共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
为了提高高速列车表面压力测试的准确性,补偿温度对压阻式压力传感器的影响,克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值、稳定性差的缺陷,提出PSO-LM-BP神经网络补偿传感器温度误差的方法。首先,使用粒子群优化(PSO)算法,筛选BP网络的权值和阈值;然后使用LM算法作为BP网络的训练算法进行训练;最后,综合对比BP网络、LM-BP网络、PSO-BP网络和PSO-LM-BP网络的性能。结果表明,PSO-LM-BP网络收敛速度快、精度高、稳定性好,兼具3种算法的优点,有效抑制了温度对传感器的影响。 相似文献
3.
针对金属管道腐蚀问题,提出了一种基于支持向量机(Support vector machine,SVM)与粒子群优化(Particle swarm optimization,PSO)相结合的管道腐蚀缺陷的分类方法。对预处理后的超声缺陷信号进行经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD),提取相应的时域无量纲参数作为特征向量;建立SVM缺陷分类模型,并采用PSO算法优化SVM参数,提高模型的缺陷分类准确率。实验证明,该方法建立的模型针对不同深度的超声缺陷信号的识别率达到87.5%,优于相同试验样本下BP神经网络和RBF神经网络的分类准确率。 相似文献
4.
《仪表技术与传感器》2016,(10)
针对光纤压力传感器受温度漂移影响较大的问题,提出了一种基于粒子群优化BP神经网络算法(PSO-BP)的温度补偿修正模型。通过对光纤压力传感器做标定实验,并且利用LM35温度传感器监测其工作温度,建立PSO-BP神经网络模型。该模型用粒子群智能算法对传统的BP神经网络的权、阈值进行全局的优化,改善了BP网络收敛的速度较慢的问题,克服了容易陷入局部极值的缺陷。与传统BP神经网络补偿结果进行比较,PSO-BP得到的预测误差相对较小且平稳些。研究结果表明,补偿后灵敏度温度系数改善了1个数量级,相对误差提高了2个数量级,从而实现温度补偿的目的。 相似文献
5.
6.
《现代制造技术与装备》2017,(11)
针对刀具寿命影响因素与刀具寿命之间的高度非线性关系,引入BP神经网络技术对刀具寿命进行预测,建立了刀具寿命预测模型。针对标准反向传播算法存在收敛速度慢、容易陷入局部极小值及全局搜索能力弱等缺陷,采用粒子群算法优化网络权值及阈值,提高了神经网络的预测精度。仿真结果表明,与标准BP神经网络相比,PSO-BP神经网络用于刀具寿命预测的精度更高。 相似文献
7.
液压系统故障诊断中采用BP神经网络进行故障的模式识别,存在着收敛率较低的问题。结合粒子群算法和BP算法各自的优势,提出了一种基于改进的PSO-BP液压系统故障诊断方法。对标准粒子群算法的惯性权重和学习因子进行改进,再对BP神经网络的权值和阈值进行优化,达到改善BP网络性能的目标。仿真结果表明该方法提高了BP网络的收敛率,减小了诊断误差。 相似文献
8.
为了提高热轧钢带表面缺陷分类的检测准确率和速度,同时鉴于热轧钢带缺陷的数据库规模较小,提出结合参数迁移学习的卷积神经网络模型,来解决少量样本导致网络过拟合和精度低的问题。使用源域的最优参数作为模型的参数初始化,节省训练的周期;构建训练目标域的神经网络模型,使用预训练模型网络中的参数和结构,对目标域进行特征迁移;进行finetune,结合inception-v3结构的全连接层映射到目标域所需要的特征向量维度。实验使用现有热轧钢带表面缺陷数据库中的图片,有6类缺陷。通过对比改进AlexNet模型和结合迁移学习的模型,在测试集的实验平均准确率分别约为96.6%,99.8%,分类效果优于传统视觉分类算法。并且在实验中观察到结合参数迁移学习的损失更小和权重收敛速度更快。 相似文献
9.
10.
11.
将粒子群算法(PSO)与误差反传算法(BP)相结合,利用粒子群算法的全局突变性,使BP算法避免在神经网络权值寻优过程中陷入局部极小值.对Elman神经网络结构进行调整,并将PSO-BP算法用于改进后的Elman网络的权值修改.最后,对比了3种不同算法、结构的神经网络对水下机器人运动学模型的辨识结果,证明了基于PSO-BP算法的改进Elman神经网络对水下机器人运动模型,有较高的辨识精度. 相似文献
12.
