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为实现人体运动意图预测,该文提出一种基于粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法优化回声状态网络（echo state network,ESN）的模型预测控制（model predictive control,MPC）方法。首先,利用运动捕捉系统获得人体动作运动学信息,通过OpenSim软件反解算获取动力学信息;其次,以动力学信息为输入,运动学信息为输出,构建人体骨骼肌肉系统的ESN模型,并利用PSO算法优化ESN模型的关键参数;同时,将线性化后的ESN模型作为MPC控制对象,通过运动学信息,反优化MPC目标函数,求解目标结果,完成对人体运动意图的预测;最后,通过比较实验验证了所提方法的有效性。该方法对人体运动意图预测及穿戴式机器人控制算法设计等相关应用研究与教学实践具有实际意义。 相似文献
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为提高癫痫脑电图(electroencephalography, EEG)信号识别的准确率,提出了一种将一维卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)与长短期记忆网络(long short-term memory network, LSTM)相结合的新模型(CNN-LSTM模型)。首先采用3个卷积块来搭建CNN,用于提取EEG序列的局部内在特征;然后利用LSTM学习长期序列依赖关系;最后利用具有Softmax激活函数的全连接神经网络实现癫痫EEG信号的自动识别。采用德国波恩大学癫痫研究室的癫痫数据库中的数据进行实验分析。结果表明,CNN-LSTM模型具有良好的分类性能,平均分类准确率达到99.1%。 相似文献
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陆克中 《忻州师范学院学报》2012,28(5):23-26
人工蜂群(Artificial bee colony,ABC)算法是一种基于蜜蜂采蜜智能行为的优化算法,具有参数少、优化效果好等优点.足球机器人路径规划实质上是一个有约束的优化问题,本文将ABC算法应用到足球机器人路径规划中来.为适应ABC算法的自身特点和提高算法搜索的效率,在传统栅格法的基础上引入实际坐标系法,对环境进行建模;为了更好地评价食物源(即解)的性能,在进行碰撞判定的基础之上,引入罚函数方法,克服了传统适应度函数难以更好地表达粒子性能的缺点.仿真实验表明,该算法在足球机器人路径规划方面是可行的、有效的,并具有鲁棒性. 相似文献
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《滨州学院学报》2019,(4):22-28
针对基于部件级航空发动机动态建模过程中完整、准确的航空发动机部件特性数据往往难以获取、建模时间长等现象,提出使用实验数据进行辨识建模的方法。为了建立航空发动机的动态模型,通过对某轻型飞机实验台的飞行实验数据进行分析整理,提出使用BP神经网络对发动机重要参数进行建模,同时使用粒子群优化算法(Particle swarm optimization,PSO)对BP神经网络的权值和阈值进行优化,使用改进粒子群优化算法(Improved particle swarm optimization algorithm,IPSO)对传统粒子群优化算法进行改进,仿真结果表明IPSO-BP网络建立的发动机模型精度和稳定性更高。 相似文献
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教师对网络教学行为的态度是影响网络学习效果的一个关键因素。本文借鉴计划行为模型(TPB)和技术接受模型(TAM),构建具有九个潜在变量的因果关系模型——"教师网络教学行为模型(MTNTB)"。并采用验证性分层多元回归分析方法对理论模型进行实证分析,结果表明该模型能有效预测教师采用网络教学行为的意图。据此提出促进教师网络教学行为的对策。本文对于高校实施网络教学和有效促进网络教学行为具有重要的意义。 相似文献
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论文提出一种基于量子行为粒子群算法优化自适应模糊推理系统模型(ANFIS)参数,与之前使用梯度下降方法(Gradient Decent Method)不同,论文使用QPSO方法来训练ANFIS模型中隶属度函数的参数.经过训练后的ANFIS模型可以应用到非线性系统模型和混沌时序的预测.通过几组仿真实验结果表明基于量子粒子群方法训练ANFIS模型要优于基于粒子群算法方法训练ANFIS模型. 相似文献
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分布式网络数据库优化索引可提高数据库的访问和数据管理能力。传统方法采用Web数据库临界级联差分耦合方法进行数据库索引,随着干扰数据和数据库规模的增大,数据库索引准确度不高,语义指向性不好。提出一种基于信息浓缩粒子滤波的分布式网络数据库优化索引算法,首先进行分布式网络数据库的数据结构分析和特征融合处理,采用信息浓缩粒子滤波方法对干扰数据进行滤除抑制,并采用语义特征波束形成方法进行目标数据的波束聚焦和特征提取,实现数据库的优化检索。仿真结果表明,利用该算法进行数据库索引的准确度较高,收敛性好,执行时间短,展示了较好的应用性能。 相似文献
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《赣南师范学院学报》2016,(6):23-26
为了对高校大学生群体性事件网络舆情进行准确预测并作正确引导,提出一种基于改进粒子群算法的混合神经网络(HANN)的高校网络舆情的发展趋势预测模型.HANN首先采用自适应调整策略和混沌理论对粒子群算法进行改进得到改进粒子群算法(CSA-PSO),再通过CSA-PSO算法训练径向基人工神经网络(RBF ANN)得到;RBF ANN的结点个数通过试探法确定.通过实例测试和与其它模型比较实验,结果表明所提出的HANN方法具有较高的预测精确,综合性能较好. 相似文献
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由于灰色神经网络随机初始化网络的参数在使用灰色神经网络预测模型时,经常会出现在进化过程中陷入局部最优值和预测精度较低等问题.因此,提出采用粒子群优化(PSO)算法优化灰色神经网络的初始参数,建立了基于粒子群优化灰色神经网络的预测模型.使得在预测性能的稳定性上,明显优于单纯使用灰色神经网络模型.通过实验,对比分析了BP神经网络、灰色神经网络和PSO优化的灰色神经网络三种预测模型,结果验证了所提模型的有效性,从而进一步提高了灰色神经网络预测模型的精确度. 相似文献
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张莹 《蒙自师范高等专科学校学报》2014,(2):36-38
为了提高异步电机故障诊断的准确性,引入了一种基于模拟退火粒子群算法优化BP神经网络(SAPSO-BP算法)的故障诊断方法.根据电机转子振动频谱中所提取的特征参数与故障类型之间的关系数据,利用模拟退火粒子群算法来优化BP神经网络的权、阈值参数,再由优化好的BP网络进行故障诊断.实验结果表明,该方法具有较好的故障模式的识别效果,明显提高了异步电机故障诊断的准确性. 相似文献
