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矿井瓦斯涌出量受诸多因素影响,对瓦斯涌出量的预测研究是一项复杂且难度较高的工作。针对其复杂性及随机性,笔者提出了基于粒子群优化相关向量机的矿井瓦斯涌出量的预测控制方法。并利用相关向量机对矿井瓦斯涌出非线性系统进行建模,采用具有全局优化特点的粒子群优化算法进行参数优化,确保了模型精度和预测的准确性。结果表明,该模型预测控制方法精度高且可靠性强,预测效果理想。在矿井瓦斯涌出量的预测研究应用中,误差在工程许的范围内,对矿井的安全生产具有一定的参考意义。 相似文献
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为保证激光焊接质量,需要有效识别激光在焊接过程中的焊接偏差,因此,采用改进神经网络模型实现激光焊缝偏差识别.构建激光焊接试验装置,采用302不锈钢板作为焊接试件,通过高速摄像机获取激光焊接过程中的熔池红外图像,并通过中值滤波算法对图像实行预处理后获取堆积热效应参数、匙孔质心参数、匙孔形变参数,以此作为改进神经网络模型的输入向量,实现激光焊接偏差识别.实验结果表示:该模型在隐含层单元数量为3、训练步数为240时训练误差较大程度接近目标值,且模型规则数量为4条时,可有效、精准地完成激光焊缝偏差识别. 相似文献
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