激光立体成形熔道几何参数量化模型 预览
19
作者 胡晓冬 黄利安 +2 位作者 朱秀晖 姚建华 林英华 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第1期47-52,共6页
大功率激光立体成形过程中,单道熔道的形貌特征与成形件的精度、质量指标等因素密切相关。为建立激光立体成形1Cr13工艺参数与熔道的宽高比、深高比等形状参量的量化分析模型,基于正交法研究了激光功率、扫描速度和送粉量等3个因素与熔... 大功率激光立体成形过程中,单道熔道的形貌特征与成形件的精度、质量指标等因素密切相关。为建立激光立体成形1Cr13工艺参数与熔道的宽高比、深高比等形状参量的量化分析模型,基于正交法研究了激光功率、扫描速度和送粉量等3个因素与熔道形貌特征的定性关系。实验表明:3个因素对宽高比的影响为扫描速度最大,送粉量次之,激光功率最小;3个因素对深高比的影响为送粉量最大,激光功率次之,扫描速度最小。为进一步优化工艺参数取值范围,以Box-Behnken实验方案补充实验样本,建立工艺参数与熔道形状参量的BP神经网络计算模型。进而以神经网络模型为计算工具,以熔道宽高比、深高比为约束条件建立激光立体成形熔道形貌控制工艺窗口,不同工艺分区的实验结果与计算结果一致。 展开更多
关键词 熔道几何参数 大功率激光 激光立体成形 BP神经网络 工艺窗口
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基于CSI相位差值矫正的室内定位算法 预览
20
作者 党小超 任家驹 郝占军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期18-25,共8页
针对现有基于信道状态信息的室内无源指纹定位方法在复杂场景中多数存在相位误差偏移、指纹噪声大、样本分类精度低的问题,提出一种基于相位差值矫正的室内指纹定位算法。在离线阶段通过计算相位差值矫正通信链路中的相位误差和偏移,建... 针对现有基于信道状态信息的室内无源指纹定位方法在复杂场景中多数存在相位误差偏移、指纹噪声大、样本分类精度低的问题,提出一种基于相位差值矫正的室内指纹定位算法。在离线阶段通过计算相位差值矫正通信链路中的相位误差和偏移,建立鲁棒的指纹数据库,使用BP神经网络对指纹特征数据进行训练,得到指纹特征信息与物理位置的映射关系模型。在线阶段相位采样值经过差值矫正后作为模型的输入,计算得到最终的精确定位结果。实验结果表明,与现有基于指纹的定位方法相比,该方法具有去噪效果显著、定位精度高的优点。 展开更多
关键词 信道状态信息 室内定位 相位差值 指纹数据库 BP神经网络
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