基于PSO-GA-BP神经网络的土体参数反演

土体参数对于基坑工程数值模拟结果的精度具有重要影响,而随着施工的进行土体参数往往会发生变化,因此为了提高数值模拟的精度,有必要对土体参数进行修正。本文提出一种基于PSO-GA-BP神经网络的土体参数反演方法,该方法旨在利用神经网络的学习和优化能力,对数值模拟中的土体参数进行修正。并通过武汉市12号线中一路地铁站的基坑实际监测数据验证了该方法的准确性和可行性。结果表明:本文提出的PSO-GA-BP神经网络反演方法反演效果良好,修正后的土体参数模拟精度明显提高。

结合改进聚类算法与PSO-GA-BP神经网络算法的日最大负荷预测方法

为向负荷预测模型提供准确可靠的相似日训练样本集合,针对现有聚类算法在初始聚类中心选取方面的不足,提出了一种基于数据中心度的改进聚类算法,并搭建集数据筛选、聚类、优化、训练、预测为一体的日最大负荷预测模型.首先,基于各被聚类对象的中心度,选取聚拢效果最好的对象作为第一个聚类中心代入Canopy算法,形成初始聚类中心集合;然后,采用K-means聚类算法,得到不同类别相似日的训练样本;最后,利用PSO-GA-BP神经网络算法搭建日最大负荷预测模型进行预测分析.算例对某地区2011—2012年日最大负荷开展预测分析,结果表明:所提方法在聚类指标与预测指标上均具有一定优越性,具备一定实际工程应用价值.

基于PSO-GA-BP神经网络的大米水分含量预测

为保障大米质量安全,提出一种基于BP神经网络的大米品质检测方法。方法以大米水分含量作为大米品质指标,通过结合粒子群优化算法(PSO)和遗传算法(GA)优化BP神经网络的阈值和权值,实现了BP神经网络的改进,提高BP神经网络的收敛速度,解决BP神经网络容易陷入局部最优的问题。然后,将改进的BP神经网络应用于大米水分含量预测中,实现了大米水分含量的准确预测。仿真结果表明,所提的改进BP神经网络模型相较于标准BP神经网络模型和LSTM-BP神经网络模型,在预测集和验证集上的均方根误差更小,分别为0.007和0.005,其大米水分含量预测值与真实值接近,可准确检测大米水分含量,为大米品质检测奠定了理论基础。

基于PSO-GA-BP神经网络的林火预测设计与研究

搜集了江西省4个站点(南昌、景德镇、吉安、赣州)2013-2015年的气象数据,以及相对应的森林火险等级数据,并建立神经网络林火预测模型。采用遗传算法、粒子群算法和粒子群遗传混合算法优化BP神经网络,分别构建了相对应的网络模型。通过分析BP网络、GA-BP网络、PSO-BP网络和PSO-GA-BP网络的预测结果,并与实验数据进行对比,结果表明PSO-GA-BP网络预测模型的预测正确率最高,PSO-GA的优化效果最佳。

基于PSO-GA-BP神经网络的视觉伺服控制系统

传统的基于图像视觉伺服控制需要计算雅可比矩阵和解雅克比矩阵的逆,其结构复杂、计算量大且系统的实时性不够理想。基于粒子群遗传算法优化的BP(Back Propagation)神经网络(PSO-GA-BP:Particle Swarm Optimization-Genetic Algorithm-BP)通过学习图像特征空间到机器人运动空间的映射关系,实现了“眼在手上”的机器人视觉伺服控制,通过优化BP神经网络的权值和阈值,防止了其训练时间长、收敛速度慢等弊端。实验结果表明,优化后的算法运算效率较高,所设计的控制器能使机器人末端执行器在更短的时间内达到预期位置,图像特征点运动位置的实际值与期望值平均误差约为2个像素,具有良好的收敛速度和控制精度。相关结论可为机器人视觉伺服控制提供优化依据,提高算法的应用性能。

基于多尺度特征深度神经网络的不同产地山楂细粒度图像识别

中药是中医治疗疾病的主要途径,也是我国中医药事业传承与创新发展的物质基础,其真伪优劣也会直接影响中医临床的疗效,因此研究科学合理且高效的中药材质量检测方法符合当前行业热点.山楂作为中国著名的药食两用类药材,在烹饪和治疗中具有保护心血管、降低血压的作用,被广泛应用;但由于自然环境与栽培条件的不同,不同产地的山楂易被混淆从而对品质产生影响.尽管化学、生物鉴定的方法广泛而重要,但专业门槛高,耗时较长;且传统图像处理方法容易受外在环境因素干扰,可靠性差.因此亟待研究快速准确的方法以实现山楂产地的精准鉴别;受CoAtNet与Swin-Transformer网络启发,本文结合MBConv模块中深度可分离卷积网络对局部信息建模的特点与Swin Transformer模块多层次结构可弥补网络非局部性损失的特性,提出一种多尺度特征的混合神经网络模型,通过获取图像不同层级特征,将获取的形状、颜色与纹理等浅层特征作为先验知识与高层级语义信息进行特征融合,研究了一种快速有效的识别方法以实现对不同产地山楂的有效鉴别;此外,本文提出一种新的局部空间注意力机制,通过形成通道注意力模块联合空间注意力模块的新结构,实现对图像细粒度特征的聚焦与学习.实验结果表明,本文所提出的方法有最高的鉴别准确率为89.306%,优于其他基线模型.实践证明,本文的研究提高中药材鉴别的科技水平,拓宽传统中医药的研究思路.

