基于BP神经网络实现的B样条插值在系统动力学模型的应用
神经网络原理及BP网络应用实例
神经网络原理及BP网络应用实例摘要：本文主要对神经网络原理进行系统地概述,再列举BP网络在曲线逼近中的应用。
神经网络是一门发展十分迅速的交叉学科，它是由大量的处理单元组成非线性的大规模自适应动力系统。
神经网络具有分布式存储、并行处理、高容错能力以及良好的自学习、自适应、联想等特点。
随着计算机的发展，目前已经提出了多种训练算法和网络模型，其中应用最广泛的是前馈型神经网络。
本文将介绍人工神经网络的基本概念、基本原理、BP神经网络、自适应竞争神经网络以及神经网络的应用改进方法。
关键字：神经网络；收敛速度；BP网络；改进方法The principle of neural network and the applicationexamples of BP networkAbstract：Neural network is a cross discipline which now developing very rapidly, it is the nonlinearity adaptive power system which made up by abundant of the processing units . The neural network has features such as distributed storage, parallel processing, high tolerance and good self-learning, adaptive, associate, etc. Currently various training algorithm and network model have been proposed , which the most widely used type is Feedforward neural network model. Feedforward neural network training type used in most of the method is back-propagation (BP) algorithm. This paper will introduces the basic concepts, basic principles, BP neural network, adaptive competitive neural network and the application of artificial neural network.Keywords：neural network，convergence speed，BP neural network，improving method1 神经网络概述1.1 生物神经元模型人脑是由大量的神经细胞组合而成的，它们之间相互连接。
基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用
基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用基于BP（Back Propagation）神经网络的预测算法在时间序列分析中具有广泛的应用。
时间序列分析是一种研究时间上的观测值如何随时间变化而变化的特定技术。
通过对过去的时间序列数据进行分析，可以预测未来的趋势和模式。
BP神经网络是一种机器学习算法，可以通过训练将输入和输出之间的关系学习出来，从而可以用于时间序列预测。
BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用主要有以下几个方面：1.股票市场预测：BP神经网络可以通过学习历史的股票市场数据，来预测未来股票价格的走势。
通过输入历史的股票价格、成交量等指标，可以训练BP神经网络模型，并使用该模型来预测未来的股票价格。
2.经济数据预测：BP神经网络可以通过学习历史的经济数据，来预测未来的经济趋势。
例如，可以使用过去的GDP、消费指数等数据作为输入，来预测未来的经济增长率或通货膨胀率。
3.交通流量预测：BP神经网络可以通过学习历史的交通流量数据，来预测未来的交通状况。
通过输入历史的交通流量、天气状况等数据，可以训练BP神经网络模型，并使用该模型来预测未来的交通流量，从而可以提前采取交通管理措施。
4.气象预测：BP神经网络可以通过学习历史的天气数据，来预测未来的气象变化。
例如，可以使用过去的温度、湿度、风向等数据作为输入，来预测未来的天气情况，从而为农业、旅游等行业提供预测参考。
5.能源需求预测：BP神经网络可以通过学习历史的能源需求数据，来预测未来的能源需求量。
通过输入历史的经济发展状况、人口增长等数据，可以训练BP神经网络模型，并使用该模型来预测未来的能源需求，从而指导能源生产和供应。
总体而言，基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中具有较强的预测能力。
通过学习历史的数据，BP神经网络可以发现数据中的规律和模式，并将其用于预测未来的趋势和变化。
然而，需要注意的是，BP 神经网络也有一些局限性，例如对于较大规模的数据集，训练时间可能较长。
