基于AHP-BP算法的供应链合作伙伴选择建模及其应用

将AHP法与改进的BP神经网络相结合建立了供应链合作伙伴选择模型,并使用L-M算法对神经网络权值进行训练,实现了对供应商的多标准评价;所用的评价指标体系选取全面,适用于多种类型的供应链合作伙伴选择。用实例对模型进行了验证,并取得了较好的评价效果。该模型应用简单,且减少了供应链合作伙伴选择过程中人为因素的影响,具有一定的实用价值。     

基于元模型的模糊Petri网反向传播学习算法

模糊Petri网是知识表达与并行推理的重要工具,但拓扑为非严格分层的结构。为在不增加虚节点的情况下实现模糊Petri网的反向传播学习,提出模糊Petri网元模型的概念,统一四种基本产生式规则对应的模糊Petri网模型。并建立元模型的结论置信度关于条件置信度的连续映射,给出了正向推理算法。为提高收敛速率,先通过基于回溯策略的反向推理算法,计算元模型结论置信度对条件置信度的梯度函数,最后采用Levenberg-Marquardt算法实现权值优化。     

基于BP神经网络的海洋声学仪器信号识别方法

分析了几种常用海洋声学仪器信号的基本特征,提出一种基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络,以实现对信号特征参数进行分类、识别的方法.该方法采用短时傅里叶变换提取信号特征参数,运用Levenberg-Marquardt算法训练BP神经网络.以实测海洋声学仪器信号的特征参数进行训练后,采用实测和仿真样本对BP神经网络的识别能力进行测试.实验结果表明,BP神经网络能够有效地区分不同海洋声学仪器的信号,识别准确率达到95%以上,且虚警率低于5%.该研究成果可用于识别海域中不同海洋声学仪器,检测海洋中声学仪器的工作状态.该识别方法对于其他海洋声信号的识别研究也有一定的参考价值.     

微生物发酵乙醇浓度在线检测模型及其应用

利用半导体气敏传感器,结合气液平衡关系原理,提出了一种微生物发酵乙醇浓度在线检测模型的建立方法。该方法利用LM(Levenberg-Marquardt)算法对模型进行参数辨识,建立了液体乙醇浓度和测量电压信号两个物理量之间直观的非线性对数模型,并采用虚拟仪器技术实现了该模型算法。将模型应用于谷胱甘肽发酵中乙醇浓度的检测,实验与分析表明了该模型的有效性,检测绝对误差小于0.1%,重复性好,能够很好地满足微生物发酵工程应用需求。     

基于BP神经网络的开关磁阻电动机非线性建模

为提高开关磁阻电动机（SRM）调速系统性能，在测取准确磁特性样本数据基础上，利用神经网络所具有的非线性映射能力，基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络建立了SRM的非线性模型。该模型训练收敛快，泛化能力强，且网络规模小，便于实时控制，经与样机实测数据比较，验证了该模型的准确性，将所建模型与准线性模型对比，显示出神经网络模型优越。     

基于LMBP算法的液压油缸内泄漏故障诊断方法

针对液压油缸内泄漏故障诊断中提取时域参数过多以及各参数间相互交叉等问题,提出一种基于主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）和改进的Levenberg—Marguard（LM）神经网络的诊断方法．首先采用Lu分解法对LM算法中逆矩阵的求解进行优化,以加快网络的收敛速度,然后提取压力信号的8个时域参数作为原始特征,采用PCA法对其进行降维和去相关,提取前2个主成分作为最终特征,输入到改进的LM网络中进行故障模式识别,并将诊断结果与LM算法和GA—BP算法进行仿真对比研究．研究结果表明：基于LMBP算法的故障诊断方法在减少识别误差和提高诊断速度等方面取得显著改善,是一种行之有效的液压油缸内泄漏故障诊断方法．     

Weigh in Motion Based on Parameters Optimization

Dynamic tire forces are the main factor affecting the measurement accuracy of the axle weight of moving vehicle. This paper presents a novel method to reduce the influence of the dynamic tire forces on the weighing accuracy. On the basis of analyzing the characteristic of the dynamic tire forces, the objective optimization equation is constructed. The optimization algorithm is presented to get the optimal estimations of the objective parameters. According to the estimations of the parameters, the dynamic tire forces are separated from the axle weigh signal. The results of simulation and field experiments prove the effectiveness of the proposed method.     

解非线性不等式组的L-M方法

文章研究了非线性不等式组的求解问题, 利用等价转化把非线性不等式组转化为非线性方程组来加以求解, 通过引进光滑参数构造了一个新的光滑函数来逼近方程组问题中的目标函数, 利用构造的光滑函数给出了相应的求解非线性方程组的Levenberg-Marquardt算法, 并在一定的条件下证明了该算法的整体收敛性.     

耦合三角函数的灰色GM(1,1,T)模型及其应用

针对小样本序列的周期性波动特征,将三角函数引入灰色预测模型,提出了耦合结构的灰色GM(1,1,T)模型,该模型适用于既存在周期性又具有趋势性的复合型序列.基于最小二乘思想,探讨了模型参数估计的非线性优化问题,利用Levenberg-Marquardt算法进行求解,并给出了初始点选取的经验方法;通过数值实验验证了模型的适用性和参数估计方法的可行性;最后将该模型应用于河南省获嘉县、禹州市、偃师市的农业干旱预测,结果表明2016-2017年河南省土壤含水量呈现出区域性差异,与实际干旱情势比较吻合.     

An improved potential field method for mobile robot navigation

In order to overcome the inherent oscillation problem of potential field methods ( PFMs) for au-tonomous mobile robots in the presence of obstacles and in narrow passages, an enhanced potential field method that integrates Levenberg-Marquardt ( L-M ) algorithm and k-trajectory algorithm into the basic PFMs is proposed and simulated.At first, the mobile robot navigation function based on the basic PFMs is established by choosing Gaussian model.Then, the oscillation problem of the nav-igation function is investigated when a mobile robot nears obstacles and passes through a long and narrow passage, which can cause large computation cost and system instability.At last, the L-M al-gorithm is adopted to modify the search direction of the navigation function for alleviating the oscilla-tion, while the k-trajectory algorithm is applied to further smooth trajectories.By a series of compar-ative experiments, the use of the L-M algorithm and k-trajectory algorithm can greatly improve the system performance with the advantages of reducing task completion time and achieving smooth traj-ectories.