改进的模糊化神经网络的土壤振动掘削阻力软测量模型

• 作者: 廖建勇 张海鹰
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 土壤 振动分析 清晰集 模糊集 软测量技术
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 农业信息与电气技术
• 页码范围: 188-192
• 分类号: TU621
• 字数: 3923字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2010.06.033

摘要

为实现土壤振动掘削过程节能减阻,分析了振动频率、振幅和插入速度等对土壤振动掘削阻力的影响,并以振动频率、振幅和插入速度等特征参数作为二次变量,采用清晰集构造模糊集方法对土壤振动掘削阻力软测量模型特征参数进行模糊化,利用改进的模糊化神经网络建立了土壤振动掘削阻力软测量模型.土壤振动切削力软测量实际应用结果表明,土壤振动掘削阻力软测量值的建模精度和泛化能力是很高的,所得的最大训练相对误差约为0.67%,最小测试相对误差约为-0.4%,有利于土壤振动掘削阻力的快速精确测量.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张海鹰	湖南城市学院建筑与城市规划学院	15	92	4.0	9.0
2	廖建勇	湖南城市学院建筑与城市规划学院	23	74	6.0	7.0