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基于STEM理念的数学建模探究主线教学实践研究——以“感知神经网络数学建模探究”一课为例
1
作者 杜志国 《中学数学月刊》 2024年第4期58-61,共4页
基于STEM理念,整合多学科,从校园鸢尾花引入情境,围绕区分两种鸢尾花构建数学模型.以小组为单位研究探索数学模型的核心——分类器,并借用可视化编程展示研究成果,体悟数学建模探究主线教学的过程方法;以“感知神经网络数学建模探究”... 基于STEM理念,整合多学科,从校园鸢尾花引入情境,围绕区分两种鸢尾花构建数学模型.以小组为单位研究探索数学模型的核心——分类器,并借用可视化编程展示研究成果,体悟数学建模探究主线教学的过程方法;以“感知神经网络数学建模探究”一课为例,通过确定主题、创建坐标系、模型探究与推理、工程实践四环节,探讨了基于STEM理念的数学建模探究主线教学在培育与提升学生数学学科核心素养方面所具有的实践价值. 展开更多
关键词 STEM理念 数学建模 数学探究 感知神经网络
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基于主成分降维及多层感知神经网络的辛烷值预测分析 被引量：3
2
作者 孙金芳 王智文 +1 位作者 王康权 吴静 《广西科技大学学报》 2021年第3期67-73,共7页
辛烷值是评价汽油质量的重要指标,汽油在精制脱硫和降烯烃的过程中,辛烷值普遍出现了损失.建立预测模型来预测辛烷值,帮助企业优化工艺流程进而提高成品油辛烷值的含量具有重大意义.根据某石化企业的精制脱硫装置保留下来的数据进行分析... 辛烷值是评价汽油质量的重要指标,汽油在精制脱硫和降烯烃的过程中,辛烷值普遍出现了损失.建立预测模型来预测辛烷值,帮助企业优化工艺流程进而提高成品油辛烷值的含量具有重大意义.根据某石化企业的精制脱硫装置保留下来的数据进行分析,选取独立且具有代表性的20个变量,基于主成分降维的多层感知神经网络建立辛烷值的预测模型.实验结果表明,当隐藏层的神经元个数为10时,MSE、RMSE、MAE均最小,此时该模型具有较高的预测精度和较好的拟合度.此模型不仅揭示了变量与辛烷值之间的非线性映射关系,同时也为预测辛烷值提供了一种新的思路. 展开更多
关键词 汽油辛烷值 主成分降维 多层感知神经网络 数据降维 辛烷值损失 辛烷值预测
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基于多层感知神经网络的糖尿病并发症预测研究 被引量：9
3
作者 刘迷迷 蔡永铭 《软件》 2018年第10期30-35,共6页
糖尿病并发症患者的死亡率高于仅患糖尿病患者的死亡率,预测糖尿病并发症有重要意义,以辅助临床早发现和早治疗糖尿病并发症,降低糖尿病患者死于并发症的风险。本研究目的是根据糖尿病患者的尿常规检查、生化检查和糖化检查信息,构建预... 糖尿病并发症患者的死亡率高于仅患糖尿病患者的死亡率,预测糖尿病并发症有重要意义,以辅助临床早发现和早治疗糖尿病并发症,降低糖尿病患者死于并发症的风险。本研究目的是根据糖尿病患者的尿常规检查、生化检查和糖化检查信息,构建预测糖尿病并发症的多层感知神经网络(MultilayerPerceptron,MLP)模型,并筛选对糖尿病并发症预测影响较大的指标,以期提高糖尿病并发症的诊断筛查。依据《实用内科学》中关于糖尿病及其并发症的诊断术语规范诊断结果的糖尿病并发症种类。分别以尿常规检查、生化检查和糖化检查的各项指标为自变量,以糖尿病并发症种类为因变量,应用MLP算法建立糖尿病并发症预测模型,并以Boosting方法提高MLP模型预测准确率,同时与统计模型Logistic回归对比分析。MLP模型筛选出对糖尿病并发症预测影响较大的4项尿常规和6项生化检查指标,其中影响最大的是患者的年龄。尿常规检查和生化检查的MLP模型准确率较高,分别为87.56%、67.94%,且收益图曲线上凸明显,接近理想曲线。糖化信息的MLP模型准确率低仅39.31%,收益图曲线呈锯齿状上升,远离理想曲线。Logistic回归模型的准确率都较低,收益图曲线均远离理想曲线。基于糖尿病患者的尿常规检查、生化检查和糖化检查等信息,构建的尿常规检查和生化检查的MLP模型预测效果较好,并筛选出对糖尿病并发症预测影响较大指标,结果可用于辅助临床医生优化诊断和治疗糖尿病并发症。MLP模型比Logistic回归模型准确率更高、收益更好,更适用于糖尿病并发症的预测。 展开更多
关键词 糖尿病 并发症 多层感知神经网络 MLP LOGISTIC回归
