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为直观地检验膜层的质量,建立微弧氧化工艺参数(电流大小、脉冲宽度、氧化时间)与微弧氧化膜层厚度之间的反向传播(BP)神经网络预测模型,其结构为3-10-1(即3个输入神经元,10个隐含层节点,1个输出神经元)。采用遗传算法(GA)优化BP神经网络的初始权值和阈值,构建基于遗传算法神经网络的膜厚预测模型。用GA-BP神经网络对膜厚进行模型仿真,并将仿真结果与BP神经网络模型仿真结果进行对比。结果表明,GA-BP网络模型预测值的平均误差为1.65%,最大误差为9.75%,而BP模型预测结果的平均误差为8.62%,最大误差为13.68%。GA-BP神经网络模型预测精度要优于BP神经网络模型。 相似文献
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基于BP算法的三自由度数字式机械臂系统控制用计算机作数字控制器,电位计测量车位王、上下摆角度.BP作模型辨识器,用单神经元控制器控制输入通道.设BP模型输入层为5节点,分别控制电压当前值、前两个周期值、小车位置的当前值和前一周期值.将推导的误差带入反向传播算法中,调节输入层与隐含层间权值矩阵,求出精确权值解.由计算机产生实时控制指令驱动电机控制吊车位移、上下摆角,实现其精度控制. 相似文献
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基于BP网络的PID整定控制 总被引:1,自引:0,他引:1
基于三层BP网络的PID的整定控制器,将输出层神经元输出状态对应于PID控制器的比例、积分、微分参数.先确定输入层和隐含层节点数、给出各层权值初值、选定学习速率和动量因子、学习参数等,再计算采样时刻误差、各层神经元的输入输出、PID控制器输出.通过神经网络的自学习、实现PID控制参数的自适应调整.仿真表明该神经PID控制器在三参数自调整、控制量变化、减小误差等方面具有优势. 相似文献
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指出了传统预测方法用于火炮故障预测的不足,提出了基于动态模糊综合评判和“框架+规则”的正反向混合推理故障预测模型。针对火炮故障发生和发展过程的动态变化特性,提出了动态隶属度的概念,并结合变权理论,详细阐述了动态模糊综合评判方法,用于生成候选故障集。基于“框架+规则”的反向推理确认实际发生的故障,输出故障预测报告,为火炮在执行训练和作战任务前实现预知维修提供决策依据。 相似文献