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鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示：RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差（MRE）低约1%,在拟合度（R2）上高约0.014;PSO-BP神经网络比BP神经网络在MRE上降低约1.25%,在R2上提高约0.05;PSO-RBF神经网络比RBF神经网络在MRE上降低约0.3%,在R2上提高约0.072。由此说明RBF神经网络比BP神经网络在城市供水量预测方面更有优势,并且利用粒子群算法优化神经网络模型参数可有效提升神经网络预测精度。 相似文献
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用BP神经网络对电站锅炉运行数据进行训练、测试,并在此基础上使用粒子群算法对已建立的锅炉BP神经网络模型做进一步优化。通过对网络预测输出值与实际值之间的比较,明确PSOBP可以更好地提升BP神经网络的泛化能力。 相似文献
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由于人工神经网络具有表征复杂输入输出系统的强大功能,将其用于城市道路交叉口的实时信号配时,是极有应用前景的尝试。文章采用三层人工神经网络建立城市道路交叉口信号配时模型,并把粒子群优化算法作为神经网络的学习算法。该算法具有极高的全局优化形态与计算效率。这种方法建立的模型将有助于降低交叉口的总延误,提高通行能力,使神经网络发挥更好的控制效果。 相似文献
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针对现有BP神经网络选取权值和阈值不精确问题,采用改进量子粒子群优化算法优化BP神经网络权值和阈值。首先在改进的量子粒子群优化算法中,采用双层多种群优化策略提高整个种群的寻优能力,然后在每个子群中使用混沌反向学习和Levy飞行增强子群寻优能力,最后利用改进的量子粒子群优化BP神经网络权值和阈值。实验结果表明,改进的量子粒子群优化算法能有效提高BP神经网络的全局寻优能力和收敛性,对数控高速铣削加工的铣削力进行准确预测。 相似文献
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研究基于粒子群优化算法的长短期记忆神经网络模型构建方法及其在医院门诊管理中的应用,选取三甲医院中医慢病相关科室门诊量历史记录数据,构建基于长短期记忆神经网络的门诊量预测模型,借助粒子群优化算法对长短期记忆网络进行参数优化,并使用优化后的模型对门诊量进行预测。月度门诊量预测结果表明,经过粒子群优化的长短期记忆神经网络模型在测试集上的预测误差RMSE,相比未优化的模型减小了48.5%。粒子群优化算法能高效地优化预测模型,可使模型较好地预测出门诊量变化趋势,从而为医务人员门诊管理工作提供决策支持。 相似文献
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网络安全状态数据具有数据量大、特征数目繁多以及连续型属性多等特点.态势预测问题可转化为海量数据的预测问题.以网络安全态势研究为应用背景,提出了一种基于改进的粒子群优化算法来优化反向传播神经网络的态势预测模型.利用IPSO内在的隐并行性和很好的全局寻优能力对BP网络的权值和阈值进行优化并建立预测模型对网络安全态势进行预测.仿真实验证明其改善了传统BP网络在预测应用中的不足,有效提高了态势预测的精准度. 相似文献
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In the paper, a new selection probability inspired by artificial bee colony algorithm is introduced into standard particle swarm optimization by improving the global extremum updating condition to enhance the capability of its overall situation search. The experiment result shows that the new scheme is more valuable and effective than other schemes in the convergence of codebook design and the performance of codebook, and it can avoid the premature phenomenon of the particles. 相似文献
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A closed-chain robot has several advantages over an open-chain robot, such as high mechanical rigidity, high payload, high precision. Accurate trajectory control of a robot is essential in practical use. This paper presents an adaptive proportional integral differential (PID) control algorithm based on radial basis function (RBF) neural network for trajectory tracking of a two-degree-of-freedom (2-DOF) closed-chain robot. In this scheme, an RBF neural network is used to approximate the unknown nonlinear dynamics of the robot, at the same time, the PID parameters can be adjusted online and the high precision can be obtained. Simulation results show that the control algorithm accurately tracks a 2-DOF closed-chain robot trajectories. The results also indicate that the system robustness and tracking performance are superior to the classic PID method. 相似文献
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在分析人耳Haar和Lbp特征的基础上,提出了一种基于神经网络和人耳Haar-Lbp特征对人耳进行识别的方法.文中选取了人耳图像的Haar和Lbp双特征值作为神经网络的训练样本,并尝试利用粒子群优化算法与BP结合算法训练网络.仿真结果表明,文中提出的方法取得较好的效果. 相似文献