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1.
目前三维空间测向定位多采用先在二维体系中计算然后转换为空间坐标的方法,正北偏差、投影变换的方位变形等会对定位精度造成很大的影响.本文立足于三维空间,利用多个测向平面形成的空间目标观测方程组,并利用实神经网络代数算法收敛速度快、时间效率高以及隐层神经元个数选取等方面的优势,构建了三站测向定位模型.仿真实验表明,本算法定位精度明显提高,在不同测向精度条件下定位误差接近CRLB,使得该算法适用于复杂的测向环境,具有很强的实用性. 相似文献
2.
针对BP算法在测向定位中收敛速度慢、易陷入局部极小等缺点,将模拟退火方法应用到BP神经网络中,同时结合变步长方法,利用隐层节点的动态合并与删除策略,在满足定位精度的同时使网络结构最小化,使用三层前馈网络建立了三站测向定位模型。通过仿真实验,新方法在收敛速度和有效性方面都远高于BP算法。 相似文献
3.
针对精密定位装置存在非线性,精确数学模型难于建立的缺陷,提出了精密定位的神经网络控制方法.将BP神经网络应用于该控制系统中,系统以光栅常数100μm的光栅为定位标记,以激光衍射产生的莫尔光光强及光强的变化率为神经网络的输入变量,利用神经网络的自学习功能进行精密定位控制.建立了精密定位的神经网络控制模型,模型由输入层、隐层和输出层3层神经元组成,通过对光强及光强变化率的映射,得到电机驱动信号.实验结果表明,使用神经网络控制,控制响应快,稳定性好,鲁棒性强,可有效改善控制质量,提高定位速度,系统可获得±0·5μm的定位精度. 相似文献
4.
在简单分析BP神经网络数学原理的基础上,指出了BP神经网络存在的问题.接着选择了一个具体的目标函数,利用Matlab的神经网络工具箱进行系统仿真.通过改变系统的隐层神经元数目、训练函数和激励函数,分别比较了系统在模型发生改变后在实现函数逼近性能方面的差异,并提出了要使BP神经网络在函数逼近方面具有良好的性能,在隐层神经元数目、训练函数以及传递(激励)甬数三个方面需要注意的问题. 相似文献
5.
从神经网络结构设计问题出发,提出一种确定神经网络最优隐节点个数的新方法.该算法首先按照等差数列增加隐节点,确定最优隐节点个数的范围;然后利用折半删减法确定最优隐节点个数.数值实验表明该算法在保持良好泛化能力的同时能自适应地、快速有效地确定网络最小隐神经元数目. 相似文献
6.
基于BP神经网络的函数逼近实验及MATLAB实现 总被引：2，自引：0，他引：2
基于人工神经网络的理论,用BP神经网络逼近一组给定的数值,并在MATLAB的环境下得出实验结果。分析了BP网络的隐层神经元个数,传递函数及训练函数对网络性能的影响,最后用多项式拟合的方法对这组数据进行处理,提供了基于多项式拟合函数逼近的实验数据,并对两种方法的实验结果进行了分析。 相似文献
7.
徐志英 《连云港职业技术学院学报》2010,23(1):45-48
传统的BP算法存在一些缺陷,它的信息处理能力不仅取决于神经元之间的连接强度,而且与网络的拓扑结构有关。文章将BP传统的顺序连接方式变化为各层神经元之间可以任意连通的跨层连接方式,从而提出了一种改进的BP算法,并将其应用于制茶工业的产品参数设计,实验结果表明,该算法在训练时间、迭代步数和预测效果方面,都远远优于传统的BP算法。 相似文献
8.
针对城市峡谷等遮挡严重场景下GPS定位精度严重下降问题,提出一种基于GPS测向与陀螺仪角度测量的融合定位方法。该方法通过改进传统的角度测量,利用陀螺仪短时内相对测量精度高的特点,采用卡尔曼滤波,以陀螺仪的相对角度修正GPS测向的绝对角度,再利用GPS/INS组合导航算法进行定位,使定位结果精度更高、更稳定。对提出的方法进行模拟仿真以及车载实验,实验结果表明：通过角度融合后的定位拥有更高的定位精度和定位稳定性,在复杂环境下效果很好,提高了定位可靠性。 相似文献
9.
丁洁 《忻州师范学院学报》2013,29(2)
为了更准确对空调系统负荷进行预测,文章在介绍Elman神经网络原理的基础上,对应用在处理动态数据模型上具有优越性的Elman回归型神经网络建立负荷预测模型,讨论了负荷预测模型中隐层神经元数目的选取,并对空调负荷值进行预测.同时也对静态前馈型BP神经网络进行建模和预测,比较两种预测结果,分析其误差,证明了Elman网络在动态预测实验中与BP网络相比较的优势. 相似文献
10.
