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Transplantation of fibrin-thrombin encapsulated human induced neural stem cells promotes functional recovery of spinal cord injury rats through modulation of the microenvironment 被引量:1
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作者 Sumei Liu Baoguo Liu +4 位作者 Qian Li Tianqi Zheng Bochao Liu Mo Li Zhiguo Chen 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2024年第2期440-446,共7页
Recent studies have mostly focused on engraftment of cells at the lesioned spinal cord,with the expectation that differentiated neurons facilitate recovery.Only a few studies have attempted to use transplanted cells a... Recent studies have mostly focused on engraftment of cells at the lesioned spinal cord,with the expectation that differentiated neurons facilitate recovery.Only a few studies have attempted to use transplanted cells and/or biomaterials as major modulators of the spinal cord injury microenvironment.Here,we aimed to investigate the role of microenvironment modulation by cell graft on functional recovery after spinal cord injury.Induced neural stem cells reprogrammed from human peripheral blood mononuclear cells,and/or thrombin plus fibrinogen,were transplanted into the lesion site of an immunosuppressed rat spinal cord injury model.Basso,Beattie and Bresnahan score,electrophysiological function,and immunofluorescence/histological analyses showed that transplantation facilitates motor and electrophysiological function,reduces lesion volume,and promotes axonal neurofilament expression at the lesion core.Examination of the graft and niche components revealed that although the graft only survived for a relatively short period(up to 15 days),it still had a crucial impact on the microenvironment.Altogether,induced neural stem cells and human fibrin reduced the number of infiltrated immune cells,biased microglia towards a regenerative M2 phenotype,and changed the cytokine expression profile at the lesion site.Graft-induced changes of the microenvironment during the acute and subacute stages might have disrupted the inflammatory cascade chain reactions,which may have exerted a long-term impact on the functional recovery of spinal cord injury rats. 展开更多
关键词 biomaterial FIBRINOGEN functional recovery induced neural stem cell transplantation MICROENVIRONMENT MICROGLIA spinal cord injury THROMBIN
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智能汽车轨迹跟踪MPC-RBF-SMC协同控制策略研究
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作者 张良 蒋瑞洋 +2 位作者 卢剑伟 程浩 雷夏阳 《汽车工程师》 2024年第5期11-19,共9页