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多元线性回归模型与多层感知器神经网络在铀矿测井泥质含量预测中的应用 被引量：1
4
作者 张喆安 刘龙成 +2 位作者 王书黎 白云龙 谢廷婷 《铀矿地质》 CAS CSCD 2024年第5期1007-1013,共7页
在铀矿资源勘探工作中,泥质含量的测定对于确定地下岩层的性质和砂岩型铀矿床的分布具有重要意义。文章旨在避免常规测井解释计算方法受到希尔奇系数选取准确性的限制,提出了利用多元线性回归模型和多层感知器(MLP,Multilayer Perceptr... 在铀矿资源勘探工作中,泥质含量的测定对于确定地下岩层的性质和砂岩型铀矿床的分布具有重要意义。文章旨在避免常规测井解释计算方法受到希尔奇系数选取准确性的限制,提出了利用多元线性回归模型和多层感知器(MLP,Multilayer Perceptron)神经网络对测井数据进行分析与预测的方法。通过选取某地区的测井数据,采用多元线性回归模型和MLP神经网络进行了泥质含量关系模型的构建和验证。结果显示,多元线性回归模型在泥质含量低层位出现过拟合现象,而MLP神经网络则表现出更高的预测准确性,MLP神经网络在泥质含量预测中优于传统多元线性回归模型,为铀矿勘探中泥质含量的准确预测提供了有效工具,并有望改进现有的泥质含量评价方法。这些研究成果可显著提升测井解释的效率和准确性,对后续铀矿勘探开发工作的开展具有积极影响。 展开更多
关键词 铀矿测井 泥质含量 多元线性回归模型 多层感知器神经网络
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Koopman原理内嵌MLP神经网络模型驱动的电力系统非线性振荡特征分析方法
5
作者 周一辰 李金泽 +3 位作者 李永刚 陈鹏伟 郭通 孙浩潮 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期132-139,共8页
针对电力系统非线性动态特性表征与物理机理融合不清晰、精度低的问题,提出了一种Koopman原理内嵌多层感知机(MLP)神经网络模型驱动的电力系统非线性特性表征与分析方法。阐明了Koopman算子的基本原理,分析了Koopman算子在非线性系统时... 针对电力系统非线性动态特性表征与物理机理融合不清晰、精度低的问题,提出了一种Koopman原理内嵌多层感知机(MLP)神经网络模型驱动的电力系统非线性特性表征与分析方法。阐明了Koopman算子的基本原理,分析了Koopman算子在非线性系统时序演化中的作用。采用MLP神经网络构建编码、解码映射,进而形成Koopman原理内嵌的神经网络深度学习模型,通过深度学习实现非线性系统“编码映射-线性演化-解码映射”3种结构的演化逼近。分析了将所提方法应用于电力系统动态特性分析的物理机理,建立了所提方法的求解与应用流程。通过单机与4机系统算例对所提方法进行对比验证,结果表明所提方法可以精确表征平衡点稳定域内的系统动态过程,可用于电力系统非线性振荡动态特性解析。 展开更多
关键词 电力系统 非线性振荡 Koopman算子理论 多层感知机神经网络 科学人工智能
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基于感知深度神经网络的视觉跟踪 被引量：8
6
作者 侯志强 戴铂 +3 位作者 胡丹 余旺盛 陈晨 范舜奕 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第7期1616-1623,共8页
视觉跟踪系统中,高效的特征表达是决定跟踪鲁棒性的关键,而多线索融合是解决复杂跟踪问题的有效手段。该文首先提出一种基于多网络并行、自适应触发的感知深度神经网络;然后,建立一个基于深度学习的、多线索融合的分块目标模型。目标分... 视觉跟踪系统中,高效的特征表达是决定跟踪鲁棒性的关键,而多线索融合是解决复杂跟踪问题的有效手段。该文首先提出一种基于多网络并行、自适应触发的感知深度神经网络;然后,建立一个基于深度学习的、多线索融合的分块目标模型。目标分块的实现成倍地减少了网络输入的维度,从而大幅降低了网络训练时的计算复杂度;在跟踪过程中,模型能够根据各子块的置信度动态调整权重,提高对目标姿态变化、光照变化、遮挡等复杂情况的适应性。在大量的测试数据上进行了实验,通过对跟踪结果进行定性和定量分析表明,所提出算法具有很强的鲁棒性,能够比较稳定地跟踪目标。 展开更多
关键词 视觉跟踪 特征表达 深度学习 感知深度神经网络
