检索结果-内蒙古大学图书馆

2014年智慧城市电力科技论坛

作者：刘明连云港供电公司

为了以较简单的模型提高短期负荷预测的准确率和效率,深八分析影响短期负荷预测的各种因素,确定主要的并可以处理的影响因子。对负荷数据进行纵向垂直处理、横向水平处理、基于全体负荷数据的归一化处理,对其他影响因子分别做出合适的... 详细信息

为了以较简单的模型提高短期负荷预测的准确率和效率,深八分析影响短期负荷预测的各种因素,确定主要的并可以处理的影响因子。对负荷数据进行纵向垂直处理、横向水平处理、基于全体负荷数据的归一化处理,对其他影响因子分别做出合适的处理后,突破经验公式确定隐含层节点数及各层的传递函数、训练函数,并随之提出了一种新型的方法确定误差反传算法的模型结构,将所得到的模型应用于南京市的短期负荷预测中,得到了较同类方法更好的结果,准确性高,计算时间短,很大程度上减小了预测误差。

关键词：负荷预测新型方法误差反传算法影响因素预处理

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通过人工神经网络改进出货的仓储管理系统设计与实现

通过人工神经网络改进出货的仓储管理系统设计与实现

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作者：刘庆斐北京大学

学位级别：硕士

近年来，随着电子商务的发展，物流仓库及配送中心的业务和规模不断扩大，物流的竞争力日益重要，其中，出货速度是构成竞争力的一个重要指标。当前仓库管理中，提升和保证出货速度主要依靠工业工程(IE)的手法结合人工经验，如仓库的分... 详细信息

近年来，随着电子商务的发展，物流仓库及配送中心的业务和规模不断扩大，物流的竞争力日益重要，其中，出货速度是构成竞争力的一个重要指标。当前仓库管理中，提升和保证出货速度主要依靠工业工程(IE)的手法结合人工经验，如仓库的分区、货品的分级、出库的路径设计以及货架的布置等。由于成本过高或货物属性不适合，多数仓库不能使用自动化仓储设备(Material HandlingEquipment，简称MHE)，需要许多有经验的熟练工人和仓库管理人员进行作业和管理，一旦发生人员离岗的异动情况，容易使管理水平降低，从而会影响到出货速度。即使在人员没有异动的情况下，依赖人的经验和管理能力也有稳定性不足的局限。论文根据物流仓库管理现状，将人工智能应用到出库的作业中，提升作业的智能化水平，实现能够稳定取代部分人的经验和管理能力，而又能保证甚至提升出货速度。\n 论文的主要工作包括以下几点:1.研究物流仓库出库作业的现状，分析业务作业的不足，分析系统支持的不足，确认改善的方向。\n 2.分析影响出库作业速度的因素，为提升出库速度建立了出库储位(Pick Bin)补货策略模型。引入人工神经误差反传(Back Propagation，以下简称BP)网络及其的改善形态，提升模型的智能化水平。\n 3.建立BP网络并自动抽取数据运算，根据出库储位补货策略详细设计和编码实现出库改善，考察实际改善效果。分析系统和业务运行中的问题，确认后续改善的方向。\n 作业和系统改善实现后，经过3个月运行过程中的实际测算，平均出库作业时间缩短了23％，超过了预定的改善目标。另外每日可节省管理人力12个人工时。发现的不足是，在改善后的运行中，基础人力和能耗有所上升。虽然此次改善重点是提升速度，其他暂不在考察范围内，但是，综合考虑基础人力和能耗，更高效地提升速度，将是今后工作的重点方向。

关键词：物流仓储系统需求预测出货改进人工神经网络误差反传算法

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基于混合学习算法的水下航行体系统建模研究

基于混合学习算法的水下航行体系统建模研究

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第三十一届中国控制会议

作者：王建国中国舰船研究设计中心

参考Jordan和Elman神经网络的优点,构造一种新型的动态神经网络.将基于遗传算法(GA)和误差反传算法(BP)的混合算法用于神经网络的权值调整.为了提高收敛速度,避免系统陷于局部极小值.将改进的神经网络应用于水下航行体系统建模.仿真结... 详细信息

参考Jordan和Elman神经网络的优点,构造一种新型的动态神经网络.将基于遗传算法(GA)和误差反传算法(BP)的混合算法用于神经网络的权值调整.为了提高收敛速度,避免系统陷于局部极小值.将改进的神经网络应用于水下航行体系统建模.仿真结果表明,该网络能对隐含层的历史状态进行记忆,并实现在线调整历史信号对当前值的影响,并且增加了输出层节点的反馈以增强神经网络的信号处理能力.基于混合算法的神经网络提高了学习的收敛速度和辨识精度.