针对自动驾驶车辆行驶过程中模型失配以及外部环境干扰导致车辆轨迹跟踪环节精确性不高的问题,提出了一种结合车辆运动学模型预测控制(MPC)、径向基(RBF)神经网络和滑模控制(SMC)的轨迹跟踪控制策略。通过建立车辆运动学MPC模型计算当... 针对自动驾驶车辆行驶过程中模型失配以及外部环境干扰导致车辆轨迹跟踪环节精确性不高的问题,提出了一种结合车辆运动学模型预测控制(MPC)、径向基(RBF)神经网络和滑模控制(SMC)的轨迹跟踪控制策略。通过建立车辆运动学MPC模型计算当前状态车辆期望横摆角速度,并将其与实际横摆角速度的偏差输入RBF-SMC控制器,利用RBF快速逼近非线性模型的特点,结合滑模控制输出前轮转角,实现车辆的横向轨迹跟踪控制。仿真结果表明,与传统的控制器相比,该方法轨迹跟踪精度显著提高,并在不同行驶工况下表现出较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 车辆运动学模型 模型预测控制 径向基神经网络 滑模控制
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基于自适应RBF神经网络具有模型不确定性的四旋翼无人机指定时间预设性能控制方法
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作者 张园 郑鸿基 +3 位作者 刘海涛 韦丽娇 沈德战 赵振华 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期64-73,共10页
四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立... 四旋翼无人机具有强耦合和欠驱动的特点,在飞行过程中很容易受到外界干扰,进而影响整个无人机系统的稳定性和精度。为此,提出了一种基于RBF神经网络的指定时间预设性能约束控制策略。首先,针对四旋翼无人机的不确定数学模型难以精确建立,并且在执行任务过程中存在外部未知扰动问题,提出了一种基于指定时间预设性能控制方法,将四旋翼无人机的轨迹跟踪问题转换为对位置子系统和姿态子系统的期望指令跟踪问题;其次,在设计控制器过程中,为了解决“微分爆炸”问题产生的滤波器误差,引入一种新型滤波误差补偿方法,通过RBF神经网络逼近外部未知扰动,并将预测结果补偿给控制器以提高轨迹跟踪的鲁棒性。最后,应用仿真模拟方法验证无人机控制系统稳定性和性能优势,通过飞行试验验证,微风聚拢环境下实际飞行轨迹与仿真模拟结果趋于一致,自主轨迹跟踪起降位置偏差小于1 cm,证明了所提出算法的有效性。 展开更多
关键词 四旋翼无人机 rbf神经网络 轨迹跟踪控制 预设性能约束 模型不确定性
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基于RBF神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法
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作者 张姝 陈豪 肖先勇 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期77-86,共10页
针对广义负荷建模中的光伏并网系统模型难以适应不同逆变器控制和频率扰动的动态响应问题,提出了一种基于径向基函数(radialbasisfunction,RBF)神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法。首先,建立了光伏并网逆变器不同控制策略响应... 针对广义负荷建模中的光伏并网系统模型难以适应不同逆变器控制和频率扰动的动态响应问题,提出了一种基于径向基函数(radialbasisfunction,RBF)神经网络的光伏并网系统自适应等效建模方法。首先,建立了光伏并网逆变器不同控制策略响应波形的检测判据。然后,构建了以电压-频率扰动为输入,有功功率和无功功率为输出的光伏并网系统RBF神经网络模型。最后,在Matlab/Simulink中搭建了光伏并网系统模型,并将其接入IEEE14节点配电网进行仿真验证。结果表明,构建的光伏并网自适应等效模型能够有效辨识电压频率给定控制、有功无功给定控制、下垂控制策略类型,能够准确反映光伏并网系统在不同电压、频率扰动下的有功功率、无功功率的动态响应特性。 展开更多
关键词 光伏并网系统 等效建模 逆变器控制 电压-频率扰动 rbf神经网络
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基于GA的RBF神经网络气液两相流持液率预测模型优化
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作者 廖锐全 李龙威 +2 位作者 王伟 马斌 潘元 《长江大学学报(自然科学版)》 2024年第2期91-100,共10页
为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色... 为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色关联度分析(GRA)对收集的实验数据进行处理,优选出最优模型特征,同时结合遗传算法确定了RBF神经网络结构参数。基于室内实验数据进行训练,并与常用于持液率预测的反向传播(BP)神经网络、GA-BP神经网络及RBF神经网络进行对比,评估了模型的准确性及可行性。结果表明:GA-RBF神经网络模型均方误差为0.0017,均方根误差为0.0416,平均绝对误差为0.0281,拟合度为0.9483。相较于其他神经网络模型,该预测模型表现出更高的计算精度和更强的泛化能力。 展开更多
关键词 持液率 气液两相流 rbf神经网络 遗传算法 数据清洗
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基于RBF神经网络滑模控制的卷纸纠偏系统
6
作者 张继红 《中国造纸学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期107-113,共7页
设计了采用RBF神经网络控制的伺服纠偏控制系统,通过建立其动力学模型,运用MATLAB/Simulink仿真软件仿真,并进行实验验证,分析系统动态性能,得到响应曲线。结果表明,在拉纸速度65 mm/s下,跑偏量从1.5 mm降低到0.55 mm,该伺服系统位移和... 设计了采用RBF神经网络控制的伺服纠偏控制系统,通过建立其动力学模型,运用MATLAB/Simulink仿真软件仿真,并进行实验验证,分析系统动态性能,得到响应曲线。结果表明,在拉纸速度65 mm/s下,跑偏量从1.5 mm降低到0.55 mm,该伺服系统位移和速度跟踪误差均较小。 展开更多