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基于感知器神经网络的金属磁记忆检测管道缺陷分析 被引量：7
7
作者 龚利红 李著信 +1 位作者 许红 刘书俊 《机床与液压》 北大核心 2013年第9期186-188,共3页
感知器神经网络可以在采用金属磁记忆技术查找管道隐性损伤的基础上,有效识别应力集中和宏观裂纹。对4项线性指标的感知器神经网络的计算机仿真分析,100次模拟的平均诊断正确率为71.2%。增加切向梯度和法向梯度乘积项的感知器神经网络... 感知器神经网络可以在采用金属磁记忆技术查找管道隐性损伤的基础上,有效识别应力集中和宏观裂纹。对4项线性指标的感知器神经网络的计算机仿真分析,100次模拟的平均诊断正确率为71.2%。增加切向梯度和法向梯度乘积项的感知器神经网络识别效果最好,其100次模拟的平均诊断正确率达到了90.7%,显著高于线性模型的识别效果,可有效应用于金属磁记忆的管道缺陷监测。 展开更多
关键词 金属磁记忆 感知器神经网络 管道缺陷
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基于多层感知器神经网络的小微企业信贷风险研究 被引量：7
8
作者 周驷华 王素南 《现代管理科学》 CSSCI 北大核心 2015年第9期45-48,共4页
文章以多层感知器神经网络算法为基础,对某小贷公司的小微企业信贷数据库中的信贷记录进行了信贷评估,并将该结果与决策向量机、线性判别、二次判别和逻辑回归等数据挖掘方法进行了比较。分析结果表明,从总体上看,多重感知器神经网络算... 文章以多层感知器神经网络算法为基础,对某小贷公司的小微企业信贷数据库中的信贷记录进行了信贷评估,并将该结果与决策向量机、线性判别、二次判别和逻辑回归等数据挖掘方法进行了比较。分析结果表明,从总体上看,多重感知器神经网络算法优于传统的基于参数的分类方法,即多层感知器神经网络算法拥有相对较高的ROC曲线下面积和较低的预期错误分类成本。更进一步,在研究所采用的4种MLP算法中,基于BFGS Quasi-Newton训练算法的MLP表现最为出色,可以作为金融机构进行小微信贷风险评估的辅助决策模型。 展开更多
关键词 多层感知器神经网络 小微企业 信贷评估 数据挖掘 辅助决策模型
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基于蜂群算法和神经网络的通信调制识别方法 被引量：4
9
作者 杨发权 李赞 +2 位作者 李红艳 郝本建 潘忠显 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期2186-2191,共6页
针对现有基于误差反向传播算法的多层感知器神经网络分类器在信号识别中存在收敛速度缓慢、出现假饱和现象等问题,采用蜂群算法提取信号的联合特征模块,提出快速支持、超级自适应误差反向传播、共轭梯度3种不同算法分别应用于多层感知... 针对现有基于误差反向传播算法的多层感知器神经网络分类器在信号识别中存在收敛速度缓慢、出现假饱和现象等问题,采用蜂群算法提取信号的联合特征模块,提出快速支持、超级自适应误差反向传播、共轭梯度3种不同算法分别应用于多层感知器神经网络分类器,实现对通信信号的自动识别。所提算法和误差反向传播算法相比有更高的识别率。仿真结果表明,所提算法能够克服误差反向传播算法的缺陷,在隐藏层神经元仅为20个、信噪比为4dB条件下,3种算法的识别率均高于95%,且系统易于实现,在信号识别中具有广泛的应用前景。 展开更多
关键词 蜂群算法 联合特征模块 多层感知神经网络 调制识别
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PCA-MLP神经网络模型在黄河宁夏段径流预测中的应用
10
作者 窦淼 侯祥宁 《水利信息化》 2024年第4期49-53,共5页
为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子... 为提高短时间尺度的月径流量预测效果并简化神经网络模型结构,将主成分分析(PCA)和多层感知器神经网络(MLP)相结合,构建PCA-MLP神经网络模型预测汛期月径流量。模型首先采用主成分分析法确定影响径流量的主要影响因子,再将主要影响因子数据输入MLP神经网络模型,预测月径流量数据。将宁夏青铜峡水文站2010—2019年汛期的月径流量和影响因子数据作为训练样本训练神经网络模型,以2020—2022年汛期月径流量和影响因子数据作为检验样本进行对比分析。预测结果表明:目前影响汛期径流量的因素主要是历史径流和气候特征,检验集预测结果确定性系数为0.851,模型可为宁夏汛期月径流量预测提供相应指导。 展开更多