基于WOA-BP神经网络下马铃薯产量预测分析模型

马铃薯是我国重要的粮食作物之一,营养丰富,用途广泛,是一种谷物、蔬菜和水果功能兼具的食物,其蛋白质含量远高于其他块茎类食物,且富含优质的氨基酸。马铃薯生育期短,在湖北平原、丘陵地区冬种春收适宜发展早熟品种,对于填补全国南北方鲜薯市场供应空档期具有重要意义。因此,马铃薯产量的高效预测对于制定生长期间的种植管理措施及相关决策具有重要意义。为此,针对传统BP神经网络在产量预测中存在精度低、鲁棒性差等问题,利用鲸鱼算法(Whale optimization algorithm,WOA)对BP神经网络模型进行优化。同时,基于湖北地区2009-2021年间田间物联网获取的气象因子(大气湿度、大气温度、降雨量)、田间水热因子及马铃薯产量,采用BP神经网络模型、GA-BP神经网络模型(遗传算法优化)及WOA-BP神经网络模型对所选地区马铃薯产量进行预测。研究结果表明:WOA-BP神经网络模型精度明显高于GA-BP神经网络模型及BP神经网络模型,R2达到0.9764,预测值与试验值之间拟合程度较高,表明基于WOA-BP神经网络模型可以更加科学、合理、准确地进行马铃薯产量预测。

基于改进实数编码遗传算法的神经网络超参数优化

针对神经网络超参数优化效果差、容易陷入次优解和优化效率低的问题,提出一种基于改进实数编码遗传算法(IRCGA)的深度神经网络超参数优化算法——IRCGA-DNN(IRCGA for Deep Neural Network)。首先,采用实数编码方式表示超参数的取值,使超参数的搜索空间更灵活;然后,引入分层比例选择算子增加解集多样性;最后,分别设计了改进的单点交叉和变异算子,以更全面地探索超参数空间,提高优化算法的效率和质量。基于两个仿真数据集,验证IRCGA-DNN的毁伤效果预测性能和收敛效率。实验结果表明,在两个数据集上,与GA-DNN(Genetic Algorithm for Deep Neural Network)相比,所提算法的收敛迭代次数分别减少了8.7%和13.6%,均方误差(MSE)相差不大;与IGA-DNN(Improved GA-DNN)相比,IRCGA-DNN的收敛迭代次数分别减少了22.2%和13.6%。实验结果表明,所提算法收敛速度和预测性能均更优,能有效处理神经网络超参数优化问题。

基于BP神经网络的分层相控碳酸盐岩储层渗透率预测方法

碳酸盐岩储层受成岩作用影响大,孔隙-喉道结构复杂,孔隙度—渗透率相关性较低,渗透率预测难度较大,常规以线性关系为主的预测方法结果不理想。提出了基于BP神经网络的储层渗透率综合预测方法,可以有效预测碳酸盐岩储层渗透率。方法主要分3步。首先对岩心数据和测井数据进行质量控制;然后结合地质特征,优选预测测井曲线参数和神经网络模型的参数,建立预测模型;最后综合多来源资料,进行预测结果质量控制。将该方法应用于中东地区碳酸盐岩A油藏,渗透率预测结果较好。碳酸盐岩储集空间复杂,孔、洞、缝均发育,岩心塞的渗透率测量只能代表局部位置,而试井资料的动态有效渗透率测量范围较大,可以体现储集空间特征,加之储层黏土矿物含量低,不存在储层敏感性问题和各向异性较弱等因素,最终导致试井动态渗透率数值一般高于岩心渗透率。

注意力感知的边−节点交换图神经网络模型

提出了一种注意力感知的边-节点交换图神经网络(attention aware edge-node exchange graph neural network,AENN)模型,在图结构化数据表示框架下,使用边-节点切换卷积的图神经网络算法进行图编码,用于半监督分类和回归分析。AENN是一种通用的图编码框架,用于将图节点和边嵌入一个统一的潜在特征空间。具体地,基于原始无向图,不断切换边与节点的卷积,并在卷积过程中通过注意力机制分配不同邻居的权重,从而实现特征传播。在3个数据集上的实验研究表明,所提方法较已有方法在半监督分类和回归分析中具有明显的性能提升。

