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基于多RBF神经网络的板形数据建模 被引量:5
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作者 张秀玲 代景欢 +2 位作者 康学楠 李金祥 魏楷伦 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期124-128,共5页
常规单RBF神经网络板形识别模型不能全面分离出输入变化对每个特征参数的影响,为此设计了多RBF神经网络板形识别模型,用多个子网络分别识别不同的特征参数,能够更直接、更充分的提取出输入与每个输出的关系。仿真研究结果表明:所设计的... 常规单RBF神经网络板形识别模型不能全面分离出输入变化对每个特征参数的影响,为此设计了多RBF神经网络板形识别模型,用多个子网络分别识别不同的特征参数,能够更直接、更充分的提取出输入与每个输出的关系。仿真研究结果表明:所设计的多RBF神经网络板形识别模型能够正确识别出全部板形缺陷的类型,并且识别精度上比单RBF神经网络板形识别模型提高了16.1%。 展开更多
关键词 板形识别 主成分分析 多RBF神经网络 遗传算法
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基于PCA-RBF的板形识别及FPGA软实现 被引量:3
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作者 张秀玲 代景欢 +1 位作者 李家欢 张逞逞 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期109-113,共5页
针对常规神经网络板形识别方法中存在的不足,提出了以PCA替代欧氏距离作为提取特征的手段,并将所设计的PCA-RBF板形识别模型以FPGA为硬件实现载体进行了仿真研究。仿真结果表明,设计的PCA-RBF板形识别模型能够正确识别出板形缺陷,网络... 针对常规神经网络板形识别方法中存在的不足,提出了以PCA替代欧氏距离作为提取特征的手段,并将所设计的PCA-RBF板形识别模型以FPGA为硬件实现载体进行了仿真研究。仿真结果表明,设计的PCA-RBF板形识别模型能够正确识别出板形缺陷,网络结构比常规RBF板形识别模型相对简化,同时识别精度提升了59%,抗干扰能力提升了82%。FPGA仿真结果在精度和实时性上可以满足实际工程需要。 展开更多
关键词 PCA RBF神经网络 板形缺陷 板形识别 现场可编程门阵列
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GA优化T-S云推理网络火灾识别模型设计 被引量:1
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作者 张秀玲 侯代标 +3 位作者 齐晴 李家欢 张逞逞 代景欢 《模糊系统与数学》 北大核心 2018年第3期111-117,共7页
针对传统火灾报警系统存在着准确度不高、误报、漏报及泛化能力不强的问题,设计了一种基于GA(Genetic Algorithm)优化T-S云推理网络火灾探测模型,对模型进行训练和测试。并将T-S云推理网络与模糊神经网络对火灾信号的识别结果进行对比,... 针对传统火灾报警系统存在着准确度不高、误报、漏报及泛化能力不强的问题,设计了一种基于GA(Genetic Algorithm)优化T-S云推理网络火灾探测模型,对模型进行训练和测试。并将T-S云推理网络与模糊神经网络对火灾信号的识别结果进行对比,给出MATLAB的仿真结果。通过仿真结果表明,该火灾探测模型识别精度更高,偏离样本数据测试结果与期望输出之间误差更小,模型提高了对火灾信号的识别精度和泛化能力。 展开更多
关键词 GA 云模型 T-S云推理网络 火灾信号识别
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