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基于改进布谷鸟优化BP神经网络控制环境参量研究

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封闭式室内环境参量对人工软骨材料的研制至关重要,传统神经网络模型难以实现对封闭环境参量的有效控制.论文采用改进的布谷鸟算法优化BP神经网络模型作为控制算法,采用STM32F429单片机作为核心单元和采用PM11-R-3L位置传感器作为本次实验的重要硬件.结果表明,采用改进布谷鸟算法优化BP神经网络模型,其控制效果比传统BP神经网络对封闭式室内环境参量的效果更好,并且提高了控制系统的稳定性和鲁棒性.
Research on Controlling Environmental Parameters Based on Improved Cuckoo Optimized BP Neural Network

李锋、樊玉和、王安敏、张桂堂

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青岛科技大学机电工程学院 青岛 266061

封闭式 改进布谷鸟优化BP神经网络 STM32F429单片机 PM11-R-3L位置传感器

516052382017GGX3010817-1-1-92-jchJ16LB07

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.08.001

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(8)
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