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1.
Too many sensors and data information in structural health monitoring system raise the problem of how to realize multi-sensor information fusion. An experiment on a three-story frame structure was conducted to obtain vibration test data in 36 damage cases. A coupling neural network (NN) based on multi-sensor information fusion is proposed to achieve identification of damage occurrence, damage localization and damage quantification, respectively. First, wavelet packet transform (WPT) is used to extract features of vibration test data from structure with different damage extent. Then, data fusion is conducted by assembling feature vectors of different type sensors. Finally, three sets of coupling NN are constructed to implement decision fusion and damage identification. The results of experimental study proved the validity and feasibility of the proposed methodology. 相似文献
2.
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
3.
针对具有时延非线性系统提出一种神经网络预测控制．相应的预测模型通过递阶遗传算法离线训练数据并实时多步递推得到;性能函数中引入模型误差校正以克服模型失配及干扰等对系统造成的影响．仿真结果表明该系统具有良好动态响应及鲁棒性． 相似文献
4.
鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。 相似文献
5.
NN智能诊断系统通过把计算机技术、NN技术、ES、GA与力学模型融合在一起,建立一种新型的智能诊断系统。将GA与改进的BP网络相结合,利用GA宏观寻优特点,用来克服BP网络的缺点,二者结合起来相得益彰。与传统的BP算法相比较,GA—BP网络训练速度和预测精度都得到了很大的提高。NN与ES互补,结合ES经验。预测使用寿命。应用MATLAB软件编制的具有自学习功能的智能化监测诊断软件,结合VC＋＋6．0和MATLAB的各自优点和功能,实现了VC＋＋6．0与MATLAB的混合应用,软件设计比较简单。根据系统的分析、设计、编程和仿真实验,系统运行效果很好。应用本系统对混凝土结构进行诊断,能给出结构受损程度,损伤位置及结合ES预测使用寿命,具有高度棒性、高精度、快速的特点。 相似文献
6.
提出了基于硬限幅功能函数的前向神经网络的分类学习算法,并将其应用于可分凸集或不交集合的分类.仿真结果证明,同基于S功能函数的前向神经网络的BP算法相比,该算法具有较强的分类能力且收敛时间极短.此外,本算法易于硬件实现,且成本低,具有很大的应用潜力. 相似文献
7.
采用概率竞争和RBF(Radial-based Function Method)相结合的神经网络模型,研究UPI(UniversityPersonality Inventory大学生心理健康清单)多变量非线性诊断指标和分类标准的内在联系。提出了一种UPI辅助诊断的概率竞争型RBF神经网络的解决方案,把UPI数据作为概率竞争和RBF神经网络改进模型的输入,构建2层改进的RBF神经网络仿真模型。实验结果显示,综合运用概率竞争和RBF神经网络的方法能使UPI分类达到较好的效果。构建的概率竞争神经网络模型用于UPI的辅助诊断是可行的。 相似文献
8.
曹鸿霞 《湖北广播电视大学学报》2006,23(6):174-176
神经网络(neuralnetwork)是近年来再度兴起的一个高科技研究领域,数字识别就是其中一项既基本又非常重要的应用性研究领域。BP神经网络(Back-Propagation),又称误差反向传递神经网络,是一种依靠反馈值来不断调整节点之间的连接权值而构建的一种网络模型。BP网络可以看作是对多层感知器网络的扩展,即信息的正向传播及误差数据的反向传递。本文给出了设计用于识别手写数字BP神经网络的过程。 相似文献
9.
A closed-chain robot has several advantages over an open-chain robot, such as high mechanical rigidity, high payload, high precision. Accurate trajectory control of a robot is essential in practical use. This paper presents an adaptive proportional integral differential (PID) control algorithm based on radial basis function (RBF) neural network for trajectory tracking of a two-degree-of-freedom (2-DOF) closed-chain robot. In this scheme, an RBF neural network is used to approximate the unknown nonlinear dynamics of the robot, at the same time, the PID parameters can be adjusted online and the high precision can be obtained. Simulation results show that the control algorithm accurately tracks a 2-DOF closed-chain robot trajectories. The results also indicate that the system robustness and tracking performance are superior to the classic PID method. 相似文献
10.
RBF神经网络噪声抵消系统不需要关于输入信号和噪声的先验知识,非线性映射能力强。采用自适应噪声抵消基本原理,构造RBF神经网络自适应滤波器,然后针对该系统,建立Simulink仿真模型。仿真结果表明,该方法具有良好的噪声抑制能力。 相似文献
11.
Artificial neural network modeling of water quality of the Yangtze River system: a case study in reaches crossing the city of Chongqing 总被引：2，自引：0，他引：2
An effective approach for describing complicated water quality processes is very important for river water quality management. We built two artificial neural network （ANN） models, a feed-forward back-propagation （BP） model and a radial basis function （RBF） model, to simulate the water quality of the Yangtze and Jialing Rivers in reaches crossing the city of Chongqing, P. R. China. Our models used the historical monitoring data of biological oxygen demand, dissolved oxygen, ammonia, oil and volatile phenolic compounds. Comparison with the one-dimensional traditional water quality model suggest that both BP and RBF models are superior; their higher accuracy and better goodness-of-fit indicate that the ANN calculation of water quality agrees better with measurement. It is demonstrated that ANN modeling can be a tool for estimating the water quality of the Yangtze River. Of the two ANN models, the RBF model calculates with a smaller mean error, but a larger root mean square error. More effort to identify out the causes of these differences would help optimize the structures of neural network water-quality models. 相似文献
12.
