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基于RBF神经网络的中厚板轧机的温降模型 张银霞1,徐如松1,王海龙1,孟令启1 (1.郑州大学机械工程学院,河南郑州,450001) 摘要:基于Matlab神经网络工具箱,采用改进的径向基函数(RBF)网络优化计算4200中厚板轧机的轧制温度.通过径向基层散布常数的人工调整以及神经元的自适应调整,提高了收敛速度,确定了最佳的网络结构形式.网络预测结果与在4200中厚板轧机上实测的轧件温度进行了对比,预测精度很高,表明了该网络模型的优越性.该模型可为以温度参数为主要控制对象实行自动化生产的4200轧机提供可靠的参数,也可为人工神经网络在其它自动控制方面的应用提供参考. 关键词:中厚板轧机; 温度; RBF网络; [全文内容正在添加中] ......
采空区移动变形的径向基函数神经网络概率积分法(RBF)反演马学通,高德彬,杨映湖长安大学地质工程与测绘学院摘 要:借助部分矿区地表移动实测数据,选用径向基函数(RBF)神经网络对概率积分法的计算参数进行反演,采用K层交叉验证对模型精度进行优化,并与BP神经网络模型和SVM模型预测结果进行对比,发现RBF模型精度均优于BP模型和SVM模型,且其稳定性较好.可为概率积分法预测评估采空区地表移动变形范围提供一种可靠的方法.关键词:采空区;概率积分法;神经网络;径向基函数(RBF);参数反演;......
基于RBF网络的浮选过程药剂用量智能咨询系统的研究孙传尧,周俊武,王福利摘 要:利用ZJWNNC标准函数建立浮选过程药剂用量与矿浆性质之间的关系模型 ,并进行仿真试验.仿真结果表明 ,模型输出能以较高精度逼近样本数据.以模型为基础开发西林铅锌矿浮选过程药剂用量智能咨询系统 ,并进行工业试验.工业试验的结果表明 ,系统提供的药剂制度能够稳定浮选作业 ,提高回收率 ,具有一定的实用价值关键词:径向基函数(RBF);最近邻聚类算法;浮选模型;咨询;......
青霉素发酵间歇过程的特征状态监督 王妍,李宏光 (北京化工大学 信息科学与技术学院,北京,100029) 摘要:针对青霉素发酵间歇过程,探讨基于赋时Petri网和RBF神经网络相结合的过程特征状态监督方法.通过过程分析,描述若干个过程的特征状态,建立2个RBF神经网络,分别对主特征状态和辅助特征状态进行提取.采用赋时Petri网建立特征状态的演化模型,从而实现对间歇过程的实时智能监督.在青霉素发... Technology, Beijing 100029, China) Abstract: In regard to penicillin fermentation batch processes, a characteristic state based supervision approach which combined RBF neural network and timed Petri net......
the control of the precision of air-fuel ratio (AFR) of port fuel injection (PFI) spark ignition (SI) engines, a chaos radial basis function (RBF) neural network is used to predict the air intake flow of the engine. The data of air intake flow is proved to be multidimensionally nonlinear and chaotic. The RBF neural network is used to train the reconstructed phase space of the data. The chaos......
基于RBF的TCP网络自适应滑模控制叶成荫,井元伟东北大学信息科学与工程学院摘 要:针对TCP网络的拥塞控制问题,提出了一种基于RBF神经网络的自适应滑模控制算法.为了简化滑模控制器的设计,将系统的各个不确定参数和非线性补偿整合成一个总的不确定.考虑到网络系统的不确定性上界很难获得,使用RBF神经网络对系统不确定的上界进行自适应学习.将RBF神经网络的输出作为不确定上界的补偿,从而消除了系统的不确定带来的影响.应用RBF神经网络设计了一个自适应滑模控制器,所设计的控制器既保证了滑动模态的存在和系统的渐近稳定性,又较好地抑制了系统不确定带来的影响.仿真结果证实了该算法具有良好的稳定性和鲁棒性.关键词:TCP网络;拥塞控制;RBF神经网络;自适应;滑模控制;......
基于RBF网络的浮选过程技术指标智能预测系统的研究 孙传尧1,王福利2,周俊武1 (1.北京矿冶研究总院,北京,100044;2.东北大学,沈阳,110004) 摘要:利用ZJWNNC标准函数建立了浮选过程技术指标与矿浆性质,药剂用量之间的关系模型,并对该模型进行了仿真试验.仿真结果表明,模型输出能以较高精度逼近样本数据.基于上述模型开发了西林铅锌矿浮选过程技术指标智能预测系统,并进行了工业试验.工业试验的结果表明,该系统能够以较高的精度预测浮选过程作业回收率和精矿品位.该系统的成功开发为浮选过程的优化控制奠定了基础. 关键词:径向基函数(RBF); 最近邻聚类算法; 浮选模型; 预测; [全文内容正在添加中] ......
基于RBF网络监督和单神经元自适应控制器唐亚鸣,刘飞河海大学机电工程学院摘 要:RBF神经网络是一种3层前向局部逼近的神经网络,因而采用RBF网络可大大加快学习速度并避免局部极小问题,适合于实时控制的要求.将RBF网络监督与单神经元自适应结合组成控制算法,成为新的控制结构RBF-单神经元控制器,经过与RBF网络监督PI控制结果的比较,得出RBF-单神经元控制响应更快误差更小等优点.根据需要RBF-单神经元控制器可以变成单纯的神经元控制器,提高了控制的灵活性.通过对伺服电机的角度控制仿真实验,验证了提出的方法可行性与可靠性.关键词:RBF;网络监督;单神经元自适应;五次多项式曲线;......
基于RBF算法的漏钢预报系统开发宋志斌河钢集团承钢分公司自动化中心摘 要:介绍了连铸工艺发展及漏钢事故的工艺原理,对漏钢预报金属在中国的发展进行了回顾,介绍了RBF径向基函数神经网络的结构特点,并采用RBF网络对连铸漏钢钢进行预报,以此为基础开发基于C#程序语言为开发工具,以Oracle数据库为后台数据存储的漏钢预报系统.关键词:连铸;漏钢预报;RBF神经元网络;......
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