关键词 卷纸 纠偏控制 rbf神经网络 滑模控制 MATLAB/SIMULINK 动态性能
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基于混合算法下RBF神经网络的执行机构非线性特性在线辨识与补偿
7
作者 刘鑫屏 陈艺文 董子健 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期792-801,共10页
针对控制系统中执行机构非线性特性在线辨识及补偿问题,研究了一种基于变步长核最小均方(SVSKLMS)和遗传算法结合的混合径向基(VHRBF)神经网络。利用径向基(RBF)神经网络不依赖于精确的数学模型即可得到被控对象信息的特点,建立了控制... 针对控制系统中执行机构非线性特性在线辨识及补偿问题,研究了一种基于变步长核最小均方(SVSKLMS)和遗传算法结合的混合径向基(VHRBF)神经网络。利用径向基(RBF)神经网络不依赖于精确的数学模型即可得到被控对象信息的特点,建立了控制系统执行机构的非线性特性模型;为解决传统RBF神经网络辨识性能差的问题,使用遗传算法(GA)对神经网络的中心向量和方差进行优化,利用SVSKLMS算法对RBF神经网络模型中的权重进行优化,进而得到最佳的RBF神经网络。基于VHRBF神经网络及其逆模型补偿器对执行机构非线性特性进行在线辨识及补偿。仿真结果表明:与其他算法训练下的RBF神经网络相比,所提出的VHRBF神经网络能够精确辨识并补偿执行机构的非线性特性,并且具有更快的收敛速度、更优的收敛性能。 展开更多
关键词 rbf神经网络 在线辨识与补偿 执行机构 非线性特性
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基于NSGA-Ⅱ与RBF神经网络的DPF结构参数优化
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作者 贾德文 郭岩琦 +2 位作者 雷基林 毕玉华 聂学选 《中国工程机械学报》 北大核心 2024年第1期1-6,共6页
为降低某型号柴油机颗粒捕集器(DPF)在运行过程中的流动阻力,并使其保持较高的捕集效率。采用试验设计方法抽取代表性样本集,并分析影响因素对DPF捕集性能影响的显著性。利用径向基函数(RBF)神经网络构建所选变量与目标函数映射关系代... 为降低某型号柴油机颗粒捕集器(DPF)在运行过程中的流动阻力,并使其保持较高的捕集效率。采用试验设计方法抽取代表性样本集,并分析影响因素对DPF捕集性能影响的显著性。利用径向基函数(RBF)神经网络构建所选变量与目标函数映射关系代理模型,并结合第二代非劣排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)与结合熵权的优劣解距离排序法(TOPSIS)得到关于目标函数的一组最优解。结果表明:该型号DPF平均压降降低了14.58%,且DPF平均捕集效率保持99%以上。 展开更多
关键词 柴油机颗粒捕集器 多目标优化 捕集性能 rbf神经网络 NSGA-Ⅱ遗传算法
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基于多源信息融合的RBF神经网络室内可见光定位算法
9
作者 王琪 孟祥艳 赵黎 《光通信技术》 北大核心 2024年第2期30-35,共6页
针对基于接收信号强度(RSS)的定位技术易受环境干扰而导致定位精度不高和稳定性较差的问题,提出了一种基于多源信息融合的径向基函数(RBF)神经网络室内可见光定位算法。通过将图像的颜色矩特征与RSS矩特征融合,构建指纹库,并采用RBF神... 针对基于接收信号强度(RSS)的定位技术易受环境干扰而导致定位精度不高和稳定性较差的问题,提出了一种基于多源信息融合的径向基函数(RBF)神经网络室内可见光定位算法。通过将图像的颜色矩特征与RSS矩特征融合,构建指纹库,并采用RBF神经网络进行预测,实现了图像与RSS之间的优势互补,最后对定位算法进行了验证。实验结果表明,经过优化的多源信息融合定位算法较单一RSS定位算法的定位精度提高了9.4%。 展开更多
关键词 可见光 室内定位 多源信息融合 颜色矩 神经网络 径向基函数 特征提取
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Double-target neural circuit-magnetic stimulation improves motor function in spinal cord injury by attenuating astrocyte activation 被引量:3
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作者 Dan Zhao Ye Zhang +5 位作者 Ya Zheng Xu-Tong Li Cheng-Cheng Sun Qi Yang Qing Xie Dong-Sheng Xu 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2023年第5期1062-1066,共5页
