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CAMC神经网络在电动伺服机构摩擦补偿中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
以三轴电动仿真转台外环位置伺服系统的摩擦补偿为研究对象,分析了伺服机构的摩擦特性及影响,提出一种新的基于CMAC神经网络进行摩擦补偿的控制器设计方案,并给出了控制器设计中具体的结构和算法。实验结果说明该方案有效保证了系统的稳定性和跟踪精度并且具有较强的自适应能力和鲁棒性。 相似文献
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为了科学合理选择装备价格第三方服务机构,研究以灰度关联分析和神经网络方法构建评价模型。研究数据采用问卷调研形式获取,针对样本数据采用灰度关联法分析评价指标与综合评分之间的关联性,发现服务态度和制度建设情况两个评价指标与综合评分关联度达0.74以上,较为重要。采用有效二级指标和综合评分作为输入和输出数据,构建基于神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型。通过实际数据验证分析,发现神经网络模型预测精准的概率为75%,预测满足要求的概率为25%,满足实际应用需求,能够为主管部门遴选机构建言献策。 相似文献
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针对BP神经网络(BPNN)的分类性能和遗传算法(GA)的参数寻优能力难以满足空中目标意图预测需求的问题,提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的空中目标意图预测方法。利用SVM和SSA分别取代BPNN和GA,构建了SSA-SVM空中目标意图预测模型,并对模型的预测性能进行了仿真检验。结果表明,SSA-SVM比GA-SVM具有更快的收敛速度和更高的适应度值,比BPNN具有更高的预测准确性和更稳定的预测结果。因此,SSA-SVM可以准确、稳定地预测空中目标意图,能够满足意图预测在准确性和稳定性上的需求,提升了预测性能。 相似文献
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针对异常行为快速识别问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的视频检测和定位方法。该方法利用全卷积神经网络和时间数据,将一个预先经过训练和监督的全卷积神经网络转移到一个无监督的全卷积神经网络,确保能够检测全局场景中的异常,提出利用级联检测的方式来降低算法的计算复杂度,从而使其在速度和精度方面获得较高的性能。提出的基于全卷积神经网络的异常行为检测架构解决了两个主要任务,即特征表示和级联离群值检测。实验结果表明,所提方法在检测和定位精度上优于现有算法,且运行速度更快,从而表明所提算法的有效性和可行性。 相似文献