基于动态BP神经网络的预测方法及其应用
基于动态BP神经网络的预测方法及其应用摘要: 人工神经网络是一种新的数学建模方式，它具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。
本文提出了一种基于动态BP神经网络的预测方法，阐述了其基本原理，并以典型实例验证。
关键字: 神经网络，BP模型，预测1.引言在系统建模、辨识和预测中，对于线性系统，在频域，传递函数矩阵可以很好地表达系统的黑箱式输入输出模型；在时域，Box-Jenkins方法、回归分析方法、ARMA模型等，通过各种参数估计方法也可以给出描述。
对于非线性时间序列预测系统，双线性模型、门限自回归模型、ARCH模型都需要在对数据的内在规律知道不多的情况下对序列间关系进行假定。
可以说传统的非线性系统预测，在理论研究和实际应用方面，都存在极大的困难。
相比之下，神经网络可以在不了解输入或输出变量间关系的前提下完成非线性建模[4，6]。
神经元、神经网络都有非线性、非局域性、非定常性、非凸性和混沌等特性，与各种预测方法有机结合具有很好的发展前景，也给预测系统带来了新的方向与突破。
建模算法和预测系统的稳定性、动态性等研究成为当今热点问题。
目前在系统建模与预测中，应用最多的是静态的多层前向神经网络，这主要是因为这种网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力。
利用静态的多层前向神经网络建立系统的输入/输出模型，本质上就是基于网络逼近能力，通过学习获知系统差分方程中的非线性函数。
但在实际应用中，需要建模和预测的多为非线性动态系统，利用静态的多层前向神经网络必须事先给定模型的阶次，即预先确定系统的模型，这一点非常难做到。
近来，有关基于动态网络的建模和预测的研究，代表了神经网络建模和预测新的发展方向。
2.BP神经网络模型BP网络是采用Widrow-Hoff学习算法和非线性可微转移函数的多层网络。
典型的BP算法采用梯度下降法，也就是Widrow-Hoff算法。
现在有许多基本的优化算法，例如变尺度算法和牛顿算法。
如图1所示，BP神经网络包括以下单元：①处理单元(神经元)（图中用圆圈表示），即神经网络的基本组成部分。
b样条插值算法原理
b样条插值算法原理【最新版】目录1.引言2.B 样条插值算法的原理2.1 样条函数的基本概念2.2 B 样条插值算法的定义2.3 B 样条插值算法的性质3.B 样条插值算法的应用4.结论正文【引言】随着科学技术的发展，数值计算方法在各个领域中得到了广泛的应用。
插值算法作为数值计算中的一种重要方法，可以用于求解离散点上的未知函数值。
其中，B 样条插值算法是一种常用的插值方法，具有较高的插值精度和较好的逼近性质。
本文将对 B 样条插值算法的原理进行介绍，并简要分析其在实际应用中的优势。
【B 样条插值算法的原理】【2.1 样条函数的基本概念】样条函数是一种具有局部线性性质的函数，可以用来描述曲线在各个区间内的变化。
样条函数由基函数和控制点加权求和得到，具有较高的逼近精度和灵活性。
【2.2 B 样条插值算法的定义】B 样条插值算法是一种基于样条函数的插值方法。
给定一组离散点上的函数值，通过构造一个 B 样条函数，使得该函数在给定的离散点上满足插值条件。
具体来说，B 样条插值算法可以通过求解一组线性方程组得到插值函数的系数，从而得到插值结果。
【2.3 B 样条插值算法的性质】B 样条插值算法具有以下性质：1) 插值函数是连续的，即在各区间内都是连续的。
2) 插值函数在各控制点上取到给定的函数值。
3) 插值函数具有较高的逼近精度，通常优于其他类型的插值方法。
【B 样条插值算法的应用】B 样条插值算法在实际应用中具有广泛的应用前景，例如在计算机图形学中用于曲线拟合和图像处理，在数值分析中用于求解微分方程等。
同时，B 样条插值算法也可以与其他插值方法相结合，形成更高效、更精确的插值方案。
【结论】B 样条插值算法是一种具有较高插值精度和较好逼近性质的插值方法。
通过对样条函数的基本概念和 B 样条插值算法的定义进行介绍，可以了解到 B 样条插值算法的原理。
基于残差BP_神经网络的Baxter_机器人逆运动学分析方法
文章编号：1671-7872(2024)02-0165-08基于残差BP 神经网络的Baxter 机器人逆运动学分析方法赵杨鑫1 ，曹 旭1 ，余志强1 ，潘雨欣1 ，方 田2 ，汪 婧1 ，沈 浩1(1. 安徽工业大学 电气与信息工程学院, 安徽 马鞍山 243032；2. 中冶华天工程技术有限公司, 安徽 马鞍山243005)摘要：提出1种基于残差BP(back propagation)神经网络的自适应逆运动学分析方法，围绕数据采集至实时控制的整个运动规划流程，采集140组位置和欧拉角数据，利用残差BP 神经网络对Baxter 机械臂进行逆运动学分析，拟合得到机械臂7个关节角度；将训练好的关节角度以话题的形式发布，通过在抓取物体的脚本中订阅该话题实现通讯；结合Rviz 进行可视化展示和实物双臂协同实验，对4种物体模型分别用残差BP 神经网络和普通BP 神经网络进行抓取实验，验证所提方法的有效性。