关键词 径流预测 PCA-MLP神经网络模型 主成分分析 多层感知器神经网络
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基于径向基—多层感知器神经网络联合的复杂岩相智能识别与表征 被引量：12
11
作者 姜世一 孙盼科 +7 位作者 张林 贾浪波 何太洪 徐怀民 艾贝贝 张何锋 饶华文 丁遥 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期47-62,共16页
苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临“甜点”储层优选困难等关键技术瓶颈。为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征... 苏里格气田东二区二叠系石盒子组盒8段(以下简称盒8段)为典型的河流相致密砂岩储层,其强非均质性及复杂的储层结构导致该区面临“甜点”储层优选困难等关键技术瓶颈。为此,在分析盒8段储层岩相类型及组合特征、岩相约束下测井数据特征的基础上,建立了一种契合岩相及其组合特征、测井数据特征、人工智能算法原理的径向基—多层感知器神经网络联合模型,并开展了储层岩相的精确识别与表征研究。研究结果表明:(1)盒8段发育块状层理砾岩相、槽状交错层理粗砂岩相、板状交错层理粗砂岩相、板状交错层理中砂岩相、平行层理中砂岩相、交错层理细砂岩相、波状层理粉砂岩相、块状层理泥岩相8种岩相类型;(2)盒8上亚段曲流河相储层岩相密度偏小、岩相频率偏高、对应测井数据分布较分散,盒8下亚段辫状河相储层岩相密度偏大、岩相频率偏低、对应测井数据分布较集中;(3)建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型识别准确率可达89.06%,相较于单一神经网络模型、交会图、主成分分析和决策树等方法识别准确率明显提高。结论认为,建立的径向基—多层感知器神经网络联合模型不仅克服了现有岩相识别方法准确率低且难以推广的缺陷,而且对实现河流相强非均质性致密砂岩储层高效开发具有重要意义。 展开更多
关键词 苏里格气田东二区 盒8段 河流相 致密砂岩储层 岩相类型 径向基—多层感知器神经网络 智能化 岩相识别
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基于卷积神经网络的人耳识别研究 被引量：2
12
作者 胡颖 穆志纯 《中北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第5期597-601,共5页
在分析人耳生物特征及其识别方法的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的人耳识别方法.该方法直接提取人耳的图像特征,利用两次特征提取分类识别,在不同角度变化和不同维数情况下,嵌入维数越大,降维后所保留的特征信息越多,识别概率越大... 在分析人耳生物特征及其识别方法的基础上,提出了一种基于卷积神经网络的人耳识别方法.该方法直接提取人耳的图像特征,利用两次特征提取分类识别,在不同角度变化和不同维数情况下,嵌入维数越大,降维后所保留的特征信息越多,识别概率越大;维数的变化对于CNN识别没有任何影响.实验结果表明,该方法在人耳姿态变化时能够保持良好的识别概率,对人耳识别角度变化具有较好的鲁棒性. 展开更多
关键词 人耳识别 卷积神经网络 感知神经网络
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基于多层感知器神经网络和统计小波特征的管道泄漏诊断 被引量：9
13
作者 王晓敏 骆正山 赵乐新 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1483-1489,共7页