基于卷积神经网络的预制叠合板多目标智能化检测方法

在生产过程中,预制构件尺寸不合格问题将导致其在施工现场无法顺利安装,从而影响工期。为推进预制构件智能化生产的进程,以预制叠合板为例,基于卷积神经网络研究生产过程中的智能检测方法,在生产流水线上设计并安装图像采集系统,建立预制叠合板尺寸检测数据集。通过YOLOv5算法实现对混凝土底板、预埋PVC线盒及外伸钢筋的识别,并以固定磁盒作为基准参照物进行尺寸检测误差分析,实现混凝土底板尺寸、预埋PVC线盒坐标的检测,在降低训练数据集参数规模的工况下保持较高的识别精度。结果表明:该方法可以有效检测预制叠合板的底板数量和尺寸、预埋PVC线盒数量和坐标,并实现弯折方向不合格的外伸钢筋检测,并能降低人工成本,提高检测精度,加快检测速度,提高预制叠合板的出厂质量。

融合多小波分解的深度卷积神经网络轴承故障诊断方法

针对卷积神经网络及其与信号降噪预处理集成方法面临高噪声环境和低质量数据挑战时难以有效地提取信号有用特征的问题,提出了一种融合Geronimo-Hardin-Massopust多小波分解的深度卷积神经网络模型(GHMMD-DCNN)。该模型思想是将多小波包分解与卷积神经网络深度融合,即设计多个一级多小波分解层以提取信号的低频分量和高频分量,再将多个一级多小波分解层与卷积层交替联接,使模型能够多尺度地提取并学习信号有用的时频域信息,信号分解和特征学习交替执行,进而实现强噪声鲁棒特征提取。在不同工况下的航空高速轴承振动数据上进行测试,结果表明:所提模型训练时能够快速达到稳定收敛,并且识别准确率均能达到99.9%以上;提出的方法在强噪声干扰下的故障辨识准确度和识别稳定性均优于对比方法,验证了其优秀的抗噪声干扰能力;在少训练样本测试中,提出的方法在单类训练样本数量为60时的平均诊断准确率高达91.19%,相比于其他方法最低提升了13.19%,验证了GHMMD-DCNN模型具有更优的低样本泛化能力。

正交实验结合AHP和GA-BP神经网络优化益黄散醇提工艺

目的 优化益黄散的醇提工艺。方法 采用回流提取法,以乙醇体积分数、液料比、提取时间为考察因素设计正交实验,以橙皮苷、川陈皮素、橘皮素、没食子酸、诃黎勒酸、诃子酸、甘草苷、甘草酸、丁香酚含量和干浸膏得率为指标,采用层次分析法(AHP)进行赋权并计算综合评分。通过验证正交实验和遗传算法(GA)-反向传播神经网络(BP神经网络)所预测的结果确定益黄散最佳醇提工艺参数。结果 正交实验优选的最佳醇提工艺参数为乙醇体积分数60%、液料比14∶1(mL/g)、提取时间90 min、提取2次,验证所得综合评分为79.19分;GA-BP神经网络优选的最佳醇提工艺参数为乙醇体积分数65%、液料比14∶1(mL/g)、提取时间60 min、提取2次,验证所得综合评分为85.30分,高于正交实验所得结果。结论 采用正交实验结合GA-BP神经网络的寻优方法较传统的正交实验寻优方法效果更佳,其优选出的益黄散最佳醇提工艺稳定可靠。

无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制关键技术发展

无轴承电动机利用一套新的悬浮力绕组产生悬浮力,使无轴承电动机成为一种多变量、强耦合的非线性系统,如何实现转速与径向位移以及径向位移之间的动态解耦控制是无轴承电动机稳定运行的关键要素之一。神经网络逆系统具有以任意精度逼近非线性函数的能力,可以有效实现无轴承电动机的解耦控制。阐述了无轴承电动机悬浮力产生的原理以及神经网络逆系统解耦原理,从纯神经网络逆系统、神经网络逆系统结合智能控制器等方面分析了国内外无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制策略的研究现状,归纳了无轴承电动机在使用神经网络逆系统进行解耦控制时的共同和不足之处,总结了无轴承电动机神经网络逆系统解耦控制的一般设计方法,并对神经网络优化、在线训练、抗干扰能力等关键技术发展趋势进行了展望。