结果表明：所提方法的计算单点时间约8.1 ms ，远小于机械臂的控制周期，可实现实时性的要求；在进行1 500次训练的情况下，残差BP 神经网络模型的均方误差为0.006，相比普通BP 神经网络模型，误差降低0.077，提高了模型的准确性；所提方法的抓取成功率为87.5%，比普通BP 神经网络提高了22.5%，验证了本文所提方法的有效性和实用性。
关键词：残差；BP 神经网络；逆运动学；运动规划；双臂协同；机器人中图分类号：TP 273.5 文献标志码：A doi ：10.12415/j.issn.1671−7872.23109Inverse Kinematics Analysis of Baxter Robot Based on ResidualBP Neural NetworkZHAO Yangxin 1, CAO Xu 1, YU Zhiqiang 1, PAN Yuxin 1, FANG Tian 2, WANG Jing 1, SHEN Hao1(1. School of Electrical & Information Engineering, Anhui University of Technology, Maanshan 243032, China;2. MCC Huatian Engineering & Technology Corporation, Maanshan 243005, China)Abstract ：A self-adaptive inverse kinematics analysis method based on the residual back propagation (BP) neural network was proposed. Around the entire motion planning process from data acquisition to real-time control, 140sets of position and Euler angle data were collected. The residual BP neural network was employed to perform inverse kinematics analysis on Baxter robot’s arm, and 7 joint angles of the robot’s arm were fitted. Additionally, the trained joint angles were published in the form of topics, and realized the communication by subscribing to the topic in the script for grasping objects. Combined with visualization with Rviz and real-world dual-arm cooperative experiments, grasping experiments were conducted on four object models with residual BP neural network and ordinary BP neural network, respectively, to verify the effectiveness of the proposed method. The results show that the calculation time for a single point of the proposed method is approximately 8.1 ms, which is much shorter than收稿日期：2023-07-13基金项目：国家自然科学基金项目(62173001，62273006)；安徽省重点研发计划项目(202104a05020015)；安徽省科技重大专项(202003a05020001)；特殊服役环境的智能装备制造国际科技合作基地开放基金项目(ISTC2021KF04)作者简介：赵杨鑫(1999—)，男，湖南长沙人，硕士生，主要研究方向为机器人运动规划。
b样条插值算法原理
b样条插值算法原理
B样条插值算法是一种用于曲线和曲面的插值方法，其原理如下：
1. B样条基函数：B样条基函数是一组用于构造B样条曲线和
曲面的函数，其定义在一个定义域上，并且满足分片多项式函数的性质。
B样条基函数有两种形式：B样条基函数和B样条
基函数递推关系。
B样条基函数递推关系通过逐步增加控制点
的方式构造B样条基函数。
2. 控制点：B样条插值算法通过一组控制点确定一条曲线或曲面。
这组控制点可以是已知的离散点，也可以通过插值方法得到。
3. 插值过程：B样条插值算法中具体的插值过程如下：
- 确定曲线或曲面的控制点。
- 根据控制点计算B样条基函数的值。
- 根据B样条基函数的值和控制点的权重，计算插值点的值。
- 重复上述步骤，可以得到任意插值点的值。
4. 插值误差：B样条插值算法能够通过增加控制点的方式，得
到任意精度的插值结果。