Multi-target neural circuit-magnetic stimulation has been clinically shown to improve rehabilitation of lower limb motor function after spinal cord injury. However, the precise underlying mechanism remains unclear. In... Multi-target neural circuit-magnetic stimulation has been clinically shown to improve rehabilitation of lower limb motor function after spinal cord injury. However, the precise underlying mechanism remains unclear. In this study, we performed double-target neural circuit-magnetic stimulation on the left motor cortex and bilateral L5 nerve root for 3 successive weeks in a rat model of incomplete spinal cord injury caused by compression at T10. Results showed that in the injured spinal cord, the expression of the astrocyte marker glial fibrillary acidic protein and inflammatory factors interleukin 1β, interleukin-6, and tumor necrosis factor-α had decreased, whereas that of neuronal survival marker microtubule-associated protein 2 and synaptic plasticity markers postsynaptic densification protein 95 and synaptophysin protein had increased. Additionally, neural signaling of the descending corticospinal tract was markedly improved and rat locomotor function recovered significantly. These findings suggest that double-target neural circuit-magnetic stimulation improves rat motor function by attenuating astrocyte activation, thus providing a theoretical basis for application of double-target neural circuit-magnetic stimulation in the clinical treatment of spinal cord injury. 展开更多
关键词 ASTROCYTE inflammatory response microtubule-associated protein 2 motor function motor-evoked potential neural circuit-magnetic stimulation neural repair neuromodulation technique spinal cord injury synaptic plasticity
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The Tip60/Ep400 chromatin remodeling complex impacts basic cellular functions in cranial neural crest-derived tissue during early orofacial development 被引量:1
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作者 Sebastian Gehlen-Breitbach Theresa Schmid +4 位作者 Franziska Frob Gabriele Rodrian Matthias Weider Michael Wegner Lina Gölz 《International Journal of Oral Science》 SCIE CAS CSCD 2023年第2期241-254,共14页
The cranial neural crest plays a fundamental role in orofacial development and morphogenesis.Accordingly,mutations with impact on the cranial neural crest and its development lead to orofacial malformations such as cl... The cranial neural crest plays a fundamental role in orofacial development and morphogenesis.Accordingly,mutations with impact on the cranial neural crest and its development lead to orofacial malformations such as cleft lip and palate.As a pluripotent and dynamic cell population,the cranial neural crest undergoes vast transcriptional and epigenomic alterations throughout the formation of facial structures pointing to an essential role of factors regulating chromatin state or transcription levels. 展开更多
关键词 neural functionS alterations
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基于RBF网络的新疆特重雪灾区最大积雪深度预测研究 被引量:1