油气输送管道泄漏造成的主要问题包括环境危害和经济损失。为了降低管道泄漏造成的危害,提出了一种新的方法用于检测管道泄漏情况。该方法主要通过故障检测与隔离系统建立入口压力与出口流量之间的定量关系,首先,采用OLGA软件模拟获得... 油气输送管道泄漏造成的主要问题包括环境危害和经济损失。为了降低管道泄漏造成的危害,提出了一种新的方法用于检测管道泄漏情况。该方法主要通过故障检测与隔离系统建立入口压力与出口流量之间的定量关系,首先,采用OLGA软件模拟获得管道入口压力和出口流量数据,为了提高模型精度,利用小波变换的多尺度分解和重构技术将获取的数据信号分为3级,并将其作为故障检测与隔离系统的训练数据。然后采用统计技术、小波变换及2种方法的融合等方式提取信号的均值、偏差、峰度等特征,将特征提取结果分别作为多层感知器神经网络分类器的输入来确定泄漏状态。最后,利用混淆矩阵对泄漏识别的精度进行验证。对一段长约5 km的天然气管道进行了泄漏检测,将泄漏类型分为10类,结果表明,提出的方法对泄漏位置和泄漏尺寸的自动检测识别率约为92%。该方法不仅可以检测泄漏故障的发生,还可以确定泄漏故障的位置和严重程度。 展开更多
关键词 安全工程 管道泄漏 感知器神经网络 分类器 小波变换 统计特征
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基于感知机神经网络的智能温湿度控制系统 被引量：1
14
作者 朱峰 谭志洪 +1 位作者 张宇 惠爽爽 《装备制造技术》 2008年第9期158-160,共3页
针对一般温湿度控制系统大滞后、大惯性的特点和通讯基站能源浪费严重的现象,介绍了基于感知机神经网络的温湿度控制系统。通过训练多个神经元组成的多层感知机神经网络,对温湿度信号进行分析,从而控制空调、风机和换气扇在不同的环境... 针对一般温湿度控制系统大滞后、大惯性的特点和通讯基站能源浪费严重的现象,介绍了基于感知机神经网络的温湿度控制系统。通过训练多个神经元组成的多层感知机神经网络,对温湿度信号进行分析,从而控制空调、风机和换气扇在不同的环境条件下运行。经试验测试,该系统具有快速、稳定的控制效果并达到了节能的目的。 展开更多
关键词 智能控制 感知杌神经网络 温湿度控制
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双通道多感知卷积神经网络图像超分辨率重建 被引量：2
15
作者 王鑫 王翠荣 +1 位作者 王聪 苑迎 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期1564-1569,1576,共7页
基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建取得了显著研究成果.但随着深度卷积神经网络规模的不断扩大,如何降低网络构建难度和计算成本成为一个难点.为此,提出了一种双通道多感知卷积神经网络(DMCN)模型.该模型在两条具有不同卷积... 基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建取得了显著研究成果.但随着深度卷积神经网络规模的不断扩大,如何降低网络构建难度和计算成本成为一个难点.为此,提出了一种双通道多感知卷积神经网络(DMCN)模型.该模型在两条具有不同卷积核的通道上建立了稠密连接,并构建了带有动态调节能力的层间融合结构.这种结构的设计使得小规模卷积神经网络便能获得图片特征信息的全面感知能力.实验结果表明,DMCN重建效果优于目前多数具有代表性的重建算法. 展开更多
关键词 单幅图像超分辨率重建 双通道多感知卷积神经网络 稠密连接 残差网络 深度学习
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感知器神经网络线性可分判断的满足性算法
16
作者 赵威亦 陈相锦 +3 位作者 董怡雯 周冰滢 王杰 贺勤斌 《台州学院学报》 2018年第6期1-6,共6页
感知器神经网络有着广泛的应用前景,是人工神经网络的重要组成部分。同时感知器神经网络对与现代计算机新的硬件设计也有重要研究意义。感知器神经网络的线性可分判断是感知器领域一个重要的研究内容。文章对满足性问题进行研究,把满足... 感知器神经网络有着广泛的应用前景,是人工神经网络的重要组成部分。同时感知器神经网络对与现代计算机新的硬件设计也有重要研究意义。感知器神经网络的线性可分判断是感知器领域一个重要的研究内容。文章对满足性问题进行研究,把满足性算法应用于感知器神经网络的线性可分判断,提出布尔函数线性可分性判断的逻辑满足性算法。 展开更多
关键词 感知器神经网络 线性可分 布尔函数 满足性算法
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基于BAS-BP神经网络的多应力加速寿命试验预测方法 被引量：4
17
作者 葛峰 韩建立 高松 《兵工自动化》 2020年第6期5-9,41,共6页