关键词：水下航行体系统辨识神经网络遗传算法误差反传算法

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六足减灾救援仿生机器人多传感器信息融合技术研究

六足减灾救援仿生机器人多传感器信息融合技术研究

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作者：胡静南京林业大学

学位级别：硕士

近年来，多传感器信息融合技术是机器人研究领域的热点课题。它充分利用多个传感器资源及其观测信息，把多个传感器在空间或时间上的冗余或互补信息进行组合，产生更可靠、更精确的信息，为机器人提供准确的运动决策。多传感器信息融合... 详细信息

近年来，多传感器信息融合技术是机器人研究领域的热点课题。它充分利用多个传感器资源及其观测信息，把多个传感器在空间或时间上的冗余或互补信息进行组合，产生更可靠、更精确的信息，为机器人提供准确的运动决策。多传感器信息融合技术结合了控制理论、人工智能、信号处理、概率统计的发展，为机器人在各种复杂的、不确定的环境中作业提供了一种技术解决途径。六足减灾救援仿生机器人多传感器信息融合技术的研究为机器人控制系统的实现提供重要的信息，也是提高机器人智能化的关键技术。（1）论文详细分析了国内外机器人多传感器信息融合技术的现状，介绍了我们研究的六足减灾救援仿生机器人，并给出了论文研究的主要内容。（2）深入研究了多传感器信息融合技术的基本理论，介绍了多传感器信息融合的定义和手段，探讨了信息融合的结构和层次。（3）在分析机器人避障的信息融合方法的基础上，着重对误差反传算法和遗传算法进行研究，并将二者结合用于六足减灾救援仿生机器人避障系统。根据作业要求，在避障系统中配置超声和红外传感器，建立了机器人实时避障神经模型，设置避障导师训练信号进行训练。在训练过程中容易陷入局部极小值，为此，我们将遗传算法引入神经网络中进行改进。利用计算机技术和MATLAB工具箱实现机器人避障仿真。（4）在实际情况中，机器人的运动模型和观测模型是非线性的，采用经典卡尔曼滤波解决机器人的定位存在缺陷。论文根据六足仿生机器人的运动模型、里程计模型、超声波观测模型及噪声分析，将扩展卡尔曼滤波算法应用于机器人定位系统中。仿真结果表明：扩展卡尔曼滤波方法可以解决位置更新间的误差，实现机器人准确定位。上述工作，为六足减灾救援仿生机器人控制系统研究奠定了技术基础。

关键词：六足仿生机器人信息融合误差反传算法遗传算法扩展卡尔曼滤波

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一种基于神经网络的磨削加工工况检测方法

一种基于神经网络的磨削加工工况检测方法

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作者：杨京徐水竹程建春刘翔雄 210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号

本发明公开了一种基于神经网络的磨削加工工况检测方法，包括如下步骤：建立神经网络模型；在标准工况下由传感器信息采集模块采集现场声发射信息，将采集到的声发射数据和标准工况数据所构成的样本库输入到神经网络学习模块，利用误差... 详细信息

标准号: CN101817163B

本发明公开了一种基于神经网络的磨削加工工况检测方法，包括如下步骤：建立神经网络模型；在标准工况下由传感器信息采集模块采集现场声发射信息，将采集到的声发射数据和标准工况数据所构成的样本库输入到神经网络学习模块，利用误差反传算法得到权阈值参数，输出给神经网络运算输出模块；神经网络运算输出模块根据接收到的实时数据向量，经运算后输出实时工况向量；根据该工况向量内各变量的定义即可判断出刀具和工件的情况。本发明利用神经网络的学习和智能判断功能，可以自动判断出工件和刀具的加工状态，大大减小了对熟练工人的依赖，提高了加工效率；可以有效地减少人为判断因素，提高加工效率和加工质量，并避免工件和刀具不必要的损毁。