12
作者 杨倩 秦莉 +2 位作者 高培 张涛 张瑞波 《沙漠与绿洲气象》 2024年第1期89-95,共7页
基于建立的雪灾灾损指数,确定新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县(市),包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度。结果表明:该模... 基于建立的雪灾灾损指数,确定新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县(市),包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度。结果表明:该模型可用于新疆特重雪灾区最大积雪深度预测,但预测精度仍有待提升;塔城市、尼勒克县将于2025—2029年连续出现最大积雪深度偏高事件,2039年青河县将出现最大积雪深度的极大值,因此应关注可能发生雪灾的年份与县(市),积极做好雪灾的防御工作。 展开更多
关键词 新疆 雪灾 最大积雪深度 rbf神经网络 预测
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基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制研究
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作者 陈翰文 徐巧玉 +1 位作者 徐恺 张正 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第3期371-381,共11页
针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Sim... 针对凿岩机械臂的电液比例系统位置控制精度问题,提出了一种基于径向基函数(RBF)神经网络整定PID的电液比例系统位置控制方法。首先,在AMESim中搭建了阀控非对称液压缸的电液比例系统简化模型,设置了各个模块的参数;然后,利用MATLAB/Simulink搭建了系统闭环控制模型,通过不断更新RBF网络模型并修正PID参数,实现了基于RBF神经网络整定PID的电液比例系统位置控制目的;结合AMESim搭建的电液比例系统模型和Simulink下搭建的控制器进行了联合仿真;最后,基于凿岩台车机械臂实验平台,进行了电液比例系统位置控制实验。仿真结果表明:在受到外部干扰的情况下,RBF神经网络整定PID控制系统能够在0.3 s内控制活塞杆重新运行至目标位置,平均响应时间为1.5 s,位置精度误差不超过5 mm。实验结果表明:与常规PID控制方法相比,RBF神经网络整定PID控制活塞杆位置精度误差降低了75%,位置精度误差在工程实际要求的10 mm范围以内,因此,RBF神经网络整定PID算法可以有效提高电液比例系统的位置控制精度,满足凿岩机械臂实际工作中对电液比例系统位置精度的控制要求。 展开更多
关键词 凿岩机械臂 径向基函数神经网络整定PID 电液比例系统位置控制精度 联合仿真 MATLAB/SIMULINK AMESIM
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输入饱和约束下自适应RBF神经网络非线性反馈船舶航向控制
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作者 苏文学 孟祥飞 张强 《上海海事大学学报》 北大核心 2024年第2期14-19,共6页
针对输入饱和约束下外界扰动和模型不确定情况下的船舶航向跟踪控制问题,提出一种自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络非线性反馈航向跟踪控制方法。利用自适应RBF神经网络对外界扰动和模型不确定项进行估计,并利用最... 针对输入饱和约束下外界扰动和模型不确定情况下的船舶航向跟踪控制问题,提出一种自适应径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络非线性反馈航向跟踪控制方法。利用自适应RBF神经网络对外界扰动和模型不确定项进行估计,并利用最小学习参数法减少计算量;将一个具有误差增益反相关特征的非线性函数嵌入控制律中,设计一种非线性反馈控制方法;利用李雅普诺夫理论证明所有信号在考虑外界扰动和模型不确定的船舶航向跟踪控制系统中都是一致有界的。通过仿真和比较,验证了所设计控制方法的有效性。所做研究可为输入饱和约束下船舶航向跟踪控制提供参考,具有工程实际意义。 展开更多
关键词 船舶航向跟踪 径向基函数(rbf)神经网络 非线性反馈控制 输入饱和
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基于多目标灰狼优化算法与RBF神经网络的真空灭弧室触头结构优化设计 被引量:1
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作者 丁璨 王周琳 +1 位作者 袁召 李江 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期543-550,共8页
在真空灭弧室触头开断过程中,合适的磁场分布有利于提高其开断性能;在合闸过程中,动、静触头间存在的电动斥力会导致触头出现弹跳现象。针对以上问题,首先建立了带铁芯式杯状纵磁触头的三维模型,进行了磁场分布与电动力的计算;为了进一... 在真空灭弧室触头开断过程中,合适的磁场分布有利于提高其开断性能;在合闸过程中,动、静触头间存在的电动斥力会导致触头出现弹跳现象。针对以上问题,首先建立了带铁芯式杯状纵磁触头的三维模型,进行了磁场分布与电动力的计算;为了进一步提高触头的性能,然后构建了以触头片开槽长度、开槽宽度、径向偏转角度、杯座斜槽高度及单个斜槽上下旋转角度为输入,电流峰值时刻触头间隙中心平面纵向磁场强度最大值、过零时刻中心点处磁滞时间、合闸时动静触头间的电动斥力分别为输出的RBF神经网络模型;最后结合RBF神经网络模型与多目标灰狼优化算法(MOGWO)对触头结构进行了优化。结果表明:与初始结构参数相比,当触头片开槽长度为19.74mm、宽度为3.94mm、径向偏转角为19.9°、杯座斜槽高度为18.0mm、斜槽上下旋转角为119.2°时,触头具有更好的磁场分布特性,且动、静触头间的电动斥力明显减小,有利于提高触头的工作性能。 展开更多