基于主成分分析的GA-BPNN遥感图像分类研究 总被引：2，自引：0，他引：2
在高原山地地区,传统遥感分类方法分类精度低,而标准BP神经网络分类方法在实际应用中也难以胜任.探讨对数据源主成分分析特征选择的基础上,用量化共轭梯度法改进标准BP算法,采用GA优化BP网络的隐层神经元数目、初始权重.并以香格里拉县ETM+遥感图像为例,在DEM地形数据辅助下,训练网络使其收敛,仿真输出.结果表明,其分类总精度为84.52%,Kappa系数为0.8317,比最大似然法分类精度提高了9.08个百分点,验证了GA优化的BP网络遥感图像分类的可行性和有效性. 相似文献
11.
研究了一个3层BP网络的图像压缩方案,分别采用了不同的传输函数、不同的隐含层神经元数目和同一幅图像不同大小的分块方式,分析和总结BP网络压缩性能与各种网络参数之间的关系。结果表明：BP网络传输函数、隐含层神经元数目以及对原图像分块大小的不同,都会直接影响收敛时间和压缩性能。 相似文献
12.
ZHAO Ying NAN Jun CUI Fu-yi GUO Liang 《浙江大学学报(A卷英文版)》2007,8(9):1482-1487
This paper deals with the study of a water quality forecast model through application of BP neural network technique and GUI (Graphical User Interfaces) function of MATLAB at Yuqiao reservoir in Tianjin. To overcome the shortcomings of traditional BP algorithm as being slow to converge and easy to reach extreme minimum value,the model adopts LM (Leven-berg-Marquardt) algorithm to achieve a higher speed and a lower error rate. When factors affecting the study object are identified,the reservoir's 2005 measured values are used as sample data to test the model. The number of neurons and the type of transfer functions in the hidden layer of the neural network are changed from time to time to achieve the best forecast results. Through simulation testing the model shows high efficiency in forecasting the water quality of the reservoir. 相似文献
13.
14.
为了提高BP算法的学习效率,减少学习时间,采用共写共读(CRCw)规则实现BP算法的并行计算,并对现有的BP算法进行改进,修改动态因子,选择合适的隐藏层个数和修改输出误差函数.经过时间复杂度的分析可以在时间复杂度为O(N),花费为O(N~2)内完成BP计算. 相似文献
15.
The fuzzy NN predictive control algorithm introduced in this paper uses fuzzy neural network to model the nonlinear MIMO process.
Its training method that integrates LS and BP algorithm brings quick convergence. GPC algorithm is used as the predictive
component. The fuzzy neural network has six layers, including input layer, output layer and four hidden layers. An application
to a MIMO nonlinear process (green liquor system of the recovery system in a pulp factory shows that this algorithm has better
performance than normal PID algrithm.
Project (No. 20010539) supported by Education Office of Zhejiang Province. 相似文献
16.
高兴培 《广东广播电视大学学报》2010,19(3):97-99,104
针对轴向柱塞泵故障机理的复杂性和故障信息的不确定性,提出了基于人工神经网络的故障诊断方法。以一种典型设备的几种主要故障为例,设计了适合于故障诊断的BP神经网络模型,运用Levenberg-Marquardt优化算法进行网络训练,并针对网络训练中可能出现的过拟合、局部小、隐层节点数确定等问题制定了相应的网络优化策略,以保证训练后的网络具有较好的记忆和归纳能力,并用Vc＋＋6.0语言和SQL Server2000数据库开发了基于BP神经网络的轴向柱塞泵故障诊断系统,结果表明,该系统有良好的故障诊断精度和较强的泛化厶匕力。 相似文献
17.
基于模糊观测数据的RBF神经网络回归模型 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于模糊观测数据的RBF神经网络（FORBFNN）,用于解决一类输出不可精确测量但可用模糊隶属度来表征的非线性系统建模问题．神经网络模型中各隐层神经单元的权重系数采用一种新的模糊EM算法辨识获得;隐层神经单元的数量及径向基函数的中心和宽度基于一种数据驱动的方法自适应确定,即首先初始生成一个隐层单元,然后根据一定的规则逐步加入新的单元,该过程不断迭代直到模型满足预设要求．该方法同时考虑了模型的复杂度及预测精度．数值模拟实验结果表明该建模方法是有效的,且建立的模型具有较高的预测精度． 相似文献