曹开斌 《连云港职业技术学院学报》2007,20(1):13-15
传统PID的算法模型对于复杂的过程和非线性系统难于建立准确的数据模型,甚至在控制过程中出现不稳定现象.为解决此类问题,按PID控制方式选择神经元学习控制所需的状态变量,将自适应神经元与ID控制算法结合起来,较好地解决了交流变频调速系统负载扰动、时滞现象及非线性控制的问题.通过仿真实验比较传统PID和NN PID算法,说明NN PID具有较好的鲁棒性. 相似文献
13.
就BP神经网络应用设计中的网络隐含层数、隐含层神经元个数等具体设计问题进行了研究与探讨，提出一种新的构建BP神经网络模型方法。实验表明，使用该方法构建的网络模型训练曲面图形时，得到的网络输出曲面与原样本曲面非常接近，训练误差满足设定要求。 相似文献
14.
给出了两种神经网络设计方法,通过用这两种方法解决同一个问题,从而说明了BP算法相对于RBF算法比较粗糙,误差也比较大;而RBF算法训练简洁且学习收敛速度快,能够逼近任意非线性函数． 相似文献
15.
针对传统的单个RBF神经网络集成中个体的隐节点个数和初始参数难以客观确定的不足,为了提高泛化能力,提出一种以高斯核函数的混合优化的RBF神经网络的方法,首先引入正交最小二乘法动态客观的获取数据中心的个数、数据中心及权值;然后通过计算隐层中心点间最小距离作为扩展常数;最后使用剃度法调节权值、中心及扩展常数使网络参数和结构达到最优.该方法结合了正交最小二乘法和剃度算法的优点,通过从结构和算法两方面的调整提升了单个的传统的RBF网络的性能.并将上述优化混合的RBF神经网络与主成分分析方法相结合建立模型.本文以广西5月逐日降水事先初选的众多预报因子进行主成分分析算法提取有效的几个综合因子,然后使用混合算法优化的径向基网络建立降水预测模型.结果表明,该模型具有较好的收敛效果和泛化能力,在预报性能上明显优于同期的T213降水预报,具有一定的普遍适用性. 相似文献
16.
污泥焚烧炉温度控制过程中,由于投入污泥块热值不均以及外界环境干扰,传统的PID控制不能快速稳定地将炉温控制在所需范围内。为适应环境变化,实现更高效的炉温控制,提出一种基于NFOA-BP算法的污泥焚烧温度控制方法。该方法将改进型果蝇算法与BP神经网络结合,通过NFOA算法优化神经网络的初始权重和阈值,进而提高神经网络的全局搜索能力。将NFOA-BP算法应用于污泥焚烧炉温度控制系统,与传统PID温度控制系统进行仿真对比实验。结果表明该系统响应平稳、迅速,超调减小,正确率达到95%以上,比传统PID调节方法提高5%左右。 相似文献
17.
Nonlinear errors always exist in data obtained from tracker in augmented reality （AR）, which badly influence the effect of AR. This paper proposes to rectify the errors using BP neural network. As BP neural network is prone to getting into local extrema and convergence is slow, genetic algorithm is employed to optimize the initial weights and threshold of neural network. This paper discusses how to set the crucial parameters in the algorithm. Experimental results show that the method ensures that the neural network achieves global convergence quickly and correctly. Tracking precision of AR system is improved after the tracker is rectified, and the third dimension of AR system is enhanced. 相似文献
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BP神经网络是目前应用最广泛的人工神经网络模型之一,在分类和识别上表现出良好的特性,因此被研究者用于认知诊断评估以对被试进行诊断分类。通过模拟研究,考查属性个数、属性层级关系、测验长度、题目质量、测试样本量5个因素对BP神经网络在认知诊断中分类准确性的影响。结果表明:1)基于BP神经网络的认知诊断分类准确率不依赖于测试样本量;2)题目质量和测验长度对BP神经网络的诊断准确率有显著的积极影响;3)属性个数对BP神经网络的分类准确率有消极影响;4)题目质量一定程度上会影响BP诊断方法在不同属性层级结构上的分类准确率。 相似文献
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文章首先介绍了人工神经网络的基本原理,其次讨论了反向传播算法,并针对传统BP算法的不足设计了一种基于参数动态改变的BP算法,最后研究了新的算法在某武器随动系统诊断方面的应用. 相似文献
20.
FENG Yan CHEN Yi-min School of Computer Engineering Science Shanghai University Shanghai P.R. China 《上海大学学报(英文版)》2006,(5)
1IntroductionAugmented reality(AR)is a newtechnique based onvirtual reality,which has attracted much attention inrecent years.AR is used to describe a system thatenhances the real world by superi mposing computer-generated information on top of it.It supp… 相似文献