公开(公告)号：CN118965958A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410944216.7

申请日：2024-07-15

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李兆龙 ,  孙浩楠 ,  杜峻名 ,  孙本超 ,  赵凯 ,  刘广东 ,  戴野

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/006 ,  G06F119/08

Abstract: 一种CPA优化BP神经网络主轴热误差建模方法，属于高速电主轴热误差预测分析技术领域。用于解决高速电主轴热误差预测时，BP神经网络存在收敛速度缓慢、对初始权重和偏置敏感、需要大量训练数据、容易出现过拟合等问题，包括以下步骤：选取测点信息作为训练集与测试集使用；用食肉植物优化算法优化BP神经网络；代入最优解训练BP神经网络；将BP神经网络模型的预测结果与真实值之间的误差、精度、决定系数、平均绝对误差与均方根误差作为预测评价指标；通过计算预测结果与真实值之间的预测评价指标，来评估优化后的BP神经网络模型的性能和预测准确度。本发明热误差预测精度高；本发明拥有更好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN113296410A

公开(公告)日：2021-08-24

申请号：CN202110575048.5

申请日：2021-05-26

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 谭冲 ,  孙浩楠

IPC: G05B13/04

Abstract: 研究了一种切换拓扑下的多智能体系统的领导跟随一致性方法。提出了两种网络协议，在交换拓扑下，通过导出跟随者的状态来达成对领导者状态的一致，同时保证了所有智能体的渐近稳定性。由于不能用智能体的状态和通信约束，网络预测控制方法被用于主动补偿网络延迟和数据包丢失。当至少有一个跟随者通过有向边连接到领导者时，得到了领导者跟随一致性和自动稳定性的充分判据。仿真实例表明，在所提出的理论结果下，跟随者的状态可以跟踪领导者的状态，并且所有智能体的状态也渐近收敛于一致。

公开(公告)号：CN118917349A

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202410944219.0

申请日：2024-07-15

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李兆龙 ,  孙浩楠 ,  杜峻名 ,  孙本超 ,  赵凯 ,  刘广东 ,  戴野

IPC: G06N3/006 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 一种HPO优化BP神经网络主轴热误差建模方法，属于高速电主轴热误差预测分析技术领域。用于解决高速电主轴热误差预测时，BP神经网络存在收敛速度缓慢、对初始权重和偏置敏感、需要大量训练数据、容易出现过拟合等问题，包括以下步骤：S2.选取测点信息作为训练集与测试集使用；S6.用猎人捕猎优化算法优化BP神经网络；S7.代入最优解训练BP神经网络；S8.将BP神经网络模型的预测结果与真实值之间的误差、精度、决定系数、平均绝对误差与均方根误差作为预测评价指标；S9.通过计算预测结果与真实值之间的预测评价指标，来评估优化后的BP神经网络模型的性能和预测准确度。本发明热误差预测精度高；本发明拥有更好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN118965958B

公开(公告)日：2025-02-25

申请号：CN202410944216.7

申请日：2024-07-15

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 李兆龙 ,  孙浩楠 ,  杜峻名 ,  孙本超 ,  赵凯 ,  刘广东 ,  戴野

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/084 ,  G06N3/006 ,  G06F119/08

Abstract: 一种CPA优化BP神经网络主轴热误差建模方法，属于高速电主轴热误差预测分析技术领域。用于解决高速电主轴热误差预测时，BP神经网络存在收敛速度缓慢、对初始权重和偏置敏感、需要大量训练数据、容易出现过拟合等问题，包括以下步骤：选取测点信息作为训练集与测试集使用；用食肉植物优化算法优化BP神经网络；代入最优解训练BP神经网络；将BP神经网络模型的预测结果与真实值之间的误差、精度、决定系数、平均绝对误差与均方根误差作为预测评价指标；通过计算预测结果与真实值之间的预测评价指标，来评估优化后的BP神经网络模型的性能和预测准确度。本发明热误差预测精度高；本发明拥有更好的鲁棒性。