张文成
,
周穗华
,
郭虎生
高分子材料科学与工程
利用敷设吸声材料的多层模型反射系数反演吸声材料物性参数,对研究材料参数测量、模型性能实验和预报具有重要的意义。文中建立了敷设粘弹性材料吸声结构的材料参数反演模型,通过改进标准粒子群算法,将智能反演应用到吸声模型材料参数反演中。以橡胶材料验证了反演过程和反演结果的正确性和准确性,在此基础上,利用几个维...
关键词:
吸声模型
,
聚脲
,
粒子群算法
,
参数反演
,
性能预报
翟秀云
腐蚀与防护
为了建立有效预测3C钢在海水环境中的腐蚀速率模型，提出了一种基于粒子群优化（PSO）的径向基神经网络（RBFNN）方法，通过设计特殊的适应度函数，采用PSO优化算法同时实现对RBFNN模型参数（中心值、扩展系数、权值）的调整和径向基函数（隐含层节点）个数的优选。因此，所提出的PSO-RBFNN方法能...
关键词:
海水腐蚀
,
径向基神经网络
,
粒子群优化
,
预测模型
戴前伟
,
江沸菠
中国有色金属学报
粒子群优化算法是一种启发式的全局优化算法，将其与 BP 神经网络结合，能够有效地改善 BP 神经网络在进行电阻率层析反演中的收敛速度和求解质量。提出一种基于混沌振荡的粒子群算法，使用混沌振荡曲线来自适应调整惯性权重w以提高PSO算法的全局寻优能力，并使用其训练和优化BP神经网络的权值和阈值。比较不同...
关键词:
电阻率层析成像
,
非线性反演
,
粒子群优化
,
反向传播网络
,
混沌序列
闫业富
,
周强
,
王莹
,
汤伟
硅酸盐通报
日用陶瓷釉料配方的研制和优化是一个周期长、投入大、结果难以预料的实验过程.本文采用LabVIEW虚拟平台实现配方虚拟实验和优化系统,通过B样条神经网络的非线性逼近能力对陶瓷釉料配方的实验进行精确的逼近,并利用粒子群优化算法对该神经网络的釉料的最优配方进行搜索和优化.仿真结果表明,把B样条神经网络、粒...
关键词:
日用陶瓷釉料配方
,
LabVIEW
,
虚拟实验和优化系统
,
B样条神经网络
,
粒子群优化算法
