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J-GLOBAL ID：201702276298603992   整理番号：17A1603509

ショウジョウバエの最適化に基づく圧電アクチュエータのヒステリシス非線形神経回路網モデリング【JST・京大機械翻訳】

Modeling of Piezoelectric Actuator Hysteresis Nonlinear Neural Network Based on Fruit Fly Algorithm

著者 (2件)： Ye Sen (上海電力学院自動化工程学院,上海,200090) ,  Deng Liang (上海電力学院自動化工程学院,上海200090;智能綜合自動化高校重点実験室,桂林電子科技大学,桂林541004;上海発電過程智能管控工程技術研究中心,上海200090)
資料名： Xinxing Gongyehua  (Xinxing Gongyehua)
巻： 7  号： 1  ページ： 1-8,16  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3485A  ISSN： 2095-6649  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 本論文では,圧電セラミックアクチュエータのヒステリシス非線形問題に対して,実験データに基づき,双線形補間法を用いて離散化Preisachモデルを構築した。モデル化精度をさらに改善するために,ニューラルネットワークPreisachモデルを提案し,BPニューラルネットワークの重みと閾値を最適化するために,ショウジョウバエアルゴリズム(FOA)を用いた。... . FOAの最適化を行い,BPニューラルネットワークの重みと閾値を最適化した。それは,局所最適解に陥るリスクを避けて,BPネットワークの最適化の精度を著しく改善することができた。双線形補間法を用いて構築した離散Preisachモデルを比較することにより、最適化後のBP神経回路網の最適化効率と予測精度が著しく向上したことが分かった。実験結果により,BPニューラルネットワークを最適化することによって,ヒステリシス非線形変位を予測することが正しく効果的であり,圧電セラミックアクチュエータの静的ヒステリシスモデリングのための新しい方法を提供することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アクチュエータ ,  *ヒステリシス ,  非線形問題 ,  *ショウジョウバエ ,  *モデリング ,  *神経回路網 ,  *最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  圧電セラミック
準シソーラス用語： 予測精度 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  Preisach模型 ,  線形補間 ,  *ニューラルネットワークモデリング ,  *圧電アクチュエータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (6件)： ショウジョウバエ ,  最適化 ,  圧電アクチュエータ ,  ヒステリシス ,  非線形 ,  神経回路網モデリング