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71.
为了提高磁流变阻尼器的振动控制效果,在磁流变阻尼器力学特性试验的基础上,首先建立了基于BP神经网络的磁流变阻尼器的逆向模型,并通过试验试选的方法对模型中隐含层节点数目、期望误差等相关参数的确定进行了探讨;然后,针对BP网络在学习过程中表现出的学习速率慢、容易陷入局部极小等问题,进行了相应的算法改进。结果表明:利用改进算法建立的模型能够更准确、更快速地对控制电流进行预测,证明了改进算法的合理性,同时也进一步验证了利用BP神经网络方式建立磁流变阻尼器逆向模型方法的有效性。 相似文献
72.
73.
超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。 相似文献
74.
75.
基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。 相似文献
76.
针对直流伺服驱动电机的网络控制系统的非线性控制系统特性和神经网络多包传输的特性,提出一种基于滑动窗口策略的多核LS-SVM神经网络PID趋近滑模控制器。该控制器可以在线控制和预测丢包补偿,并将其控制系统实现为一种具有延迟和丢包的多包数据传输直流控制器的伺服驱动电机神经网络自动控制补偿系统。其主要方法为,首先基于等效变换、无延迟和滑动窗口相结合的LS-SVM在线数据包损耗预测,建立系统的延迟补偿模型。其后通过神经网络的非线性映射对PID参数进行在线调整,实现稳态并进行分析。仿真结果表明,组合内核LS-SVM预测策略可以提高数据包损失补偿的准确性,减少系统抖振,在响应速度较快的情况下完成整定。 相似文献
77.
针对一类具M-P型非线性信号传输函数的二元神经网络模型,提出其初值振动时系统周期解的存在性问题.利用结式技巧,结合分析方法,建立了用结式表示的保证具振动初值系统周期解存在的充分条件,并通过例子说明零阈值情形周期解的稳定性. 相似文献
78.
79.
80.