基于遗传神经网络的多光谱辐射测温法

针对BP神经网络易陷入局部极小等缺陷,将遗传算法(GA)与神经网络相结合,提出了一种将GA-BP算法应用于多光谱辐射测温的数据处理方法,并对基于亮度温度模型的多光谱辐射测温数据进行了仿真实验。结果表明：已训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为±5 K,BP神经网络为±10 K;未训练样本的真实温度识别精度,GA-BP算法为±10 K,BP神经网络为±20 K;无论是GA-BP算法还是BP神经网络,已训练样本的真实温度识别精度比未训练样本的真实温度识别精度都更精确些,靠近训练样本集边缘的样本真实温度的识别精度偏低。说明GA-BP算法比BP神经网络可以更好地解决了目标真实温度的测量问题。     

基于免疫遗传算法改进的BP神经网络在灭火系统电路板故障诊断中的应用

针对装甲车辆灭火系统电路板规模较大,功能日趋多样与完善的同时,其复杂程度也日益提高,故障层次越来越多,故障现象与故障原因的映射关系更加复杂,组合故障频发,传统的故障诊断方法已不能满足灭火系统电路板故障诊断的要求。设计了基于免疫遗传算法优化的BP神经网络对灭火系统电路板进行故障诊断,并在免疫和遗传过程中保留了部分训练最优解。实现了神经网络收敛速度的提高,使用Matlab编程优化算法并完成了电路板仿真故障的诊断。通过实验验证了该诊断模型的准确性和可靠性,为电气系统通用检测设备的神经网络诊断方法实现提供了理论支撑。     

提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法

针对传统的小波变换和BP神经网络应用于故障诊断中存在自适应性差、效率低等问题,提出一种提升小波包和改进BP神经网络相融合的新故障诊断算法;利用插值细分思想,设计了提升小波包的预测算子和更新算子,结合传统小波包算法和提升模式的原理,完成了提升小波包算法的设计,并将该算法应用于故障信号的消噪和能量特征量的提取;利用遗传算法优化标准BP神经网络的初始权值和阈值,采用L-M算法优化标准BP神经网络的搜索方式;以美国凯斯西储大学提供的滚动轴承实验数据,将新算法应用于实验中,分析结果表明:新故障诊断算法比传统的BP神经网络算法具有收敛速度快、诊断精度高等实效性。     

遗传BP网络在雷达装备BIT虚警抑制中的应用研究

针对现有故障诊断方法不能有效抑制雷达装备BIT虚警的现象,提出一种遗传算法优化后的BP神经网络技术抑制雷达装备BIT虚警的方法;首先介绍经遗传算法优化后BP神经网络的基本结构和学习算法,再结合雷达装备BIT的特点,以某火控系统雷达发射机作为被故障诊断对象,采用9个具有代表性的雷达发射机故障特征和8个典型故障,以Matlab作为开发工具进行仿真实验;实验结果表明该方法能准确对故障进行定位,有效抑制BIT虚警,提高雷达系统故障诊断能力。     

基于多级BP神经网络的无线电罗盘多故障诊断研究

【】本文针对过拟合现象提出了基于提前停止法的学习率可变BP算法,运用多级BP神经网络诊断思想,提出了基于多级BP神经网络的多故障诊断方法。文中根据BP神经网络改进算法和网络撕裂法,对具体的机载无线电罗盘测向电路建模仿真,将复杂的无线电罗盘电路分解为3个子网络,并对每个子网络建立合适的故障集,快速准确诊断得出电路中的故障模块。     

