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哥氏振动陀螺脱颖而出 总被引:1,自引:0,他引:1
哥氏振动陀螺是一种无转子陀螺,它用振动元件取代了传统陀螺的机械转子,用微幅振动取代了高速旋转,因而具有寿命长、可靠性高、体积小、重量轻、精度高等突出特点,是一种新型的极有发展潜力的惯性仪表。哥氏振动陀螺代表一种重要的惯性技术,它不仅具有所有的惯性品质,而且在众多的陀螺中只有它能够实现微型化。哥氏振动陀螺主要包括压电振动陀螺半球谐振陀螺和微机械振动陀螺。随着科学技术的发 相似文献
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PM2.5测量系统中改进神经网络控制算法优化补偿 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现阶段PM2.5测量系统的测量精度较低的问题,提出了改进的BP神经网络PID控制算法对其进行优化补偿。通过对粒子群优化算法的速度公式进行了改进,采用优化的粒子群算法优化了BP神经网络,将其用于PID的在线参数调节,以PM2.5测量系统作为研究对象,将改进的BP神经网络PID控制算法与传统PID分别作了仿真研究。研究结果表明,基于改进的粒子群优化算法改进的BP神经网络PID控制算法与传统的PID控制相比,提高了测量精度,在一定程度上减少了误差。 相似文献
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《现代电子技术》2019,(1)
在V形自由折弯中,准确地预测板料回弹,有利于实际生产中精确地控制回弹以提高生产效率。由于板料回弹的影响因素众多,呈现出复杂的非线性变化特征,采用传统的BP神经网络难以满足高精度的预测要求,因此为了进一步有效预测板料的回弹,提出基于改进粒子群算法优化的BP神经网络预测模型。对标准粒子群算法的缺陷进行改进,利用改进粒子群算法的全局搜索能力对BP神经网络的权值和阈值进行优化求解,提高了BP神经网络预测模型的收敛精度和泛化能力。将改进PSO-BP神经网络预测模型应用在板料回弹预测中,并与LM-BP神经网络预测模型进行对比仿真,结果表明改进PSO-BP神经网络预测模型具有更高的非线性拟合优度和预测精度。 相似文献
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在非线性模型预测中,往往难以获得精确的非线性数学模型,从而对预测精度造成一定的影响。该文将粒子群算法与BP算法相结合,提出了一种PSO-BP算法,改进了BP算法的不足,并将其应用于神经网络模型预测当中,提高了非线性模型预测的精度。 相似文献
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为了提高汽轮机诊断系统的诊断速度与精度,提出了将量子粒子群算法和BP神经网络相结合的故障诊断方法。用量子粒子群算法来训练网络的权值和阈值,再将优化后的权值和阈值代入BP网络,进行故障诊断。实例证明,它是一种高效,可靠的诊断方法。 相似文献
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针对微机械陀螺零偏受温度影响较大的问题,提出一种粒子群优化(PSO)算法和支持向量机(SVM)相结合的陀螺零偏温度补偿方法。首先,将平滑处理后的陀螺数据作为样本点,采用基于径向基核函数的支持向量机方法构建漂移模型,把数据从低维空间映射到高维空间,并进行线性拟合,保证泛化能力。然后,利用粒子群算法对支持向量机的惩罚参数、核函数参数以及不敏感系数进行优化,避免了人为选择参数的盲目性且提高了建立模型的精度。实验结果表明:经PSO调节支持向量机算法补偿后,陀螺输出精度更高;与最小二乘法、BP神经网络法相比,陀螺输出数据方差分别减小了81.3%和57%,最大误差分别减小54.7%和48.5%。 相似文献
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粒子群算法优化神经网络结构的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对BP神经网络初始权阈值确定的随机性和隐含层节点数的不确定性,通过利用十进制粒子群优化算法(DePSO)和二进制粒子群优化算法(BiPSO),同时优化神经网络的初始权阈值和结构。通过粒子群优化算法首先确定一个较好的搜索空间,然后在这个解空间里利用BP算法对网络进行训练和学习,搜索出最优解。通过函数拟合数值实验对该模型来进行训练和测试,相比其他算法,该模型可以获得较高的预测精度,结果表明该方法是可行的。 相似文献
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在检测和诊断模拟电路的故障中,为了解决传统的BP神经网络初始权值和阈值是随机选取的,容易陷入局部最小值,出现不收敛或收敛速度慢的缺点,文中提出了采用粒子群算法来优化传统BP网络的方法。首先利用粒子群算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,然后再由改进的BP算法进行训练仿真。通过和在单一改进BP算法下训练的诊断仿真结果进行对比,可以发现通过粒子群算法优化后的神经网络改善了网络不收敛的缺陷,在训练速度以及诊断正确率上都有所提高。 相似文献
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为了有效地控制激光铣削层质量,建立了激光铣削层质量(铣削层宽度、铣削层深度)与铣削层参数(激光功率、扫描速度和离焦量)的BP神经网络预测模型。采用粒子群算法优化了BP神经网络的权值和阈值,构建了基于粒子群神经网络的质量预测模型。所提出的PSO-BP算法解决了一般BP算法迭代速度慢,且易出现局部最优的问题,并以Al2O3陶瓷激光铣削质量预测为例,进行算法实现。仿真结果表明:提出的PSO-BP算法迭代次数大大减少,且预测误差明显减少。所构建的质量预测模型具有较高的预测精度和实用价值。 相似文献
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基于粒子群优化和支持向量机的电力负荷预测 总被引:1,自引:1,他引:0
提出支持向量机的粒子群优化算法的用电量预测方法.其中,采用粒子群优化算法选取较优的支持向量机训练参数组合.以江西省2008年7月~10月的用电量数据以及相关特征数据作为实验数据,实验结果表明该算法电量负荷预测精度高于BP神经网络. 相似文献
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总结了环境因素对四频激光陀螺光强和零偏影响的3种常见方式,指出光强变化和零偏变化都是陀螺经环境因素作用后的外在表现,光强更能全面细致地反映环境因素对陀螺零偏的影响,提出了以光强为基准采用BP神经网络对零偏进行补偿的方法。建立了陀螺零偏的BP神经网络,采用该神经网络针对开机零漂、跳模和高低温冲击等3种不同的零漂产生机理分别进行了补偿实验,实验表明:该方法能够有效辨识产生零漂的不同机理并进行补偿,对提高复杂环境下陀螺的零漂性能有一定的参考意义。 相似文献
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温漂会影响催化甲烷传感器检测精度,为减小这种影响,提高传感器检测精度,本文在不同温度环境下进行甲烷传感器环境影响实验,并利用一种基于主成分分析的BP神经网络温度补偿模型对实验数据进行处理,补偿温漂对检测精度的影响,结果表明:本文提出的模型能提高甲烷传感器的稳定性和准确性,减少温漂的影响. 相似文献