| 【中文题名】 | 基于PSO优化技术的木材材性参数神经网络建模研究 |
| 【英文题名】 | Particle Swarm Optimization Based Wood Property Parameters Neural Network Modeling |
| 【学科专业】 | 控制理论与控制工程 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2007-11-7 |
| 【中关键词】 | 木材材性参数,神经网络,粒子群优化算法,,, |
| 【英关键词】 | Wood performance parameter,Neural network,Particle swarm optimization, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>人工神经网络与计算> |
| 【论文摘要】 |
木材内部结构及其物理力学特性模型，作为一种真正意义的复杂系统，其物理参数和力学性质之间存在紧密联系，且不同树种存在不同程度的差异。木材作为一个有机的整体，不同参数之间都存在着未知的非线性关系，这使预测建模及提高预测精度等方面带来了一定的难度，因此，采取切实可行的技术方法，提高木材材性参数模型预测的精确度，可为研究木材材质改良提供了重要的科学依据。
基于上述目标，本文主要做了以下几方面的工作：
(1)调查近年来关于木材材性参数建模的研究最新动态和进展，并且根据所查阅的资料，提出本文的研究思路和研究方法，分析木材结构参数与其物理力学特性的内在联系，将神经网络应用于木材材性参数建模。
(2)选择帽儿山落叶松为树种，采集制作试样，设计试验，对木材年轮密度、纵向弹性模量及相应的含水率进行了测量，为后续的建模提供了数据准备。
(3)介绍了神经网络辨识建模的基本原理、模型结构以及建模的主要步骤，分析BP(Back Propagation)算法实际应用中存在的一些问题与困难，讨论了产生这些问题的原因以及解决的办法。
(4)介绍了粒子群优化(Particle Swarm Opt... |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
3-4 |
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Abstract |
4-7 |
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1 绪论 |
7-14 |
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1.1 课题背景 |
7 |
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1.2 国内外研究现状和发展趋势 |
7-12 |
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1.2.1 木材材性参数建模研究现状 |
7-10 |
|
1.2.2 人工神经网络的发展概况 |
10-11 |
|
1.2.3 发展趋势 |
11-12 |
|
1.3 课题的目的和意义 |
12 |
|
1.4 课题的研究内容及方法 |
12-14 |
|
2 木材年轮材性各参数的测量 |
14-24 |
|
2.1 试样采集 |
14-15 |
|
2.2 年轮间密度的测量 |
15-20 |
|
2.2.1 实验仪器 |
15-17 |
|
2.2.2 实验方法 |
17-18 |
|
2.2.3 实验结论 |
18-20 |
|
2.3 木材含水率的测量 |
20 |
|
2.4 弹性模量的测量 |
20-23 |
|
2.4.1 实验仪器 |
21-22 |
|
2.4.2 试验方法 |
22-23 |
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2.5 本章小结 |
23-24 |
|
3 神经网络建模基本原理 |
24-35 |
|
3.1 引言 |
24 |
|
3.2 系统辨识原理 |
24-26 |
|
3.2.1 基本原理 |
24-25 |
|
3.2.2 基本方法 |
25-26 |
|
3.3 神经网络概述 |
26-28 |
|
3.4 神经网络建模 |
28-34 |
|
3.4.1 引言 |
28-29 |
|
3.4.2 基于神经网络的系统辨识 |
29-30 |
|
3.4.3 BP神经网络 |
30-34 |
|
3.5 本章小结 |
34-35 |
|
4 粒子群优化算法 |
35-47 |
|
4.1 引言 |
35-36 |
|
4.2 粒子群算法综述 |
36-40 |
|
4.2.1 算法基本原理 |
36-38 |
|
4.2.2 算法特征与流程 |
38-39 |
|
4.2.3 算法的改进和研究方向 |
39-40 |
|
4.3 粒子群优化神经网络 |
40-43 |
|
4.3.1 进化计算优化神经网络 |
40-41 |
|
4.3.2 基于粒子群优化的神经网络学习算法 |
41-43 |
|
4.4 性能仿真比较 |
43-46 |
|
4.5 本章小结 |
46-47 |
|
5 木材材性参数建模研究 |
47-53 |
|
5.1 数据准备 |
47-48 |
|
5.2 模型的确定 |
48-49 |
|
5.3 模型的训练与验证 |
49-51 |
|
5.4 结果分析 |
51-52 |
|
5.5 本章小结 |
52-53 |
|
结论 |
53-54 |
|
参考文献 |
54-58 |
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攻读学位期间发表的学术论文 |
58-59 |
|
致谢 |
59-60 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389191 |