关键词：工况神经网络向量刀具运算加工效率声发射神经网络的学习采集神经网络模型神经网络学习误差反传算法变量的定义传感器信息采集模块加工质量加工状态实时数据智能判断自动判断阈值参数样本库磨削依赖检测

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基于GA和BP混合算法的水下机器人系统建模

基于GA和BP混合算法的水下机器人系统建模

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2011年中国智能自动化学术会议

作者：王建国姜春萌孙玉山何斌李吉庆中国舰船研究设计中心武汉科技大学城市学院人文学部哈尔滨工程大学水下机器人技术国防科技重点实验室

借鉴Jordan和Elman神经网络的优点,构造一种新型的动态神经网络。将基于遗传算法(GA)和误差反传算法(BP)的混合算法用于神经网络的权值调整。为了提高收敛速度,避免系统陷于局部极小值。将改进的神经网络应用于水下机器人系统建模。仿... 详细信息

借鉴Jordan和Elman神经网络的优点,构造一种新型的动态神经网络。将基于遗传算法(GA)和误差反传算法(BP)的混合算法用于神经网络的权值调整。为了提高收敛速度,避免系统陷于局部极小值。将改进的神经网络应用于水下机器人系统建模。仿真结果表明,该网络能对隐含层的历史状态进行记忆,并实现在线调整历史信号对当前值的影响,并且增加了输出层节点的反馈以增强神经网络的信号处理能力。基于混合算法的神经网络提高了学习的收敛速度和辨识精度。

关键词：水下机器人系统辨识神经网络遗传算法误差反传算法

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自适应动量项BP神经网络盲均衡算法

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计算机工程与设计 2010年第6期31卷 1297-1300页

作者：王华程海青太原理工大学计算机软件学院山西太原030024 太原理工大学信息工程学院山西太原030024

为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法。该算法根据盲均衡过程中误差函数的变... 详细信息

为了消除数字信号在传输过程中产生的码间串扰,使得接收端能够正确解调,对信道畸变进行有效补偿,在基于动量项BP神经网络盲均衡算法的基础上,提出一种能够自适应调节BP神经网络动量项的盲均衡算法。该算法根据盲均衡过程中误差函数的变化情况,自适应调节BP神经网络的动量项,充分发挥动量项在避免网络训练陷于较浅的局部极小点的优势。仿真实验结果表明,该算法在稳定性及收敛性能上均优于固定动量BP神经网络盲均衡算法。

关键词：盲均衡误差反传算法神经网络自适应算法动量项

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基于混合学习算法的水下机器人神经网络辨识

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船舶工程 2009年第4期31卷 59-62页

作者：冯占国孙玉山张磊李晔王建国哈尔滨工程大学水下智能机器人技术国防科技重点实验室哈尔滨150001

借鉴Elman和Jordan神经网络的特点,构造了一种新的动态神经网络.该网络能对隐含层的历史进行状态记忆,实时调整过去的信号对现在值的影响,并且增加了输出层节点的反馈以增强神经网络的信号处理能力.将基于遗传算法(GA)和误差反传算法(BP... 详细信息

借鉴Elman和Jordan神经网络的特点,构造了一种新的动态神经网络.该网络能对隐含层的历史进行状态记忆,实时调整过去的信号对现在值的影响,并且增加了输出层节点的反馈以增强神经网络的信号处理能力.将基于遗传算法(GA)和误差反传算法(BP)的混合学习算法用于神经网络权值的修改,既可提高收敛速度又能避免陷于局部极小值.最后,将改进的神经网络应用于水下机器人动力学模型辨识,仿真结果表明,基于混合学习算法的神经网络提高了学习的收敛速度和辨识精度.

关键词：水下机器人系统辨识神经网络遗传算法误差反传算法

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一种基于神经网络的磨削加工工况检测方法

一种基于神经网络的磨削加工工况检测方法

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作者：杨京徐水竹程建春刘翔雄 210093 江苏省南京市鼓楼区汉口路22号

标准号: CN101817163A