在实际应用中，插值误差是指离散点和插值点之间的差距，可以通过控制点的数量和位置来控制插值误差的大小。
总之，B样条插值算法通过控制点和B样条基函数，可以得到任意精度的曲线和曲面插值结果。
这种算法具有灵活性高、插
值误差可控的特点，在计算机图形学和数值计算中得到广泛应用。
基于遗传算法B样条曲线优化在机器人轨迹规划中应用
基于遗传算法B样条曲线优化在机器人轨迹规划中应用一、概述随着科技的飞速发展，机器人技术已成为现代工程领域中的研究热点。
在机器人技术中，轨迹规划是机器人运动控制的关键环节，直接影响到机器人的运动性能、工作效率及能量消耗。
传统的机器人轨迹规划方法往往基于预设的路径进行优化，但在复杂环境和动态任务面前，这种方法的灵活性和适应性显得不足。
探索更为智能、高效的轨迹规划方法显得尤为重要。
基于遗传算法的B样条曲线优化在机器人轨迹规划中的应用逐渐受到关注。
遗传算法是一种模拟生物进化过程的智能优化算法，具有强大的全局搜索能力和自适应性，能够处理复杂的非线性、多峰值优化问题。
B样条曲线作为一种灵活的曲线描述工具，能够精确地表示复杂的空间曲线，且在机器人轨迹规划中具有良好的连续性和平滑性。
通过将遗传算法与B样条曲线优化相结合，可以在机器人轨迹规划中实现更为智能的优化过程。
可以利用遗传算法的全局搜索能力，对B样条曲线的控制点进行优化，从而得到更合适的机器人轨迹。
这种方法不仅可以提高机器人的运动性能，还可以适应复杂环境和动态任务的变化，为机器人轨迹规划提供新的解决方案。
基于遗传算法B样条曲线优化在机器人轨迹规划中的应用，是一种具有潜力的新方法。
本文旨在深入探讨这一方法的理论基础、实现过程、优势及其在实际应用中的效果，为机器人轨迹规划的研究提供新的思路和方向。
1. 介绍机器人技术的快速发展和广泛应用。
随着科技的飞速进步，机器人技术已成为当今工业、医疗、军事、服务等多个领域不可或缺的重要技术。
机器人技术的快速发展得益于计算机、电子、传感器、人工智能等多个领域的融合与协同推进。
尤其在轨迹规划方面，随着算法的持续创新和优化，机器人运动的精准性和效率性不断提高。
在此背景下，机器人轨迹规划的重要性愈发凸显，它关乎机器人的工作效率、能源利用率以及人机交互的流畅性。
机器人技术的广泛应用使得其在生产制造、物流运输、医疗手术、家庭服务等领域大放异彩，极大地提高了生产效率和人们的生活质量。
基于BP神经网络的PID控制系统设计
基于BP神经网络的PID控制系统设计摘要本文主要研究一个基于神经网络的自适应PID控制系统的设计方法，利用BP神经网络对被控对象进行在线辨识和控制。
基于BP神经网络学习算法设计出两个神经网络模型：一个利用神经网络（NNM）对非线性映射的逼近能力，对被控对象进行辨识，另一个构成具有PID结构的控制器（NNC）。
通过神经网络NNM的在线学习和修正，产生对被控对象输出的预测作用，然后由网络NNC实施控制作用，从而实现对辨识对象的PID控制。
在利用神经网络对系统进行辨识时，选用白噪声信号作为系统的输入信号，以提高系统的辨识精度；另外，为了得到神经网络控制器的初始化权值，本文在自整定过程中采用常规PID控制器整定方法之一的稳定边界法。
在设计过程中运用MATLAB语言工具箱进行编程，并通过SIMULINK动态仿真工具对一阶非线性对象进行了仿真。
仿真结果表明了利用神经网络对系统进行辨识的有效性，并用经辨识所得到的输出值取代系统的实际输出值，利用神经网络NNC对系统进行控制，获得了满意的控制效果。
关键词：神经网络，BP学习算法，自适应，参数优化，辨识1 综述PID调节器从问世至今已历经了半个多世纪，在这几十年中，人们为它的发展和推广做出了巨大的努力，使之成为工业过程控制中主要的和可靠的技术工具。
近几十年来，现代控制理论迅速发展，出现了许多先进的控制算法，但到目前为止，即使在微处理技术迅速发展的今天，过程控制中大部分控制规律都未能离开PID，这充分说明PID控制仍具有很强的生命力。
过程工业控制中实际应用最多的仍是常规的PID控制算法，这是因为PID控制具有结构简单、容易实现、控制效果好和鲁棒性强等特点，且PID算法原理简明，参数物理意义明确，理论分析体系完整，为广大控制工程师所熟悉。
但在生产现场往往由于参数整定不好而使PID控制器控制效果欠佳，整定的好坏不但会影响到控制质量，而且还会影响到控制器的性能。
PID控制中一个至关重要的问题，就是控制器三参数(比例系数、积分时间、微分时间)的整定。
一种自适应b样条插补算法研究
一种自适应b样条插补算法研究
自适应b样条插补算法是一种有效的插补算法，它可以帮助机器人更好地执行任务。
自适应b样条插补算法实际上是一种多元函数拟合技术，它利用当前点的曲率和方向来拟合目标轨迹。
其优点在于能够根据轨迹特性，动态地拟合b样条和修正路径，以实现最短路径和最小曲率的拟合效果。
该算法主要包括三个步骤，即轨迹规划阶段、轨迹拟合阶段和插补阶段。
在轨迹规划阶段，首先确定机器人要到达的空间位置，然后规划运动轨迹。
在轨迹拟合阶段，根据机器人的性能设定b样条的拟合参数，并计算每一段轨迹的拟合曲线。
最后，在插补阶段，将轨迹拟合的结果作为插补器的输入，使机器人的运动更加精确、快速和准确。
自适应b样条插补算法在机器人控制领域具有重要意义，它可以更好地解决轨迹追踪控制中的最优路径规划问题。
