一种基于神经网络算法的高精度拟合传感器温度特性曲线的方法

为了有效改善传感器温度补偿特性,提出了基于傅立叶基函数神经网络算法的温度特性曲线拟合模型.分析了算法的收敛性,为学习率的选择提供了理论依据.给出了对掺杂苯的SnO2纳米传感器的灵敏度-温度特性曲线进行拟合的实例.结果表明基于傅立叶基函数神经网络算法的传感器温度特性拟合曲线具有高的光滑性和高的拟合精度(10-6),因而是一种有效的温度特性曲线拟合方法.     

基于PSO-RBF无线传感器网络入侵检测技术研究

针对无线传感器网络自身特性,提出了基于粒子群优化(PSO)径向基函数(RBF)神经网络的轻量级入侵检测方案,该方案结合PSO算法与RBF神经网络分别在全局搜索和局部搜索的优势,使用PSO优化RBF的中心、宽度及权值.仿真实验表明:基于PSO-RBF的入侵检测算法可以有效、可靠地运用于无线传感器入侵检测系统中.     

基于RBF神经网络的组合导航融合算法

提出一种基于径向基函数（RBF）神经网络的组合导航容错算法。该算法将局部滤波器状态估计分组引入作为融合中心的RBF神经网络，通过RBF神经网络的局部特性，实现全局估计的自适应性和容错性。该算法等价于对局部估计的模糊推理。仿真结果表明，该融合算法有较高的估计精度，能够及时检测出传感器故障并在融合网络中予以隔离，不致影响全局估计。     

基于余弦基神经网络求震荡函数积分方法

针对震荡函数数值积分计算问题,提出了一种基于余弦基函数神经网络模型和学习算法,将该算法应用于求解震荡函数数值积分.通过算例,计算机仿真实验表明,提出的算法相比传统的震荡函数数值积分方法,具有模型简单、计算精度较高、收敛速度快等特点.     

一种高精度热电偶模型及其测温虚拟实现

本文介绍了一种基于径向基(RBF)神经网络的镍铬-镍硅热电偶特性无差优化模型的建立过程、LabVIEW调用MAT-LAB的方法和热电偶温度虚拟测量的实现过程。结果表明提出的模型算法简单、精度高、稳定性好、对其它传感器建模有借鉴作用。虚拟测量实现过程简单,数据可由计算机直接读取和编辑,节省费用,能应用于多点温度测量和组建传感器网络虚拟仪器系统。     

基于改进的粒子群优化的小波神经网络模型的传感器动态建模

提出一种基于改进的粒子群优化算法进化小波神经网络用于传感器动态建模的新方法。介绍了小波神经网络和粒子群寻优算法的原理,并且对粒子群优化算法做了改进。利用传感器动态标定的实验数据,来训练优化小波神经网络的网络结构和模型参数,从而建立了传感器的动态模型。通过Matlab软件仿真实验表明,利用改进的粒子群优化的小波神经网络对传感器进行动态建模,能克服传统BP神经网络模型误差反向传播算法易陷入局部最小,后期训练网络精度不高的缺点,并且相比遗传算法具有较小的复杂度。     

一种基于正交基神经网络算法的传感器误差补偿方法

为了提高传感器的误差补偿精度,提出了一种基于正交基神经网络算法的传感器误差补偿方法.研究了神经网络算法的收敛性,为学习率的选择提供了理论依据.为了验证算法的有效性,给出了传感器误差补偿实例.研究结果表明,基于正交基神经网络算法的传感器误差补偿方法具有高的误差补偿精度,因而是一种有效的误差补偿方法.     

基于模糊模型和神经网络的某扫雷犁系统建模

在实现扫雷犁系统准确位置控制的研究中,由于扫雷犁电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素,采用传统机理建模方法难以获得其精确模型,研究了系统的两种智能建模方法,即模糊建模和神经网络建模。模糊建模方法采用基于GK聚类算法的TS模糊模型,神经网络建模中采用了基于正交最小二乘算法的径向基函数神经网络。通过对扫雷犁电液伺服系统进行的建模实验仿真,分析了两方法的建模性能并与其他建模方法进行了对比,研究结果验证了所提出两种建模方法的有效性。     

基于粗糙集理论的RBF神经网络剪枝算法

分析了满足给定学习误差要求的最小结构神经网络的各种实现方法.把粗糙集理论引入神经网络的结构构造中;提出了一种基于粗糙集理论的RBF神经网络剪枝算法,并将这种算法与现有剪枝算法相比较.最后将该算法应用于热工过程中过热气温动态特性建模.仿真结果表明基于该算法的神经网络模型具有较高的建模精度以及泛化能力.     