基于多域物理信息神经网络的复合地层隧道掘进地表沉降预测

复合地层中盾构掘进诱发地表沉降的准确预测是隧道工程安全建设与施工决策的关键问题。基于隧道施工诱发地层变形机制构建隧道收敛变形与掘进位置的联系,并将其耦合至深度神经网络(deep neural network,简称DNN)框架,建立了预测盾构掘进诱发地层变形的物理信息神经网络(physics-informed neural network,简称PINN)模型。针对隧道上覆多个地层的地质特征,提出了多域物理信息神经网络(multi-physics-informed neural network,简称MPINN)模型,实现了在统一的框架内对不同地层的物理信息分区域表达。结果表明:MPINN模型高度还原了有限差分法的计算结果,可以准确预测复合地层中隧道开挖诱发的地表沉降;由于融入了物理机制,MPINN模型对隧道施工诱发地表沉降的问题具有普适性,可应用于不同地质和几何条件下隧道诱发地表沉降的预测;基于工程实测数据,提出的MPINN模型准确预测了监测断面的地表沉降曲线,可为复合地层下盾构掘进过程中地表沉降的预测预警提供参考。

基于图卷积神经网络的节点分类方法研究综述

节点分类任务是图领域中的重要研究工作之一。近年来随着图卷积神经网络研究工作的不断深入,基于图卷积神经网络的节点分类研究及其应用都取得了重大进展。图卷积神经网络是基于卷积发展出的一类图神经网络,能处理图数据且具有卷积神经网络的优点,已成为图节点分类方法中最活跃的一个研究分支。对基于图卷积神经网络的节点分类方法的研究进展进行综述,首先介绍图的相关概念、节点分类的任务定义和常用的图数据集;然后探讨两类经典图卷积神经网络——谱域和空间域图卷积神经网络,以及图卷积神经网络在节点分类领域面临的挑战;之后从模型和数据两个视角分析图卷积神经网络在节点分类任务中的研究成果和未解决的问题;最后对基于图卷积神经网络的节点分类研究方向进行展望,并总结全文。

结合图卷积神经网络和集成方法的推荐系统恶意攻击检测

推荐系统已被广泛应用于电子商务、社交媒体、信息分享等大多数互联网平台中,有效解决了信息过载问题。然而,这些平台面向所有互联网用户开放,导致不法用户利用系统设计缺陷通过恶意干扰、蓄意攻击等行为非法操纵评分数据,进而影响推荐结果,严重危害推荐服务的安全性。现有的检测方法大多都是基于从评级数据中提取的人工构建特征进行的托攻击检测,难以适应更复杂的共同访问注入攻击,并且人工构建特征费时且区分能力不足,同时攻击行为规模远远小于正常行为,给传统检测方法带来了不平衡数据问题。因此,文中提出堆叠多层图卷积神经网络端到端学习用户和项目之间的多阶交互行为信息得到用户嵌入和项目嵌入,将其作为攻击检测特征,以卷积神经网络作为基分类器实现深度行为特征提取,结合集成方法检测攻击。在真实数据集上的实验结果表明,与流行的推荐系统恶意攻击检测方法相比,所提方法对共同访问注入攻击行为有较好的检测效果并在一定程度上克服了不平衡数据的难题。

图卷积神经网络综述

图卷积神经网络是图论与深度学习的交叉,已成为机器学习领域的研究热点。基于此,介绍了图卷积神经网络的形成,梳理了两大类经典的图卷积神经网络:谱方法和空间方法,详细介绍了这两类图卷积神经网络模型,分析了图卷积操作的核心理论基础,介绍了图卷积神经网络在各领域的应用,总结了图卷积神经网络面临的主要挑战,展望了图卷积神经网络的发展趋势,并分析了图卷积神经网络在野外环境下蝴蝶识别任务中的潜在应用。

基于卷积神经网络的采摘机械臂无碰撞运动规划研究

介绍了卷积神经网络的基本结构及其工作原理,基于DH参数法建立了采摘机械臂运动模型,并设计了一套采摘机械臂无碰撞运动规划算法,旨在实现对采摘机械臂的精确控制。MatLab仿真试验表明:采摘机械臂在系统的驱动控制下,能够准确从起点移动到目标点,轨迹比较圆滑,且能以最优的圆弧路径避开障碍物,优化效果明显,能够满足采摘机器人作业需求,证实了该算法的稳定性和可靠性。

基于物理信息神经网络的金属表面吸收率测量方法

漫反射金属吸收率的准确测量十分重要且比较困难.量热法可靠性较高,但是参数反演较为困难.为此,建立了一种物理信息神经网络方法.该方法通过神经网络拟合温度上升段曲线,进而获得吸收率.为了验证该方法,开展了数值仿真和实验研究.数值仿真结果表明,该方法适用于吸收率测量,抗干扰能力强,反演精度高,在0.05—0.2的吸收率范围内,最大误差为0.00092.实验以喷砂镀金铝板为被测对象,受表面粗糙度、镀金工艺等影响,这些样品的吸收率处于2%—10%之间,测量重复精度优于1%.基于物理信息神经网络的吸收率测量方法有望成为一种有力的金属表面吸收率测量方法.