基于BP神经网络的小角度井斜方位角误差补偿研究

井斜角与方位角是井眼轨迹计算中的主要测量参数,然而与常规井斜时方位角误差相比,小角度井斜下测斜仪的方位角测量误差更大。为了提高测斜仪在小角度井斜下的方位角测量精度,基于BP神经网络算法对5°~10°小角度井斜下方位角的测量进行了补偿。文中以标准井斜角和实测方位角构成的二维向量作为输入,以标准方位角构成的一维向量作为输出,建立了双入单出网络模型。采用随机选取的方式将学习样本分为训练集与测试集,使网络具有较好的泛化能力。仿真测试结果表明,该BP神经网络误差校正模型运行稳定,补偿精度达到10^-6,可将小角度井斜下方位角的测量精度从±5.3°提高至±1.7°以内。     

基于BP神经网络的磁罗盘误差补偿研究

研制了一款基于磁阻传感器HMC1052/1051Z和MEMS加速度计ADXL203的磁罗盘,介绍了三轴磁阻罗盘的测量原理并分析了磁罗盘工作过程中可能存在的误差及其来源。针对样机的水平状态,利用前馈神经网络算法,建立了以测量航向角为输入、补偿后的航向角为输出的三层BP神经网络模型,并用样机的航向角采样数据进行仿真验证。实验数据表明,采用该BP神经网络补偿算法,可将航向角的精度从±35.73°提高至±0.5°以内,研制的样机可应用于普通导航领域。     

基于BP神经网络的加速度计温度补偿方法研究

本文章基于CS-3LAS-03加速度计,提出了利用BP神经网络来进行加速度计温度补偿,并在MATLAB环境下建立了基于BP神经网络的温度补偿模型,首先介绍了加速度和温度的采集系统的设计,然后对采集到的加速度值进行温度补偿,经过对实验数据的融合处理表明,该方法可极大的减小温度漂移,具有广泛的应用前景。     

改进型神经网络在雷达误差补偿中的应用

针对传统误差补偿方法用于防空雷达存在适应性和适用性差的问题,构建了一种基于改进粒子群算法优化的BP神经网络,能够更稳定、更精确地估计雷达误差,并补偿雷达量测值,从而更好地提高雷达的探测精度。首先,引入收敛因子以及动态自适应调节惯性权重,提高粒子群算法的全局寻优能力与收敛速度;其次,将改进的粒子群算法用于优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高BP神经网络的估计精度,缩短训练时间。采用某雷达的实测数据进行仿真验证,结果表明,补偿后的距离、方位角、俯仰角的精度和误差起伏性均有大幅改善,与传统方法相比补偿效果更好,工程应用性和推广应用性更强。     

基于神经网络的数控机床误差补偿研究

以加工中心为平台进行定位误差测量,利用神经网络智能控制编程,实现修改程序和误差补偿实验,而逐次二点法可以同时分离出工件和机床的定位误差,且测量原理与数据处理简捷有效。结果证明,在神经网络编程下利用逐次二点法进行误差补偿,是有效可行的。     

基于BP神经网络的温度传感器辐射误差分析

为了降低太阳辐射对地面温度测量造成的影响,修正太阳辐射误差,文中采用计算流体动力学方法(CFD)仿真得到不同气流速度和太阳高度角下的温度传感器的辐射误差。通过BP神经网络算法对仿真数据进行拟合,获得辐射误差修正方程,实现对测量的地表温度的修正。BP神经网络的拟合结果和仿真结果的均方根误差值为0.05℃。为便于应用该算法求解任意环境参数条件下的温度传感器辐射误差,文中亦设计了一种误差修正软件。     

基于BP神经网络的超声波温湿度补偿算法研究与应用

针对传统超声波测距中受到温度和湿度影响较大,提出一种基于BP神经网络的超声波传感器温湿度补偿算法。通过对不同温度和湿度环境下做标定实验,设计了超声波传感器BP神经网络补偿模型。采用BP神经网络对不同温湿度环境下的声速样本进行训练,得到了网络的权值和阈值。通过STM32单片机编程实现温湿度补偿下的超声波测距。实际测试结果表明,该算法能够有效地补偿超声波传感器的温湿度非线性误差,在温度为-30～30℃,湿度在0%～80%范围内,对声速进行补偿,使测量误差降低到1%以内。     

