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研究可编程控制系统优化问题,可编程控制系统具有非线性、时变性等特点,传统PID控制器优化方法难以建立精确的数学模型,使得系统参数设定困难,导致可编程控制系统的控制效果不理想。为了解决传统的PID算法所带来的问题,利用RBF神经网络非线性、自学习能力,提出一种基于粒子群神经网络的PID参数优化算法。将粒子群和神经网络相结合,形成了一种智能控制算法,并将应用于可编程控制系统。测试结果表明,粒子群神经网络提高了PID控制参数优化速度,提高了可编程控制系统可靠性和鲁棒性,具有一定的理论和实用价值。 相似文献
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类间间隔和类内聚类性是影响分类器分类性能的两种重要因素.基于模糊支持向量机和总间隔思想,提出一种基于总间隔的模糊v-相对间隔机(TMF-vRMM),本方法本质上是传统相对间隔机(RMM)的扩展,但可取得比RMM更好的分类性能.TMF-vRMM通过使用差异成本和引入总间隔和模糊隶属度,同时解决了不平衡训练样本问题和传统软间隔分类机RMM的过拟合问题,显著提升学习机的泛化能力.分别采用人造和实际数据集进行分类实验,结果显示TMF-vRMM具有优于相关方法的稳定分类性能. 相似文献
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用球磨法与液相沉淀法两种方法分别制备了MnO2掺杂TeO2超细粉体,并通过x射线衍射(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)和x射线激发发射光谱(XEL)对样品的物相组成、形貌等微观结构和发光性能进行了测试表征。结果表明,通过增加球磨混合时间和改变球磨介质,用球磨法可制得3-4μm的TeO2粉体。相比球磨法,用液相沉淀法可制得更加均匀和细小的超细粉体,所得粉体的平均颗粒尺寸约为1μm,其发光强度更高。 相似文献
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采用木瓜蛋白酶水解鸭骨制取血管紧张素转化酶(ACE)抑制肽,通过四元二次通用旋转设计优化水解工艺,建立数学模型,分析水解度与ACE抑制率的相关性,并通过不同规格的超滤离心管对酶解产物进行分离.结果表明,木瓜蛋白酶在底物浓度11.5g/100mL,酶底比8000U/g,水解温度60℃,水解时间5.5h,pH值为5.5的条件下,酶解产物的ACE抑制率最高,达到85.71%,水解度为20.81%,且水解度与ACE抑制率显著相关,曲线拟合方程为Y=- 157.572+21.215X-0.491X2.超滤后分子量为2ku~3ku的肽段ACE抑制率最高,达到91.67%,半抑制浓度(IC50)为0.927mg/mL,ACE抑制肽回收率为1.99%. 相似文献
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