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[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
董伟航 胡勇 田广军 邱学海 郭晓磊
【目的】为解决木质家具生产过程中木工刀具磨损造成的加工质量下降和生产成本升高的问题,需要对生产过程中的木工刀具磨损状态进行精确监测。【方法】提出了一种基于离散小波变换与遗传BP神经网络的木工刀具磨损状态监测方法。通过接入机床控制箱的功率传感器采集不同主轴转速、铣削深度和刀具磨损状态下的机床主轴功率信号,使用离散小波变换提取主轴功率信号的近似系数,将所提取的近似系数、主轴转速、铣削深度作为输入向量,刀具磨损作为输出向量,建立样本数据集,并将样本数据集输入BP神经网络中进行木工刀具磨损状态监测模型训练,同时使用遗传算法对BP神经网络的阈值和权值进行优化,实现对不同铣削条件下的木工刀具磨损状态进行精确监测。【结果】离散小波变换所提取主轴信号的近似系数能明显反映木工刀具磨损状态变化;在使用相同的样本数据集与遗传算法参数时,使用遗传BP神经网络所建立的木工刀具磨损状态监测模型的准确度可以达到100%,优于使用遗传概率神经网络建立监测模型的准确度。【结论】即使在样本数据集选取不佳时,本研究提出的监测方法仍然能对不同铣削条件下的木工刀具磨损状态进行精准监测,可以用于木质家具实际生产,达到提高木质家具加工质量、降低生产成本的目的。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张培培 王科盛 何倩鸿
针对制造类课程实验环节观摩多、分析少等问题,利用科研项目实验设施,设计了基于切屑监测刀具磨损状态的实验。此实验利用切屑与刀具磨损随时间变化的匹配关系,通过观测不停机获得的切屑形态变化来监测和预测需要停机获得的刀具磨损的状态,为加工制造中刀具的状态监测提供了新的思路。丰富了制造类课程实验内容,开阔了学生的思路,同时通过实验提高了学生的分析能力和观察能力。
关键词：
切屑监测 刀具磨损 实验设计
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘成颖 吴昊 王立平 张智
为监测刀具的磨损状态,该文建立了一个基于声发射的刀具磨损状态监测系统。在刀具磨损状态监测实验中,采集加工过程中的声发射信号,提取方根幅值、绝对值均值、均方根、最大值作为反映刀具磨损的时域特征值。针对人工神经网络容易陷入局部极小值、结构难以确定、学习收敛速度慢等缺点,提出最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的刀具磨损状态识别方法。针对LS-SVM性能依赖于惩罚因子和核参数,利用粒子群优化(particle swarm optimizati
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘龙 付美章 王树才
根据皮蛋蛋壳的声学特性,采用小波变换和BP神经网络相结合的处理方法,对皮蛋进行破损检测。首先对采集到的声音信号进行6层小波分解,计算每层分解信号的小波能量谱,构造小波能量谱分布的特征向量,然后将其作为神经网络的输入向量,基于MATLAB创建了网络结构为6-20-2的BP神经网络。检测结果表明,该方法对好壳皮蛋的识别率为88.5%,对损壳皮蛋的识别率为83.3%。
[期刊] 金融理论与实践
[作者]
赵健
对金融衍生品的定价一直都是理论界和实务界所关注的热点问题之一。传统的参数模型定价方法,容易产生系统性偏差,而神经网络方法在解决这一问题时具有明显的优势。本文基于遗传算法改进的BP神经网络模型(GABP),利用我国8只权证的1050天数据、标的股票1900天的数据和其他所需数据作为训练数据训练网络。研究结果表明,神经网络在权证的定价中效果要优于B-S模型;而RBF模型精度大于BP模型的预测,GABP模型的精度大于RBF模型的预测。
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
张双虎 孙廷容 黄强 谢艳芳
基于混沌时间序列的重构相空间、遗传算法的良好全局搜索和神经网络精确的局部搜索特性,以重构相空间中的饱和嵌入维数作为神经网络输入层节点数,通过采用遗传算法优化神经网络初始权重,将重构相空间、遗传算法、神经网络三者有机地结合,提出并建立了相空间遗传BP神经网络预测模型。将该模型用于黄河上游月径流预测,结果表明,该模型应用在水文时间序列的预测中是合理、可行的,并具有较高的精度。
[期刊] 技术经济与管理研究
[作者]
胡珑瑛 蒋樟生 苟建科
本文建立了由专利发展环境、专利发展投入和专利活动产出三大模块组成的专利统计监测指标体系,引进BP神经网络模型作为评价和分析专利指标的方法,并以哈尔滨市专利发展情况为例,运用matlab对样本数据进行了仿真分析。
关键词：
专利统计 监测系统 BP神经网络
[期刊] 浙江林学院学报
[作者]
施拥军 徐小军 杜华强 周国模 金伟 周宇峰
竹林信息提取对利用遥感技术估算竹林碳储量至关重要,高精度地提取竹林信息将有利于降低碳储量估算误差。借助Matlab神经网络模块,采用BP神经网络(back propagation neural network)对ETM+(enhanced themativ mapper plus)遥感影像提取竹林信息,得到了较高的精度,生产精度和用户精度分别为84.04%和98.75%;同时比较了Levenberg-Marquardt BP算法函数(Trainlm)、自适应学习率BP的梯度递减函数(Traingda)和梯度下降动量BP算法函数(Traingdm)等3种训练函数在分类中的差异。分析表明,Trai...
