唐立力
- 作品数：25 被引量：73H指数：5
- 供职机构：重庆工商大学融智学院更多>>
- 发文基金：重庆市教育委员会科学技术研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术机械工程文化科学动力工程及工程热物理更多>>
- 最优隐层BP神经网络的滚动轴承故障诊断被引量：5
- 2014年
- 针对滚动轴承的故障诊断问题,设计了一种最优隐层BP神经网络,借助经验公式确定隐层单元数的取值范围,进行计算平均迭代次数和均方误差来寻找最优隐层单元数。通过MATLAB仿真,结果表明该BP神经网络具有较高的诊断效率和准确度。
- 唐立力
- 关键词：滚动轴承故障诊断BP神经网络
- 基于粗糙遗传BP神经网络的滚动轴承故障诊断被引量：4
- 2018年
- 为了提高滚动轴承的故障诊断效率和精度,将粗糙集理论和遗传BP神经网络相结合,提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法。首先利用粗糙集理论对故障诊断决策表进行属性约简,以简化BP神经网络的结构及降低计算量。然后利用遗传算法来优化BP神经网络的参数以达到最优泛化能力,从而建立粗糙遗传BP神经网络故障诊断模型。以美国凯斯西储大学的轴承数据为例,通过MATLAB仿真,结果表明该方法不仅可以克服BP神经网络的缺陷、减少遗传寻优迭代次数,还能提高故障诊断精确度。
- 唐立力
- 关键词：滚动轴承粗糙集遗传算法BP神经网络
- 基于ELMC的蛋白质折叠识别方法
- 2013年
- 传统的机器学习方法在处理蛋白质折叠类型识别问题时需要花费大量的时间来调节最佳参数,利用一种新的极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)分类优化方法(Extreme Learning Machine for Classification,ELMC)对蛋白质折叠进行识别,仅需调节很少的参数值就可达到很好的测试精度。与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和推荐相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)相比,ELMC能获得更好的泛化性能,而且在寻找最优解的训练时间比较上,ELMC比SVM平均要快35倍,比RVM要快12倍。
- 唐立力
- 关键词：多类分类
- 求解低碳调度问题的改进型候鸟优化算法被引量：11
- 2016年
- 针对柔性作业车间,建立一种以能耗最小化为目标的数学模型,解决低碳策略下的该车间内的作业调度问题。对于上述模型,提出一种改进型候鸟优化(Improved Migrating Birds Optimization,IMBO)算法进行求解。结合全局搜索、局部搜索和随机规则三种方式初始化种群,确保算法的求解质量和收敛速度。采用两种有效的邻域结构构造个体的邻域解,并在此基础上设计一种局部搜索方法增强算法的局部寻优能力。此外,引入一种跳跃机制避免算法陷入早熟收敛状态。通过大量计算结果验证了模型和算法的可行性和有效性。
- 唐立力
- 关键词：柔性作业车间
- 一种模糊趋近律转台伺服系统滑模控制器设计
- 2015年
- 针对飞行模拟转台位置伺服系统中存在的非线性摩擦环节,设计了一种补偿摩擦的模糊趋近律滑模变结构控制器.在常规的滑模变结构控制中引入模糊控制,利用模糊控制器来调整滑模控制的趋近律参数.Matlab仿真结果表明,该控制器优于常规指数趋近律变结构控制器,有效地抑制了摩擦力矩的影响,保证了系统的快速性和鲁棒性,实现了高精度的位置跟踪.
- 唐立力吕福起
- 关键词：转台伺服系统滑模控制
- 基于信息熵与动态聚类的文本特征选择方法被引量：3
- 2015年
- 根据科技文献的结构特点,搭建了一个四层挖掘模式,提出了一种应用于科技文献分类的文本特征选择方法。该方法首先依据科技文献的结构将其分为四个层次,然后采用K-means聚类对前三层逐层实现特征词提取,最后再使用Aprori算法找出第四层的最大频繁项集,并作为第四层的特征词集合。在该方法中,针对K-means算法受初始中心点的影响较大的问题,首先采用信息熵对聚类对象赋权的方式来修正对象间的距离函数,然后再利用初始聚类的赋权函数值选出较合适的初始聚类中心点。同时,通过为K-means算法的终止条件设定标准值,来减少算法迭代次数,以减少学习时间;通过删除由信息动态变化而产生的冗余信息,来减少动态聚类过程中的干扰,从而使算法达到更准确更高效的聚类效果。上述措施使得该文本特征选择方法能够在文献语料库中更加准确地找到特征词,较之以前的方法有很大提升,尤其是在科技文献方面更为适用。实验结果表明,当数据量较大时,该方法结合改进后的K-means算法在科技文献分类方面有较高的性能。
- 唐立力
- 关键词：K-MEANS算法动态聚类信息熵
- 一种基于模糊边界层的转台伺服系统滑模控制器设计
- 2010年
- 针对飞行模拟转台位置伺服系统中存在的非线性摩擦环节,设计了一种补偿摩擦的模糊边界层滑模变结构控制器。在常规的准滑模变结构控制中引入模糊控制,利用模糊控制器来动态调整滑模边界层的厚度。通过MATLAB仿真,结果表明该控制器较好地协调了常规固定边界层滑模控制鲁棒性与平滑控制抖振之间的矛盾,有效地抑制了摩擦力矩的影响,保证了系统的快速性和鲁棒性,实现了高精度的位置跟踪。
- 唐立力罗丽娜虞文斌
- 关键词：转台伺服系统滑模控制
- 基于BP神经网络的课堂教学质量评价系统被引量：6
- 2014年
- 课堂教学质量在很大程度上决定了学校的教育质量,其评价体系的构建成为教学督导工作的重要环节。本文将BP神经网络用于课堂教学质量评价中,以重庆工商大学的教学督导专家评教情况为例,构建了课堂教学质量评价模型。通过MATLAB仿真,结果表明该评价模型可以克服人为的主观因素,并且得到满意的评价结果。为学校构建科学合理的内部质量保障体系提供了一种新方法。
- 唐立力
- 关键词：教学督导课堂教学质量BP神经网络
- “人工智能+统计学”交叉课程设计研究
- 2020年
- “人工智能+高等教育”已经成为国家人工智能发展和人工智能赋能人才培养发展战略。人工智能的发展对于高等教育人才培养的创新起到了助推作用,针对当前多学科交叉协同发展趋势,人工智能赋能教育已成为未来教育变革的重要趋势。本文提出了一种机器学习和统计学相融合的交叉课程设计方式,利用机器学习课程中的决策树、神经网络、支持向量机、贝叶斯分类、集成学习模型来实现统计学课程中的时间序列对象的预测,主要从交叉课程的教学大纲、考核方案两个方面进行了设计。为人工智能赋能统计学课程内容提供了一种参考方法。
- 唐立力
- 关键词：人工智能统计学时间序列
- 基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断被引量：10
- 2015年
- 针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。以BP神经网络的误差为目标函数,利用遗传算法进行BP神经网络的权值和阈值优化,并用优化后的BP神经网络进行故障诊断。通过MATLAB仿真,结果表明遗传算法优化的BP神经网络相比传统的BP神经网络具有更好的诊断效率和准确度。
- 唐立力吕福起
- 关键词：滚动轴承故障诊断遗传算法BP神经网络
