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随机配置网络(Stochastic configuration networks, SCNs)在增量构建过程引入监督机制来分配隐含层参数以确保其无限逼近特性, 具有易于实现、收敛速度快、泛化性能好等优点. 然而, 随着数据量的不断扩大, SCNs的建模任务面临一定的挑战性. 为了提高神经网络算法在大数据建模中的综合性能, 本文提出了一种混合并行随机配置网络(Hybrid parallel stochastic configuration networks, HPSCNs)架构, 即: 模型与数据混合并行的增量学习方法. 所提方法由不同构建方式的左右两个SCNs模型组成, 以快速准确地确定最佳隐含层节点, 其中左侧采用点增量网络(PSCN), 右侧采用块增量网络(BSCN); 同时每个模型建立样本数据的动态分块方法, 从而加快候选“节点池”的建立、降低计算量. 所提方法首先通过大规模基准数据集进行了对比实验, 然后应用在一个实际工业案例上, 表明其有效性. 相似文献
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本文研究柔性机械臂的轨迹跟踪和振动抑制问题. 首先, 利用Lagrange法和假设模态法建立柔性机械臂的动态模型, 进而利用奇异摄动理论得到柔性机械臂的双时间尺度模型. 然后, 基于慢时间尺度模型利用滑模控制理论设计轨迹跟踪控制器; 借助于快时间尺度模型利用自适应动态规划设计参数不精确已知情况下的最优振动抑制控制器; 将二者相结合, 构造双时间尺度组合控制器, 利用奇异摄动理论证明闭环系统稳定. 最后, 在Matlab/Simulink环境下进行实验, 与现有方法相比, 本文设计的控制器对柔性振动具有更好的振动抑制效果, 跟踪精度更高. 相似文献
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输送带和驱动装置是带式输送机的主要组成部分且为故障高发部位,以输送带故障和驱动装置故障为切入点,分析了输送带跑偏、打滑、损伤、堆料撒料等故障及驱动装置滚筒、托辊、减速器等故障的机理,重点阐述了知识驱动和数据驱动的带式输送机故障诊断方法研究进展。知识驱动法以知识处理技术为基础,实现符号处理和数值处理的统一、推理过程和算法过程的统一,主要包括专家系统、故障树分析法。数据驱动法采用机器学习和数据挖掘等技术对历史数据进行分析处理,建立诊断模型,达到故障诊断目的,主要包括支持向量机(SVM)、比差法、基于声音和视觉的诊断方法。分析了带式输送机故障诊断方法目前存在的挑战和未来发展趋势:(1)结合历史故障数据和实时数据推断设备健康状况,预测早期微小故障,提醒工作人员进行预测性维护。(2)揭示带式输送机耦合故障的关联关系,利用人工智能等新兴技术研究耦合故障联合诊断方法。(3)利用多模态机器学习技术研究带式输送机多模态信息融合利用机制,开发带式输送机多模态信息融合故障诊断方法。(4)将故障知识图谱和带式输送机领域知识相结合,实现带式输送机设备故障追踪、故障超前预警,通过知识查询、知识推理和辅助决策功能,... 相似文献
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用户送修一台“三洋”51cm(20英寸)彩电(深圳组装),经查属三洋83P机芯。用户自诉,儿童在家看电视,突遭雷击,随后声光全无。用户拆开后盖,发现电源保险管(F_(301)2A)已烧黑。自购彩电专用保险管装上开机,仍无光无声,再次打开后盖,发现保险管再次烧黑断路,随后送修。 相似文献
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