为解决多应力条件下加速寿命试验中建立复合加速模型困难、模型参数难以求解以及建模过程中通常忽略应力间耦合作用的问题,根据天牛须搜索建立改进的BP神经网络模型。使用多应力加速寿命试验中收集的4组应力水平的失效数据对BAS-BP神经... 为解决多应力条件下加速寿命试验中建立复合加速模型困难、模型参数难以求解以及建模过程中通常忽略应力间耦合作用的问题,根据天牛须搜索建立改进的BP神经网络模型。使用多应力加速寿命试验中收集的4组应力水平的失效数据对BAS-BP神经网络模型进行训练,对第5组应力水平下的可靠度与失效时间进行预测。利用平均相对误差、拟合优度2个参数对模型的预测结果进行评价,并与BP神经网络的预测结果进行对比。结果表明,BAS-BP神经网络具有更好的准确性及鲁棒性。 展开更多
关键词 天牛须算法 多层感知神经网络 多应力加速模型 预测方法
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电液伺服系统的神经网络建模方法研究 被引量：3
18
作者 童仲志 邢宗义 +2 位作者 张媛 高强 贾利民 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第6期620-626,共7页
针对电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素使得采用传递函数等传统方法难以获得电液伺服系统的精确模型的问题,详细研究了电液伺服系统的神经网络建模方法。研究了两种最常见的神经网络,即多层感知器神经网络和径向基函数神经网... 针对电液伺服系统固有的流量-压力特性等非线性因素使得采用传递函数等传统方法难以获得电液伺服系统的精确模型的问题,详细研究了电液伺服系统的神经网络建模方法。研究了两种最常见的神经网络,即多层感知器神经网络和径向基函数神经网络,采用5种典型学习算法构造了3种多层感知器神经网络和2种径向基函数神经网络,并结合自动定深电液伺服系统的工程实例,详细分析了这5种神经网络在电液伺服系统中的建模性能。研究结果表明,采用正交最小二乘算法的径向基函数神经网络最适合电液伺服系统的建模。 展开更多
关键词 电液伺服系统 多层感知器神经网络(MLPNN) 径向基函数神经网络(RBFNN) 建模
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基于神经网络的机械手示教系统研制 被引量：1
19
作者 谈理 刘谨 +1 位作者 樊彬彬 王晓捷 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第24期271-273,共3页
为了提升自动化机械智能水平,推动高新技术向生产力的转化,该文介绍了基于四层感知器神经网络的机械手示教系统的结构和应用实例,说明了四层感知器神经网络的设计、有导师学习的工作原理,以及针对含有不可微函数环节的神经网络所采用的... 为了提升自动化机械智能水平,推动高新技术向生产力的转化,该文介绍了基于四层感知器神经网络的机械手示教系统的结构和应用实例,说明了四层感知器神经网络的设计、有导师学习的工作原理,以及针对含有不可微函数环节的神经网络所采用的综合反向传播法。 展开更多
关键词 示教系统 四层感知器神经网络 综合反向传播法 机械手
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基于MLP神经网络的数控铣床几何误差补偿方法 被引量：5
20
作者 于海祥 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第8期140-143,共4页
针对三轴数控铣床加工工件的几何误差问题,提出一种基于多层感知器(MLP)神经网络的误差补偿方法。首先,设定铣床沿X轴和Y轴方向对工件进行铣削加工,通过3D坐标测量机测量刀头在Z轴上的定位误差数据。然后,利用这些数据来训练MLP神经网... 针对三轴数控铣床加工工件的几何误差问题,提出一种基于多层感知器(MLP)神经网络的误差补偿方法。首先,设定铣床沿X轴和Y轴方向对工件进行铣削加工,通过3D坐标测量机测量刀头在Z轴上的定位误差数据。然后,利用这些数据来训练MLP神经网络模型,拟合出三维的误差曲面。最后,根据获得的误差曲面,对铣床加工时的刀头坐标进行实时校正,以此提高加工精度。实验结果表明,提出的方法能够对机床加工误差进行精确地补偿,具有有效性和可行性。 展开更多
关键词 数控机床 几何误差补偿 多层感知器神经网络 误差曲面拟合
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