基于正交基神经网络算法的多传感器数据融合方法

为了改善多个同类传感器检测目标参数的性能,提出了一种基于递推最小二乘法的多传感器数据融合的正交基神经网络算法,用基于递推最小二乘法的神经网络算法对各传感器的量测数据进行处理,并用神经网络输出结果的平均值来实现多传感器的数据融合.为了验证算法的有效性,给出了多传感器数据融合的仿真实例.研究结果表明,基于递推最小二乘法的多传感器数据融合的正交基神经网络算法是有效的.     

基于神经网络的热电偶特性数学模型

简单介绍了当前热电偶应用存在的问题 ,分析了建立热电偶特性的数学模型的各种方法 ,并提出了应用前向多层神经网络建立热电偶特性数学模型的方法及其优势。文中对前向多层神经网络及其算法进行了深入剖析 ,并给出了MATLAB源代码。最后以镍铬 -镍硅热电偶为例 ,阐述了其特性数学模型的建立过程及其应用。     

关于无线传感器网络定位算法仿真

针对无线传感器网络(WSNs)节点定位的问题,提出了一种通过构建粒子群机制的量子神经网络模型优化距离矢量跳跃(DV-HOP)的定位算法(PSO-QNN),根据传统DV-HOP所得到的平均距离和实测节点距离构建量子神经网络模型,并通过粒子群算法对平均距离进行训练,从而得到较优平均值,实现了对DV-HOP算法的优化.算法缩短了传统人工神经网络的训练时间,并且加快了收敛速度.仿真结果表明:与传统DV-HOP算法相比,所提出的PSO-QNN算法能够减少约20%的定位误差,定位精度显著提高.     

一种基于在线学习前向神经网络的组合导航滤波器

首先建立了带反馈校正的组合导航数学模型，在此基础上提出了一种在线学习的神经网络滤波算法。这种算法不需要噪声的先验知识，对系统模型的依赖也较弱。仿真表明，卡尔曼滤波器在理想情况下有较高的估计精度，而神经网络滤波器在非理想情况下有较高的精度，对模型误差和噪声特性的变化具有良好的鲁棒性。     

基于改进粒子群算法的模糊神经网络

油气管道腐蚀失效检测具有随机性、复杂性、多因素性和非线性等特点,利用精确的数学模型描述有一定的难度. 本文提出了一种基于混合改进粒子群算法的模糊神经网络的管道腐蚀动态检测方法. 优化粒子群算法的收敛性,加快寻找最优解的速度,将该算法用于模糊神经网络模型构建中,建立了基于模糊神经网络的管道腐蚀动态检测模型. 通过利用实际的管道腐蚀检测数据进行诊断应用,取得了较好的检测效果,验证了该模型及算法的可行性和有效性.     

基于遗传算法的小波神经网络温度补偿模型

对单晶硅压阻式压力传感器的输出随温度漂移的问题,提出了基于遗传算法的小波神经网络模型,该模型充分发挥了遗传算法的全局搜索能力和小波神经网络简单快速的函数逼近能力,研究结果表明,该模型有效的抑制了温度对压力传感器输出的影响,提高了传感器的稳定性和准确性。     

基于L-M算法的反向传播网络的湿度传感器输出误差补偿研究

针对湿度传感器的输出非线性问题,提出了基于L-M算法建立BP神经网络进行补偿校正,实现电阻型湿度传感器的输入与输出非线性补偿,并与共轭梯度算法、拟牛顿算法所建立的神经网路模型进行对比,重点比较了模型迭代性能、标准偏差;最后发现当神经网络用L-M算法进行训练模拟时在迭代性能、标准偏差等方面具有更优异的表现,更适合湿度传感器的非线性特性的补偿校正。     

强化学习在移动机器人自主导航中的应用

概述了移动机器人常用的自主导航算法及其优缺点,在此基础上提出了强化学习方法。描述了强化学习算法的原理,并实现了用神经网络解决泛化问题。设计了基于障碍物探测传感器信息的机器人自主导航强化学习方法,给出了学习算法中各要素的数学模型。经仿真验证,算法正确有效,具有良好的收敛性和泛化能力。     

兆瓦级风电机组变桨距过程动态仿真

在分析风电机组变桨距调节原理的基础上,建立了包含风力机、变桨距执行系统、变桨距控制算法、变桨速率、动态尾流、塔架动态、传感器响应的变桨距风电机组整体动态数学模型。以此为基础,运用MATLAB/SIMULINK仿真模拟平台搭建了变桨距风电机组动态仿真模型。以阵风为例,运用该模型对一台1.5 MW的风电机组进行了变桨距过程动态特性仿真。仿真结果与简化模型仿真结果对比表明：建立的模型能很好地描述变桨距过程中的机械转矩过冲、桨距角滞后等动态特性,弥补了现有各种模型过于简化的不足。