基于汽车领域的神经网络动态矩阵的误差补偿控制研究

基于预测控制算法的动态矩阵控制理论,改进得到了算法模型的误差相关矩阵,给出约束多变量DMC模型以及神经网络误差补偿的动态矩阵控制验证,在误差控制仿真验证中,应用神经网络误差补偿的预测控制效果优势明显,这一研究对模糊预测技术的进一步推广应用有一定的促进作用。     

基于BP神经网络的一种传感器温度补偿方法

简单介绍了硅压阻式传感器温度误差产生的原因及其特点,提出了一种利用BP神经网络对其温度误差及非线性误差进行补偿的方法.根据传感器温度误差的特点设计了一个多层的BP神经网络,其中传感器测试电路中四臂电桥的桥路电压和未经补偿的传感器的输出作为神经网络的两个输入.利用Matlab对该网络进行训练,得到了网络的权值和阚值.经过...     

基于BP神经网络的网络安全态势预测研究

以网络系统安全运行作为出发点,从入侵检测系统和杀毒软件等安全手段中提取出可以反映网络安全运行的数据。从网络安全运行的威胁性、脆弱性、风险性和基础运行四个方面建立了一套网络安全态势评估体系。通过层次分析法对该评价体系进行计算,获得可以表征网络安全运行状态的综合安全指数。在该体系的基础上,利用BP神经网络对网络安全状态进行预测,实验结果表明,采用BP神经网络可以较好地对网络的安全态势进行预测,在相关研究领域有一定的借鉴价值。     

基于BP神经网络的人脸识别系统研究

本文设计了一种基于BP神经网络的人脸识别系统,并对其进行了性能分析.该系统首先利用离散小波变换获取包含人脸图像大部分原始信息的低频分量,对图像数据进行降维;再由PCA算法对人脸图像进行主成分特征提取,进一步降低图像数据的处理量;最后使用经过训练后的BP神经网络对待测人脸进行分类识别.详细介绍了离散小波变换、PCA特征提取以及BP神经网络分类设计.通过系统仿真实验与分析发现:人脸特征的提取是该系统的关键;同时,由于人脸灰度信息的统计特征与有监督训练BP神经网络分类器,使该系统只在固定类别,并且光照均匀的人脸识别应用场景中具有较高的识别准确率.因此,很难在复杂环境中应用.     

基于BP神经网络模型的库存需求预测应用研究

人工神经网络技术发展至今在许多领域中得到了较好的响应。针对以数学统计为主要依据的传统库存预测方法存在的局限性,通过建立BP神经网络预测模型,设置服务水平约束条件,形成BP算法。在真实需求特性数据集的支持下完成了算法的仿真。对结果的精确度与合理性进行了讨论,并分析了BP算法与指数平滑法,线性回归法对比的优势体现。由BP算法产生的预测结果能够为企业制定库存计划,形成库存决策提供良好的建议。     

基于量子—BP神经网络的教学评价研究

将量子计算和BP神经网络相结合,产生一种新的量子—BP神经网络的方法,并将该方法应用于教学评价中,应用量子—BP神经网络的方法构建教学评价系统模型,进而对教学质量进行评价。通过实证分析,得到了满意的评价结果,说明该方法具有一定的可行性和实用性。     

基于量子—BP神经网络的教学评价研究

将量子计算和BP神经网络相结合,产生一种新的量子—BP神经网络的方法,并将该方法应用于教学评价中,应用量子—BP神经网络的方法构建教学评价系统模型,进而对教学质量进行评价。通过实证分析,得到了满意的评价结果,说明该方法具有一定的可行性和实用性。     

基于BP神经网络的MMC电容电压控制研究

模块化多电平换流器(Modular Multilevel Converter,MMC)作为一种新型的电压源换流器,被广泛应用于直流输电领域.电容的电压平衡问题在MMC中非常重要,随着MMC子模块个数的增多,电容电压的平衡变得越来越困难.本文提出了一种基于BP-PID的双闭环控制策略,通过控制调制波来控制子模块的工作状态...