基于SOM算法和免疫神经网络的飞机燃油系统故障诊断

针对传统的飞机燃油系统故障诊断方法如硬件冗余方法和系统模型检测方法存在的飞机重量限制和难以建立精确数学模型的问题,设计了一种基于SOM算法和BP神经网络的故障诊断模型;首先,建立了系统故障诊断模型并对诊断原理进行了描述,然后,对故障征兆数据进行预处理,即先采用SOM算法进行连续属性离散化处理,再通过粗糙集互信息方法进行属性降维,以减少数据量和提高诊断效率;最后,建立了基于BP神经网络的故障诊断模型,为了进一步提高故障诊断精度,在采用免疫优化算法对BP神经网络故障诊断模型中的各参数即权值和阈值等进行优化的基础上,进一步采用BP反向传播算法进行参数调整,从而得到最终的故障诊断模型。通过飞机燃油系统故障诊断实例仿真实验证明了文中方法能较为精确地实现故障诊断,且与其它方法相比,具有较高的诊断精度和诊断效率,具有较大的优越性。     

基于并行禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断

飞机燃油系统是一个由许多相互联系的子系统构成的复杂总体,因而易于发生各类故障,当故障发生时会造成严重影响,为此,设计了一种基于禁忌神经网络和DS证据的飞机燃油系统故障诊断方法;首先,建立了飞机燃油系统的故障诊断模型,然后,建立了3层的BP神经网络故障诊断模型,并采用禁忌优化算法对BP神经网络进行参数优化,得到多个并行诊断的禁忌神经网络,输入样本数据对其训练并利用BP反向传播算法再次调优;最后将测试样本数据输入各禁忌神经网络,并将诊断结果作为证据采用DS证据理论进行融合,得到最终的故障诊断结果;实验结果表明:引入DS证据理论的故障诊断方法能有效克服单一故障诊断方法无法精确诊断故障的不足,诊断精度高,具有较大的优越性。     

GA-BP神经网络结合PCA的多基色颜色预测模型

颜色分区法是简化多基色颜色复制的主要方法,本研究以3基色为组将7基色色空间分成6个子空间,结合主成分分析(PCA)对分区内颜色样本的光谱反射率降维,通过3层BP神经网络,建立样本网点面积率与多基色复制色光谱反射率的转换模型,并通过遗传算法(GA)对神经网络权值阈值进行优化,提高多基色复制的颜色预测精度.实验结果表明,在各分区训练样本数为64、检测样本数为216时,GA-BP神经网络模型颜色预测的平均色差(△Eab*)为1.669,光谱均方根误差(RMSE)为0.7％,预测精度和稳定性均高于BP神经网络模型和胞元Neugebauer模型.最后,将训练样本数为64的GA-BP模型与训练样本数量为125,216,343的BP神经网络模型(平均△Eab*分别为3.267,2.776,2.175,光谱RMSE为0.97％,0.79％,0.76％)进行了比较,结果表明训练样本数为64的GA-BP模型的预测精度与训练样本数量为343的BP神经网络模型相当.GA-BP模型仅需少量样本即可实现高精度的颜色预测,在应用中具有良好的可移植性.     

基于粒子群优化算法的测光红移回归预测

星系的红移在天文研究中极其重要,星系测光红移的预测对研究宇宙大尺度结构及演变有着重要的研究意义。利用斯隆巡天项目发布的SDSS DR13的150 000个星系的测光及光谱数据进行分析,首先根据颜色特征并基于聚类的方法对星系进行分类,由分类结果可知早型星系的占比较大。对比了三种不同的机器学习算法对早型星系进行测光红移回归预测实验,并找出最优的方法。实验中将星系样本中u, g, r, i, z五个波段的测光值以及两两做差得到的10个颜色特征作为输入数据,首先构建BP网络,使用BP算法对星系的测光红移进行回归预测;然后利用遗传算法（GA）优化BP网络各层参数,将优化后的GA-BP算法应用于早型星系的回归预测试验中。考虑到GA算法的复杂操作会影响预测效率,并且粒子群算法（PSO）不仅稳定性高且操作简单,因此将粒子群算法应用到星系样本中早型星系的测光红移回归预测实验中,进而采用粒子群算法优化BP网络（PSO-BP）。实验中将光谱红移作为期望值,采用均方差（MSE）作为误差分析指标来评判三种算法的精度,将PSO-BP回归预测结果与BP网络模型、GA-BP网络模型进行比较。由实验结果可知,BP网络的MSE值为0.001 92,GA-BP网络的MSE值0.001 728,PSO-BP网络的MSE值为0.001 708。实验结果表明,所用到的PSO-BP优化模型在精度上优于BP神经网络模型和GA-BP神经网络模型,分别提高了11.1%和1.2%;在效率上优于传统的K近邻（KNN）测光红移估计算法, 克服了KNN算法中遍历所有数据样本进行训练的缺点并且其泛化性能优于其它BP网络优化模型。     

