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某装备扫雷犁系统的遗传神经网络建模研究  
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【英文篇名】 Neural Network Modeling Based on Genetic Algorithm for Mine Sweeping Plough of a Certain Weapon
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【作者】 童仲志; 张媛; 邢宗义; 秦勇; 贾利民;
【英文作者】 TONG Zhong-zhi1; ZHANG Yuan1; XING Zong-yi1; QIN Yong2; JIA Li-min2(1.School of Mechanical Engineering; Nanjing University of Science and Technology; Nanjing 210094; Jiangsu; China; 2.School of Traffic and Transportation; Beijing Jiaotong University; Beijing 100044; China);
【作者单位】 南京理工大学机械工程学院; 北京交通大学交通运输学院;
【文献出处】 兵工学报 , Acta Armamentarii, 编辑部邮箱 2010年 05期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 人工智能; 扫雷犁系统; 电液伺服系统; 遗传算法; 径向基神经网络;
【英文关键词】 artificial intelligence; mine sweeping plough system; electrohydraulic system; genetic algorithm; radial basis function neural network;
【摘要】 提出了一种基于遗传算法的径向基神经网络设计方法,对具有复杂非线性特征的某装备扫雷犁系统进行了建模研究。在神经网络设计过程中,采用遗传算法确定神经网络的中心参数,提高了建模精度,采用最大距离法确定宽度参数和采用最小二乘法确定权值参数,减轻了算法的计算量,从而实现了快速准确的扫雷犁系统的神经网络建模。与其它神经网络建模方法的比较,验证了本文提出方法的有效性。
【英文摘要】 A method for designing the radial basis function neural network based on the genetic algorithm was proposed,a certain mine sweeping plough with complex and nonlinear characteristic was modeled by the method.In order to improve the accuracy of the designed model,a genetic algorithm is used to optimize centers of the neural network.The maximum distance measure is adopted to determine the widths and the least square method is utilized to calculate the weights of the neural network,thus computational burden of ...
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60674001); 南京理工大学紫金之星基金资助项目(2010JX02); 南京理工大学科技发展基金资助项目(XKF09003)
【更新日期】 2010-06-24
【分类号】 TJ812.5
【正文快照】 某装备扫雷犁系统是一种典型的阀控缸电液位置伺服系统,它通过电磁比例方向阀控制液压缸的伸缩,调整扫雷犁的位置以保证实际入土深度在设定入土深度的误差范围之内[1]。为实现扫雷犁系统的精确位置控制,需要构造扫雷犁系统的数学模型。常用的方法为机理建模法[2-3],即通过对扫?

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