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基于人工神经网络在齿轮优化设计中的应用 总被引:2,自引:1,他引:2
钟波 《计算技术与自动化》2007,26(2):10-12
近十年来,为提高齿轮传动的承载能力、延长寿命、减小体积等,许多专家学者致力于齿轮传动的优化设计、胶合承载能力计算、可靠性设计等工作.为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法的优势,提出一种基于遗传算法的神经网络二次训练方法.将遗传算法应用于神经网络的权值训练中,并用神经网络二次训练得到最终结果,降低了齿轮设计计算时间,是一种比较有效的方法. 相似文献
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为了提高网络流量的预测精度,克服小波神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,提出一种遗传算法优化小波神经网络的网络流量预测模型.首先计算延迟时间和嵌入维数,构建小波神经网络的学习样本,然后采用小波神经网络对网络流训练集进行学习,并采用改进遗传算法对小波神经网络参数进行全局寻优,提高收敛速度和网络学习精度,最后采用网络流量数据对模型性能进行仿真分析.结果表明,相对于对比模型,本文模型的平均误差大幅度降低,训练次数急剧减,减小了二次优化训练的次数,具有更大的实际应用价值. 相似文献
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显微细胞图像的识别方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种自动识别显微细胞的方案.该方案首先采用二维阈值化和Canny算子分割方法对图像进行分割,并采用遗传算法将所得结果加以融合.分割之后,对每个细胞进行二值化处理,然后利用一种改进的区域增长法求出二值图像中黑色区域和白色区域的三个区域特征.最后用这些特征值训练BP神经网络,并使用训练好的神经网络来识别未知细胞. 相似文献
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模糊神经网络即具有输入信号是模糊量的神经网络,是模糊系统与神经网络相结合的产物,汇聚了二者的优点;遗传算法是一种自适应全局优化概率搜索算法。研究了基于模糊神经网络与遗传算法相融合的一种算法,在应用模糊神经网络进行数据挖掘前,应用遗传算法完成隶属函数的训练,以便更好地进行模糊神经网络学习;经过模糊神经网络学习后,提取相关规则,再次应用遗传算法,进行规则剪枝,提高数据挖掘效率。实验表明,与传统方法相比,该方法能够更快速、更加准确地进行数据挖掘,提取更精确的推理规则。 相似文献
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为了使得神经网络的应用符合嵌入式系统快速计算、存储量精简的要求,提出了一种定点数权值神经网络的优化方法。采用精度可调的比例数格式定点数表示神经网络的权值和阈值,用遗传算法对神经网络进行训练,并用最小二乘法对网络的非线性连续节点激励函数进行了线性离散化。将这种优化的神经网络应用于触摸屏校准。实验表明,采用该方法进行触摸屏校准比传统的校准方法具有更高的准确率。 相似文献
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一种基于遗传算法的BP网络改进方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为克服和改进传统的BP算法的不足,发挥神经网络和遗传算法各自的优势,提出一种新的基于遗传算法的改进的BP网络训练方法。在美国手写体数字标准数据集MNIST库的实验结果表明,该方法提高了识别率,增加了网络的泛化能力,并且极大地节省了存储空间,缩短了学习时间。 相似文献
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针对遗传算法在局部搜索能力方面的缺陷,提出了一种基于扩散算子的遗产算法(简称扩散遗产算法)。该算法中包含的扩散算子是变异算子,其主要作用是在遗传搜索中进行局部搜索。用扩散遗传算法和实数编码遗传算法分别训练用于解XOR问题的神经网络,对比结果表明,论文提出的算法兼具强的全局搜索能力和局部搜索能力,因此,该算法可以不借助其它局部搜索算法而单独作为神经网络训练算法,从而简化训练算法,提高训练效率。该算法对提高遗传算法搜索效率和求解精度具有重要的意义。 相似文献
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阐述了一种将交互式进化计算应用于三维计算机动画影片中训练虚拟角色面部表情的方法。将模糊神经网络应用于虚拟角色面部表情的建模,并用遗传算法结合交互式进化计算训练模糊神经网络。实验结果表明,当该算法应用于训练虚拟角色面部表情这一问题时,能在保证精度的前提下快速收敛,并能避免陷入局部最优,从而使得不同的动画导演利用这个系统,能够生成符合自己要求的虚拟面部表情。 相似文献
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基于进化神经网络的模拟电路故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
基于人工神经网络的智能故障诊断系统作为人工智能技术在模拟电路故障诊断领域的应用,在实践中取得了一定的成效.但由于容差和非线性特性使得模拟电路的故障诊断趋于复杂化,以及诊断系统中神经网络的拓扑结构难以确定,因此,针对上述局限,提出了模拟电路故障诊断的进化神经网络方法;文中详细的阐述了进化神经网络的构成方式,提出了把网络的结构和权值分级进化的方法,并在两级进化的过程中使用不同的适应度函数及改进的遗传算法.举例说明诊断系统的具体实现方法,仿真结果表明,在相同的精度要求下,该算法的训练时间远小于普通的进化神经网络,对模拟电路的故障诊断有一定的实际意义. 相似文献
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为解决一些对精度和实时性要求较高的调度问题,设计一个基于分枝定界算法和人工神经网络的实时调度算法.策略先使朋分枝定界算法来找到m个作业的最佳排序.在生成足够多的排序以后,将排序作为训练样本来训练一个m维人工神经网络,从而得到一个m维的人工种经网络主矩阵.在实际的乍产环境中,先对实际到达的n(n>m)个作业进行分组,再利用离线生成的人工神经网络主矩阵对每个分组进行初始排序.最后将每个分组看作一个整体,根据Palmer算法得到n个作业的最终排序.仿真表明该策略具有较好的实时性,同时也能达到较高的精确性. 相似文献
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本文介绍了BP算法的基本原理及其实现步骤,并将BP算法应用于神经网络解耦器和PID神经网络的训练中,即本文中各个神经网络的训练算法均采用BP算法,提出了一种神经网络在线解耦控制算法,即将神经网络解耦和神经网络PID控制两者结合,对系统进行解耦控制。将解耦与控制结合,既避免了单独采用自适应PID控制时控制效果不佳的问题,又避免了单独采用解耦时原有控制器不能适应变化后的对象问题。最后对一组双输入双输出耦合系统进行了仿真研究。 相似文献
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神经网络结构和学习算法在很大程度影响模型建立的时间和预测结果的准确性,论文针对现有BP神经网络的缺陷,提出了基于遗传算法的神经网络预测模型,并利用该模型研究了沙尘暴的预测问题。仿真预测研究表明,提出的方法无论是收敛速度方面还是预报准确率方面,都取得了比较满意的结果。 相似文献
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