基于LM-BP神经网络的气阀故障诊断方法

提出一种基于LM（Levenberg-Marquardt）算法优化的 BP (Back Propagation)神经网络的多级往复式压缩机压缩机气阀故障诊断方法。以6M25-185/314氢氮气压缩机的 6级压差和6级温差作为网络的输入向量,建立可对往复式压缩机一至六级气阀故障进行在线监测及故障诊断的LM-BP神经网络模型。以100组故障数据作为网络训练样本,30组数据作为网络检测样本进行故障诊断,结果表明,LM-BP神经网络相比于变梯度BP神经网络和RBF神经网络诊断更快速稳定且准确率达到96%以上。利用Matlab软件平台建立的LM-BP 神经网络故障诊断模型,模型简单便于在工程实际中应用。     

基于遗传神经网络的伺服机构健康状态预测

为了及时把握伺服机构的健康状态,为装备的管理维护与任务执行提供必要的决策支持,从装备的自然退化趋势出发,提出了一种基于遗传算法优化BP神经网络的预测模型。利用BP神经网络优秀的非线性映射能力构造预测模型,将神经网络初始权值阈值编码,利用改进的自适应遗传算法确定最优解。将该模型应用到伺服机构的健康状态预测上,并与标准BP神经网络及径向基神经网络做比较。结果表明该模型有更好的预测精度及收敛速度,从而验证了模型的有效性。     

基于遗传神经网络的旋转机械故障预测方法研究

许多大型旋转机械运行工况恶劣,非平稳、非线性特征明显,以及各种突发性、偶然性因素的影响,给基于振动信号处理的状态预测和状态维护分析带来困难。神经网络以其强大的处理非线性系统的能力在故障预测中得到广泛的应用,但由于其在追求高精度训练目标时易陷入局部极值,且收敛速度慢甚至发散。针对这个问题,提出了采用遗传算法对神经网络连接权值和阈值进行优化,这样不仅发挥了神经网络广泛的映射特性也使遗传算法的全局搜索优势尽显无疑。通过组合这两种算法,在提升网络学习的准确度方面,优点尤其突出,最终提高对旋转机械故障预测和寿命估计的性能,这在某环境模拟试验系统动力风机的轴承磨损故障预测中得到了验证。     

基于L-M算法的反向传播网络的湿度传感器输出误差补偿研究

针对湿度传感器的输出非线性问题,提出了基于L-M算法建立BP神经网络进行补偿校正,实现电阻湿度传感器的输入与输出非线性补偿,并与共轭梯度算法、拟牛顿算法所建立的神经网路模型进行对比,重点比较了模型误差性能、收敛速度。结果表明：基于L-M算法建立的神经网络模型,在收敛速度、误差性能等方面具有更高效的表现,更适合湿度传感器的非线性特性的补偿校正。     

