《改进粒子群优化BP神经网络的六维力传感器解耦研究》PDF+DOC

📙 相关资料

1. 《基于蚁群BP神经网络算法的六维力传感器解耦研究》PDF+DOC 针对传统BP神经网络在六维力传感器解耦训练过程中，由于其初始参数的选取不确定性导致神经网络出现震荡、收敛速度缓慢和陷入局部极值等问题，提出一种基于蚁群BP神经网络算法并应用于六维力传感器解耦研究。该算法利用蚁群算法在种群寻优方面的优越性，通过局部和全局信息素更新相结合的方式更新信息素，提高蚁群算法搜......
2. 《基于人工鱼群BP神经网络算法的压力传感器温度补偿研究》PDF+DOC 为实现压力传感器的温度补偿，采用BP神经网络作为压力传感器软件补偿系统的核心算法，但由于BP神经网络算法易陷入局部极值，因此采用具有全局搜索能力的算法—人工鱼群算法(AFSA)进行优化，得到的结果是压力传感器的线性度提升1个数量级，温度灵敏度系数降低2个数量级，得到了很好的补偿效果。...
3. 《基于过程神经网络的六维力传感器动态解耦研究》PDF+DOC 六维力传感器动态解耦方法主要集中于不变性动态解耦方法和迭代解耦方法，其解耦效果取决于建模精度，强耦合情况下解耦误差大，工程实现复杂.文章针对这一问题提出一种基于过程神经网络动态解耦算法，将六维力传感器输入输出及网络权函数进行相同正交基展开，简化计算过程，求解六维力传感器输出输入耦合关系.实验结果表明......
4. 《基于径向基函数神经网络的压电式六维力传感器解耦算法》PDF+DOC 针对四点支撑结构的压电式六维力传感器线性度差，维间耦合严重的问题，提出了基于径向基函数(RBF)神经网络的解耦算法。分析了耦合产生的主要原因，建立了RBF神经网络模型。通过对六维力传感器进行标定实验获取解耦所需的实验数据，并对实验数据进行处理。然后采用RBF神经网络优化传感器输出系统的多维非线性解耦......
5. 《大量程柔性铰六维力传感器静态解耦的研究》PDF+DOC 为提高大量程六维力传感器的测量精度，提出了一种新型的六维力传感器非线性静态解耦方法，该方法结合混合递阶遗传算法和小波神经网络的优点，采用递阶遗传算法与最小二乘法分别对小波神经网络隐层结构参数以及输出层权值进行优化，再将优化后的小波神经网络模型用于六维力传感器非线性解耦。建立了基于混合递阶遗传算法和优......
6. 《六维力传感器静态解耦方法》PDF+DOC 在系统分析六维力传感器线性解耦基本原理的基础上，依据各向同性指标比较分析了基于克拉默法则和最小二乘法线性解耦算法的优劣，建立了RBF神经网络非线性解耦模型。研究结果表明：与克拉默法则相比，最小二乘法得到的标定矩阵具有更优的各向同性；以径向基神经网络逼近广义力向量和输出电压之间的函数关系可大大减小六维......
7. 《BP神经网络的内场驾考电子教练系统设计》PDF+DOC 针对驾考人员在校考方面训练时间、场地大小的不足以及自考方面缺乏合理指导的问题，设计了基于BP神经网络的内场驾考电子教练系统，该系统以S3C2440微处理器为核心硬件平台，介绍了采集(视觉模块和速度模块)、处理(Canny算子、单目摄像头测距算法和Harris算子)、分析判定(BP神经网络算法)、结果......
8. 《基于BP神经网络的三维力传感器静态标定方法研究》PDF+DOC 三维力传感器作为测力平台的核心元件，其测量精度直接影响测力平台的使用效果，而维间耦合问题是影响精度的主要方面。文章首先讨论了三维力传感器传统的静态标定方法在消除耦合误差方面的应用，并在方法缺陷分析的基础上，提出了新的三维力解耦方法——基于BP神经网络的解耦方法，继而对两种方法进行误差分析，验证了神经......
9. 《六维力传感器静态标定及解耦研究》PDF+DOC 设计了一种八梁结构轮辐式六维力传感器的静态标定试验台，并从传感器的静态耦合特性和解耦算法两方面进行了研究。给出了详细的标定过程，获取了试验数据样本。基于试验样本构造了标定矩阵。结果表明：该传感器在结构上具有良好的自解耦特性，通过解耦算法对传感器输出进行解耦后，传感器的耦合误差基本被消除，满程测量精度......
10. 《基于BP神经网络的手势识别系统》PDF+DOC 给出了采用ADXL335加速度传感器来采集五个手指和手背的加速度三轴信息，并通过ZigBee无线网络传输来提取手势特征量，同时利用BP神经网络算法进行误差分析来实现手势识别的设计方法。最后，通过Matlab验证，结果表明，该系统在测试中识别率较高，系统稳定。...