关键词 真空灭弧室触头 电动斥力 rbf神经网络 磁场特性 多目标灰狼优化算法
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基于BP-ANN与RBF-ANN的钢筋与混凝土黏结强度预测模型研究 被引量:1
16
作者 李涛 刘喜 +1 位作者 李振军 赵小琴 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期112-118,共7页
为研究神经网络对钢筋与混凝土黏结强度的预测能力以及神经网络的输出性能,基于大量的试验数据,提出一种基于改进神经网络的变形钢筋与混凝土黏结强度预测模型,对混凝土结构的研究与实际工程应用均有着重要的意义。收集290组黏结锚固试... 为研究神经网络对钢筋与混凝土黏结强度的预测能力以及神经网络的输出性能,基于大量的试验数据,提出一种基于改进神经网络的变形钢筋与混凝土黏结强度预测模型,对混凝土结构的研究与实际工程应用均有着重要的意义。收集290组黏结锚固试验数据,引入基于反向传播人工神经网络(BP-ANN)与径向基函数神经网络(RBF-ANN)算法,揭示混凝土强度、保护层厚度、钢筋直径、锚固长度及配箍率对变形钢筋与混凝土黏结性能的影响规律,建立基于改进神经网络算法的钢筋与混凝土黏结强度预测模型。对比分析不同数据预处理方法和训练神经元个数对建议模型预测结果的影响,评估各经典模型与建议模型的预测精度和离散性,提出临界锚固长度计算公式。结果表明:BP-ANN预测值与试验值比值的均值、标准差及变异系数分别为1.009、0.188、0.86,其预测精度略高于RBF-ANN;建议模型能够更准确、更稳定地预测钢筋与混凝土的黏结强度,该方法为解决钢筋与混凝土黏结问题提供了新思路。 展开更多
关键词 钢筋混凝土 黏结强度 改进神经网络 影响参数 预测模型 黏结锚固试验 BP-ANN rbf-ANN
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基于蛇算法优化的改进RBF神经网络的航天电磁继电器贮存寿命预测方法
17
作者 李久鑫 王召斌 朱佳淼 《电器与能效管理技术》 2024年第3期30-35,共6页
针对航天电磁继电器的接触电阻预测和预测精度问题,提出了一种基于蛇优化(SO)算法改进BRF神经网络的模型。在传统径向基函数(RBF)模型基础上,通过SO算法对其权值参数进行优化,从而更好地预测继电器接触电阻值。基于SO-RBF模型与RBF模型... 针对航天电磁继电器的接触电阻预测和预测精度问题,提出了一种基于蛇优化(SO)算法改进BRF神经网络的模型。在传统径向基函数(RBF)模型基础上,通过SO算法对其权值参数进行优化,从而更好地预测继电器接触电阻值。基于SO-RBF模型与RBF模型、GA-RBF模型分别预测接触电阻,对比分析预测结果,表明所提模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 rbf神经网络 退化试验 贮存 继电器
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基于LMI和扰动观测器的电动伺服系统RBF神经网络控制 被引量:1
18
作者 李晓飞 范元勋 许鹿辉 《机械制造与自动化》 2024年第1期113-117,共5页
为了提高电动伺服系统的加载力跟踪精度,基于线性矩阵不等式(LMI)设计扰动观测器和控制器。针对系统中的非线性因素,采用RBF神经网络逼近系统的数学模型;在建立系统跟踪目标模型的基础上,根据LMI设计扰动观测器对控制器进行多余力的补偿... 为了提高电动伺服系统的加载力跟踪精度,基于线性矩阵不等式(LMI)设计扰动观测器和控制器。针对系统中的非线性因素,采用RBF神经网络逼近系统的数学模型;在建立系统跟踪目标模型的基础上,根据LMI设计扰动观测器对控制器进行多余力的补偿,利用李雅普诺夫函数证明扰动观测器和控制器的收敛;在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型,分析扰动观测器和RBF神经网络在不同工况下对系统相应量的精准估计,且误差均满足所设定的性能指标,同时与PID控制相比较,证明所提控制策略的控制性能更优。 展开更多
关键词 电动伺服系统 线性矩阵不等式 扰动观测器 rbf神经网络
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四旋翼飞行器的RBF神经网络鲁棒自适应控制
19
作者 马振伟 白浩 +1 位作者 陈洪波 王劲博 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1620-1628,共9页
针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全... 针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全局一致最终有界的问题,实现了控制精度和鲁棒性的双重提升。所设计的控制器由在近似域内工作的神经网络控制器和在近似域外工作的鲁棒控制器组成。引入一种新型切换函数来实现两者之间的平滑切换,以保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的。利用Lyapunov函数和Barbalat引理严格证明了非线性四旋翼飞行器系统的稳定性。仿真表明,所设计的控制器在模型不确定性和有界外部扰动下对参考轨迹依旧保持良好的跟踪性能,且跟踪误差趋近于零。 展开更多
关键词 四旋翼飞行器 rbf神经网络 鲁棒自适应控制 平滑切换函数 全局一致最终有界
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Functional near-infrared spectroscopy in non-invasive neuromodulation 被引量:1
20