针对船舶主机故障具有诊断对象多、多因素耦合造成诊断准确率低等问题,提出了用遗传算法优化BP神经网络的故障诊断方法,利用GA算法对BP神经网络的初始权值、阈值在较大范围内搜索寻值,同时采用反向传播算法在较小范围内进行微调,优化网络结构和参数,加快目标最优值的求解,最后结合一般BP神经网络方法进行分析比较。实验结果表明,优化初始权值和阈值后的测试样本的误差由0.996 43减少到0.097 333,训练样本的误差由1.464 1减少到0.080 657;经GA优化后的BP神经网络模型对主机故障类型的诊断的准确率为100%,实现对船舶故障诊断的高效判别。 相似文献
13.
针对工程陶瓷电火花加工的工艺电参数与工件的加工效果之间具有高度的非线性关系,难以建立精确数学模型的问题,建立了BP神经网络模型,以预测工程陶瓷电火花加工工艺效果。采用自适应位置变异粒子群算法,优化了网络模型的阈值和连接权值,解决了BP神经网络算法迭代速度慢、易于陷入局部最优解的问题;以碳化硼为例完成了算法的实现,对该材料工件的加工效果进行了预测。研究结果表明:自适应位置变异粒子群神经网络算法可以较好地反映电参数与表面粗糙度之间的非线性关系,算法的迭代次数显著减少,并具有较高的预测精度,模型的可靠性和有效性得以证实。 相似文献
14.
15.
针对钢板表面缺陷图像信噪比低、特征复杂多变而导致现有的钢板表面缺陷模式识别与分类方法存在的实时性差、精度低、适应性差等问题,研究了基于人工神经网络的分类器,以实现对钢板表面缺陷进行实时有效的分类识别。根据钢板表面划痕、麻点、夹杂、锈蚀、辊印5类缺陷的特点,从缺陷图像信号中提取了几何特征、灰度特征和Hu矩特征,选取了能够比较全面表征缺陷特征信息的13维特征向量作为神经网络的输入数据,为缺陷识别和分类提供了依据。分别构造了概率神经网络PNN和BP神经网络分类器,对钢板的表面缺陷进行了分类测试,并对测试结果进行了对比分析。实验结果表明,PNN和BP神经网络的识别率分别为87%和81%。PNN在识别准确率、训练速度、追加样本的能力等几方面的综合性能优于BP神经网络。 相似文献
16.
17.
18.
19.
基于小波神经网络的木质材料缺陷模式识别 总被引:2,自引:1,他引:1
利用小波和神经网络对木质材料中密度纤维板的不同缺陷进行智能模式识别,研究采用Daubechies小波包对振动信号进行3层分解,计算信号在各频段所占的能量率,并以此作为样本对拓扑结构不同的BP神经网络进行训练,然后利用训练好的网络对缺陷的种类进行分类识别。结果表明,性质相近的两种贫胶缺陷应作为一类缺陷模式进行识别,单隐层和双隐层的BP网络对没有缺陷、鼓泡缺陷和贫胶缺陷3种模式的识别都很理想,但双隐层BP网络的推广性能较好,网络输出的波动性小。对中密度纤维板没有缺陷、鼓泡缺陷和贫胶缺陷智能识别的最佳网络是双层BP网络,网络第1隐层节点和第2隐层节点分别为20和6,对中密度纤维板缺陷模式识别的准确率为90%。 相似文献
20.
《振动、测试与诊断》2020,(2)
为了提高航空发动机轴承故障诊断的准确率,提出基于改进遗传算法优化(back propagation,简称BP)网络(modified genetic algorithm to optimize BP,简称MGA-BP)的故障诊断模型。针对传统遗传算法易早熟、易陷于局部最优解等缺陷,利用固定个体选择概率、引入三角函数和高斯变异操作对遗传算法进行改进,并用改进遗传算法优化BP网络的权值和阈值。利用优化的BP网络对滚动轴承正常、内圈故障、外圈故障和钢球故障4种工况进行诊断,并考虑到网络输出模式、诊断样本比例等对诊断精度的影响。为了验证MGA-BP在轴承故障诊断中的有效性,将其他改进遗传算法优化BP网络作为对比算法。分析表明:MGA-BP能够较好地适应网络不同的输出模式、不同的样本比例,其抗噪能力、诊断准确率、误差收敛速度和误差收敛值均优于文中其他对比算法。 相似文献