成龙
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：燕山大学更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术金属学及工艺更多>>
- 基于Hopfield NN遗传优化设计的板形缺陷识别研究被引量：1
- 2015年
- 针对Hopfield NN传统设计方法要求权值矩阵需要满足对称的约束,以及记忆容量和容错性低,且记忆模式易陷入伪稳定状态的缺点,本文提出了利用遗传算法(GA)优化设计Hopfield NN权值的方法,并与传统方法对比,验证了GA-Hopfield NN具有较大的记忆容量和较强的容错性。同时提出了GA-Hopfield NN的板形模式识别模型设计方案,将具有较强计算能力的反馈网络用于实时信息处理系统实现模式识别,克服了当前板形智能识别模型动态性差,容错能力低及实时性差的缺陷。同时,Hopfield NN的二值计算形式大大提高了系统的运算速度,为硬件实现和工程应用提供了新思路。
- 张秀玲成龙郝爽高武杨来永进
- 关键词：HOPFIELDNN容错性遗传算法板形识别
- RBF-ARX模型的优化设计及在板形控制中的应用研究
- 控制系统的分析和设计中，被控对象或者被控过程的数学模型是极为重要的基础。要控制一个对象或者过程，首先必须要了解其工作机理和特性，其次就要建立其精确的数学模型进行定量分析，最后通过控制达到期望的效果。简单对象或者过程的数学...
- 成龙
- 关键词：RBF-ARX模型遗传算法参数优化板形缺陷模式识别