作者 Congcong Huo Gongcheng Xu +6 位作者 Hui Xie Tiandi Chen Guangjian Shao Jue Wang Wenhao Li Daifa Wang Zengyong Li 《Neural Regeneration Research》 SCIE CAS CSCD 2024年第7期1517-1522,共6页
Non-invasive cerebral neuromodulation technologies are essential for the reorganization of cerebral neural networks,which have been widely applied in the field of central neurological diseases,such as stroke,Parkinson... Non-invasive cerebral neuromodulation technologies are essential for the reorganization of cerebral neural networks,which have been widely applied in the field of central neurological diseases,such as stroke,Parkinson’s disease,and mental disorders.Although significant advances have been made in neuromodulation technologies,the identification of optimal neurostimulation paramete rs including the co rtical target,duration,and inhibition or excitation pattern is still limited due to the lack of guidance for neural circuits.Moreove r,the neural mechanism unde rlying neuromodulation for improved behavioral performance remains poorly understood.Recently,advancements in neuroimaging have provided insight into neuromodulation techniques.Functional near-infrared spectroscopy,as a novel non-invasive optical brain imaging method,can detect brain activity by measuring cerebral hemodynamics with the advantages of portability,high motion tole rance,and anti-electromagnetic interference.Coupling functional near-infra red spectroscopy with neuromodulation technologies offe rs an opportunity to monitor the cortical response,provide realtime feedbac k,and establish a closed-loop strategy integrating evaluation,feedbac k,and intervention for neurostimulation,which provides a theoretical basis for development of individualized precise neuro rehabilitation.We aimed to summarize the advantages of functional near-infra red spectroscopy and provide an ove rview of the current research on functional near-infrared spectroscopy in transcranial magnetic stimulation,transcranial electrical stimulation,neurofeedback,and braincomputer interfaces.Furthermore,the future perspectives and directions for the application of functional near-infrared spectroscopy in neuromodulation are summarized.In conclusion,functional near-infrared spectroscopy combined with neuromodulation may promote the optimization of central pellral reorganization to achieve better functional recovery form central nervous system diseases. 展开更多
关键词 brain-computer interface cerebral neural networks functional near-infrared spectroscopy neural circuit NEUROFEEDBACK neurological diseases NEUROMODULATION non-invasive brain stimulation transcranial electrical stimulation transcranial electrical stimulation
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