BP神经网络结合ATLD与三维荧光光谱法测量水中多环芳烃

多环芳烃(PAHs)是煤,石油,木材,烟草等燃料和有机高分子化合物等有机物不完全燃烧时产生的一种持久性有机污染物。迄今已发现有200多种PAHs,其中有多种PAHs具有致癌性。PAHs广泛分布于我们生活的环境中,水中的PAHs主要来源于生活污水,工业排水和大气沉降。使用三维荧光光谱法,结合BP神经网络与交替三线性分解(ATLD)算法对水中的PAHs进行定性和定量分析。以苊（ANA）和芴（FLU）2种PAHs为目标分析物,用甲醇（光谱级）制备样本。使用FS920稳态荧光光谱仪对样本进行检测,设置激发波长为200～370 nm,间隔10 nm记录一个数据;发射波长为240～390 nm,间隔2 nm记录一个数据。设置初始发射波长总是滞后激发波长40 nm,以消除一级瑞利散射的干扰。随后使用BP神经网络法对待测样本数据进行预处理。利用BP神经网络基于误差反向传播算法(error back propagation training,BP)原理,对测得的三维荧光数据进行数据压缩处理,该方法具有柔性的网络结构与很强的非线性映射能力,网络的输入层、隐含层和输出层的神经元个数可根据实际情况设定,并且网络的结构不同时,性能也有所差异。随后,用ATLD算法分解预处理后的三维荧光光谱数据。采用核一致诊断法确定待测样本的组分数为2。结果表明,ATLD算法分解得到两种PAHs(ANA和FLU)的激发、发射光谱图与目标光谱非常相似,能实现光谱重叠严重的PAHs(ANA和FLU)的快速定性和定量分析,实现了以“数学分离”代替“化学分离”。将预测样本导入训练好的BP神经网络中,得到处理后待测样本数据的网络均方差（MSE）均小于0.003,网络的峰值信噪比（PSNR）均大于120dB（数据压缩中典型的峰值信噪比值在30～40 dB之间,越高越好）,可见BP神经网络对样本数据的压缩效果较好。BP神经网络训练后,得到输出值与目标值之间的拟合度高,拟合系数达0.998,具有较好的数据压缩效果。使用ATLD算法对待测样本进行分解后得到平均回收率为97.1％和98.9％,预测均方根误差为0.081 8和0.098 5 μg·L-1。三维荧光光谱结合BP神经网络和ATLD能够实现痕量PAHs的快速检测。     

基于BP神经网络的多传感器信息融合研究

BP网络是应用最广的一种人工神经网络,将BP神经网络应用到压力检测领域的温度等非线性补偿,具有重要的实用价值,对压力检测精度的改进效果显著。从传感器信息融合的角度看,神经网络就是一个融合系统。通过对神经网络基本理论的阐述,针对研究对象将BP神经网络原理与多传感器信息融合技术有机集合起来,提出了基于BP神经网络的二传感器信息融合模型及改进算法,建立了BP神经网络训练标准样本库,并对该网络模型进行主要技术指标的测试和仿真工作,测试结果表明构建的模型及其改进算法能很好地满足了高精度压力检测仪的指标要求。     

基于遗传神经网络的耙吸挖泥船泥泵转速预测

耙吸挖泥船泥泵管线模型是一个复杂的、非线性的动态模型,影响模型准确性的参数较多。为了根据当前施工条件和流量的优化值准确地预测转速,为施工人员提供参考,提高疏浚效率,采用了遗传算法改进的BP神经网络对泥泵转速进行预测。首先,遗传算法对BP神经网络的初始权值和阈值进行优化。然后,BP神经网络根据优化值对网络进行训练并对转速进行预测。为了验证该方法的有效性,将遗传BP神经网络的预测输出和实测泥泵转速进行对比。仿真结果表明：遗传BP神经网络具有很强的非线性拟合能力和全局搜索能力,能够准确地预测泥泵转速。该预测输出可为施工人员提供参考,以便改变泥泵转速,提高疏浚效率。     

电机温度时滞耦合系统自抗扰控制仿真研究

电机温度过高会造成绝缘性能老化,电机安全性能下降。电机控制系统是典型的非线性系统,电机温度也因此具有时滞性和耦合性的特点,难以建立准确的数学模型。传统的方法对电机温度的控制精度较差,从而导致电机温度失控。为此,提出基于BP神经网络自抗扰控制算法的电机时滞耦合关系下温度控制方法。将BP神经网络与PID控制方法相结合建立电机温度网络自抗扰控制器模型,利用梯度下降法修正电机温度控制器模型的权值系数,从而实现了BP神经网络自抗扰控制器参数的实时调整。实验结果表明,利用BP神经网络自抗扰算法进行电机时滞耦合关系下温度调整,能够有效提高控制的精确度,缩短了控制过程中的时间延时。