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
叶大鹏 刘震
通过分析切削过程刀具产生的振动信号的特点,引入自回归(AR)模型来表征刀具切削过程的工作状态;并利用隐Markov模型(HMM)对经AR模型处理后得到的特征向量(AR系数)和由FFT得到的特征向量(幅值谱)进行比较.结果表明:对于切削过程产生的振动信号采用AR模型得到的特征参数比由FFT得到的幅值谱更能有效地表征这一过程中刀具的工作状态.
[期刊] 工业工程
[作者]
成佳闻 赛希亚拉图 张超勇 罗敏
刀具磨损是影响数控机床加工质量和加工效率的重要因素之一。针对现有铣刀磨损预测中信号单一和预测精度不足的问题，提出了一种基于注意力机制的堆叠LSTM (long short-term memory，长短期记忆网络)的多传感器信息融合刀具磨损预测方法。对多传感器信号进行预处理，然后提取多域特征，利用核主成分分析法对其进行特征级信息融合，得到后续网络的输入。采用基于注意力机制的堆叠LSTM网络模型，使得网络能够自适应地学习数据的重要信息，在PHM2010的数据集上预测精度达到99.9%。通过与其他算法的对比试验和加入人工噪声的方法，验证了本文所提出的模型的高精度和鲁棒性。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
梁毅 刘世洪
【目的】提出以传统猪瘟发病率为对象的组合预测模型。【方法】利用ARIMA模型以及灰色模型GM(1,1)进行数据初始化处理,将初步处理结果作为优化后的BP神经网络输入构建组合模型。【结果】利用组合模型对2000年到2009年的月度发病数据进行实例分析,结果表明预测数据精度达到97.379%,较ARIMA模型,灰色模型、BP神经网络模型分别提高了5.469%、3.499%、1.188%,模型平稳性增强,预测结果良好。【结论】本研究为动物疫情测报提供了有效的分析手段,验证了组合模型在动物疫情研究中的可行性,并可为其它动物疫病提供借鉴和参考。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
惠晓峰 胡运权 胡伟
本文针对经典的BP神经网络所存在的缺陷,结合遗传算法,提出了基于实数编码的GA-BP神经网络预测人民币美元汇率的模型。在结合递归预测方法的基础上,该模型取得了令人满意的结果。
关键词：
遗传算法 神经网络 汇率预测
[期刊] 物流技术
[作者]
孟林丽 郑宁 汪沁
利用基于遗传算法的BP神经网络建立了一种供应商评价模型,实现了供应链中的供应商多指标评价,提高了供应商评价过程的客观性,同时克服了BP神经网络具有泛化能力较弱、较多的依赖初始值等缺点,该模型为供应商的评价研究提供了模型和方法的支撑。实证结果表明,该模型具有较强的自组织、自学习和自适应能力,模型评估结果比较客观合理。
关键词：
供应商评价 BP神经网络 遗传算法
[期刊] 企业经济
[作者]
李楠
电信业产出是衡量电信产业发展状况的主要指标,其影响因素具有较强的非线性和随机性,很难用传统的预测方法进行预测。而BP神经网络方法具有的较强非线性映射能力和柔性网络结构在解决这一问题时具有明显优势。本文基于遗传算法改进的BP神经网络模型,利用我国电信市场从1998至2012年15年数据作为训练数据与测试数据应用于电信业产出规模预测。研究结果表明,基于遗传算法的BP神经网络模型预测精度明显大于传统预测方法,可为电信业的健康和快速发展提供一种新的、可量化的工具和方法。
关键词：
电信 产出规模 遗传算法 神经网络
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