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搜索结果: 1-15 共查到Elman相关记录40条 . 查询时间(0.062 秒)
多组分同时测定时,由于组分间的相互影响,特征波长的选择是影响计算精度的重要因素。SnⅣ、MoⅥ和SbⅢ均可与水杨基荧光酮(SAF)和溴化十六烷基三甲胺(CTMAB)发生高灵敏度的显色反应,生成稳定的三元胶束化合物,但紫外吸收光谱重叠严重。实验提出将Kohonen神经网络与Elman网络相结合建立了铸铁中3种金属同时测定的定量分析方法。方法利用Kohonen神经网络的聚类能力选择特征波长点,然后用优...
为提高仓储烟草的霉变预测精度,建立了HP-Elman-LSSVM模型来预测仓储烟草的霉变。模型选取仓储环境的温度、湿度和烟草的自身含水量3个影响仓储烟草霉变的主要因素作为模型输入的变量,以某烟草公司的实际生产数据为训练和验证样本,进行仓储烟草霉变率预测。实验结果表明,HP-Elman-LSSVM模型的预测精度明显高于单一模型;且多次不同训练样本的实验结果表明平均相对误差在5%~6.5%,能满足工程...
针对模糊神经网络结构设计问题及模糊集在语言描述上存在的不足, 提出一种基于扩展的卡尔曼滤波(EKF)的自组织T-S 模糊Elman 网络, 并推导了网络训练算法. 分别采用递归最小二乘法和EKF 对线性参数和非线性参数进行更新; 基于模糊规则生成准则和误差下降率修剪策略实现了模糊规则的增删减. 最后通过系统辨识和污水处理建模实验, 表明了该算法在保证网络精度和泛化能力的同时, 可以有效地简化网络结...
由于重力传感器容易受环境温度等各种非目标参量的影响,其输出
针对BP 训练方式采用梯度法易导致局部收敛的不足, 提出一种融合进食粒子群算法(EPSO) 和梯度法的Elman 网络优化方法. 首先, 通过模拟鸟群进食行为得到一种EPSO 算法, 以改善标准PSO 的全局性能; 然后, 将EPSO 用于Elman 网络权值的全局优化, 同时将梯度法用于EPSO 的进食过程局部搜索, 以提高解的局部收敛性能; 最后, 将该网络优化方法用于飞行轨迹预测实验, 仿真...
针对塔机防碰撞以缺乏灵活性和时实性的被动防御为主的现状,为实现智能化主动防碰撞的目的,笔者通过分析障碍物轮廓与超声测距时间序列间的映射关系,以时间融合的思想引入Elman网络,并通过变形输入输出实现了单超声传感器由测距序列快速识别障碍物高精度位置信息的功能,并经试验验证可以达到预期低成本、快速度、高精度的塔机工作使用要求,也为低精度传感器获取高精度融合结果提出借鉴思路。
针对模糊神经网络结构设计问题及模糊集在语言描述上存在的不足, 提出一种基于扩展的卡尔曼滤波(EKF)的自组织T-S 模糊Elman 网络, 并推导了网络训练算法. 分别采用递归最小二乘法和EKF 对线性参数和非线性参数进行更新; 基于模糊规则生成准则和误差下降率修剪策略实现了模糊规则的增删减. 最后通过系统辨识和污水处理建模实验, 表明了该算法在保证网络精度和泛化能力的同时, 可以有效地简化网络结...
人工湿地的去污机理复杂、呈高度非线性,故利用神经网络技术构建模型预测其长期运行效果。通过构建人工湿地复合基质模拟槽系统进行为期4个月的实验,监测得到56组COD去除率数据样本,经Matlab小波去噪后分别利用RBF和Elman网络构建动态神经网络模型,预测该系统对生活污水中COD去除效果。结果表明,RBF和Elman神经网络预测值的均方根误差分别为0.0186和0.0163,精度较高,该系统后期的...
由于地下金属矿床地质与开采条件的复杂性,影响岩层移动的因素错综复杂且相互影响,使得对岩层移动的预测具有很大的不确定性。大量的样本数据减慢了神经网络的训练速度,并且使得神经网络不稳定。将主成分分析(PCA)与Elman网络相结合构建模型,对地下矿山岩层移动角进行预测研究。利用主成分分析对原始数据进行预处理,提取原信息的主成分,将输入变量减少且互不相关,提高神经网络训练速度;用Elman网络对训练样本...
针对一类单输入单输出高阶非线性控制系统, 提出一种基于滑模思想和Elman 网络的操作条件反射(OCR) 学习控制方法. 该方法采用Elman 网络构造滑模面-行为对的评价函数, 通过滑模面的变化设计奖赏函数,根据奖赏信号更新评价函数, 实现行为选择概率的更新. 通过每轮次熵的定义, 定量分析了所学知识的变化量. 针对行走倒立摆系统的仿真实验结果表明, 采用该仿生的OCR学习控制方法, 可实现行走...
以无线传感器网络为研究对象,在无线传感器网络覆盖范围内的不同距离内采集信号强度值,利用Elman神经网络建立信号强度值与距离之间的映射关系,将采集到的信号强度作为模型的输入进行训练,利用训练好的网络模型进行测距,结果表明具有良好的网络测距性能。
针对滚动轴承故障信号的特点, 提出E MD和E l m a n神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承振动信号为研究对象, 首先对信号进行经验模态分解( E MD ) , 提取包含主要信息成分的本征模函数( I MF ) 分量, 将 I MF的能量比作为特征向量输入 E l m a n神经网络进行网络训练和故障识别, 实现滚动轴承的故障诊断。结果表明, E MD方法能按频率由高到低把复杂的非...
为提高神经网络模型对软件可靠性预测结果的准确性和可信性,提出了一种基于多目标优化算法改进Elman网络模型Mop-IElman(multi-objective optimization-based improved Elman neural network)的方法:1)在Elman网络基础上,设计输出层的延迟反馈层,作为另一个状态层;2) 以网络的结构和2个状态层的初始输出值为网络配置的变量,以网...
针对惯性导航平台漂移误差高阶非线性动态系统的特点,利用神经网络的任意逼近能力和自适应抽取系统动态信息的能力,提出基于Elman网络结构的惯性导航平台漂移模型辨识方案。首先建立惯性导航平台漂移误差模型,并选择了用于网络辩识的输入、输出量。采用动量及可变学习速率算法加速网络的收敛;在该算法的基础上,针对网络隐层,提出的扩展非线性节点函数能更好地改善网络学习效率,满足系统辨识实时性和精确性的需要。通过测...
依据发酵过程的机理和改进的Elman神经网络动态建模原理,提出了一个新的发酵过程建模分批训练算法。通过发酵过程仿真实验,与传统的BP建模算法比较,改进的Elman神经网络建模算法具有收敛速度快、泛化能力强等特点。此外,利用该算法编制的软件可以内嵌到发酵过程监控系统中,实现发酵过程在线建模与状态参量的在线预估。

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