而且由于该插补算法可以动态地拟合b样条并修正路径，因此很容易给机器人空间位置控制提供更高的精度和准确性。
因此，对自适应b样条插补算法的研究可以为机器人提供更准确的控制，进而提高生产力，有效提升整个工业系统的效率。
研究可以从改进插补算法、优化控制技术和加快运行速度等方面入手。
更进一步，研究人员也可以探索基于自适应b样条插补算法的机器人视觉控制和导航技术，以期实现精确的空间位置控制。
基于BP神经网络的NURBS曲线插补方法研究的开题报告
基于BP神经网络的NURBS曲线插补方法研究的开题报告论文题目：基于BP神经网络的NURBS曲线插补方法研究一、研究背景及意义：随着现代制造业技术的不断发展，高精度加工技术对于产品质量的重要性不断增强。
而数控机床正是现代加工技术中的代表，其对于加工精度和效率的要求也越来越高。
而数控机床的高精度加工技术中，NURBS曲线插补技术是一种常用的加工方式。
在现有的数控机床加工技术中，常用的插补算法为多项式插值算法，但这种算法的精度与运算复杂度之间是一种矛盾，精度更高的算法可能会导致计算效率低下，因此需要寻求一种更加高效精准的NURBS曲线插补方法。
神经网络自20世纪以来，作为一种模仿生物神经系统的计算模型，逐渐成为了研究各个学科中常用的工具之一。
其中BP神经网络是目前应用最广泛的神经网络算法之一，其具有数据拟合、分类、预测等方面的能力。
因此，将BP神经网络应用于NURBS曲线插补算法的研究具有很高的研究价值。
二、研究内容和目标：本文旨在将BP神经网络应用于NURBS曲线插补算法中，基于BP神经网络的学习能力和非线性映射能力，通过对数据的拟合，提高NURBS 曲线插补算法的精度和效率，并且提供在不同加工条件下的预测能力。
具体研究内容如下：（1）通过BP神经网络拟合NURBS曲线控制点的坐标，实现曲线的插补。
（2）对于不同的加工条件，设计不同的NURBS曲线控制点坐标训练数据，应用BP神经网络进行训练，提供曲线插补的预测能力。
（3）对比多项式插值算法与基于BP神经网络的NURBS曲线插补算法的加工效率与精度，并且对算法进行优化。
三、研究方法和技术路线：本文的研究方法主要是基于BP神经网络算法进行。
首先需要采集不同加工条件下的实验数据，将实验数据进行处理，得到不同加工条件下的NURBS曲线控制点坐标数据。
接着将数据输入到BP神经网络中进行训练，并对训练效果进行评估。
在完成BP神经网络模型的搭建和训练之后，结合数控机床的实际加工情况，进行多项式插值算法与基于BP神经网络的NURBS曲线插补算法的效率与精度比较，并针对NURBS曲线插补算法进行优化。
基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用
基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用时间序列分析是一种重要的分析方法，它可以帮助人们更好地了解一些现象的发展趋势。
在实际应用中，时间序列分析也被广泛应用于经济、金融、工业生产等多个领域。
在这些领域中，人们常常需要利用历史数据来预测未来趋势，这就需要运用预测算法。
近年来，基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中得到了广泛的应用。
本文将以时间序列分析和BP神经网络预测算法为主线，介绍基于BP 神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用。
一. 时间序列分析的基本原理时间序列分析的基本原理是基于数据的趋势、周期和季节性等因素进行分析和预测。
在时间序列分析中，数据通常是按照一定的时间间隔进行收集和选择的。
时间序列数据具有连续性、自相关性、异方差性和不平稳性等特点。
因此，在时间序列分析中，为了减少这些特征对预测结果的影响，人们常使用一些统计学方法对数据进行平滑处理。
以此来消除不规则的波动和趋势，以便更好地用来描述数据的特征和进行预测。
二. BP神经网络的基本原理BP神经网络全称为反向传播神经网络，是一种常用的人工神经网络。
BP神经网络的学习方式是基于误差反向传播的算法，该算法的目的是通过对权重系数进行调整来提高神经网络的精度。
神经网络的基本结构是由输入层、隐含层和输出层构成。
神经元之间的连接可以看作是带权重的边。
各层之间的神经元可以进行互相连接，并通过激活函数的作用将信号传递出去。
神经网络的学习过程就是通过对误差进行反向传播，最终将误差降低到最小的过程。
三. 基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用基于BP神经网络的预测算法在时间序列分析中的应用是在近年来得到广泛认可和应用的。
具体来说，基于BP神经网络的预测算法可以通过对历史数据的收集和分析，提供对未来趋势的预测。
BP神经网络的预测模型不仅仅能够识别出数据的趋势和周期，还可以对时间序列数据中的噪声和离群点进行处理，从而提高预测的准确性。
bp神经网络参考文献(推荐96个)
BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是目前应用最广泛的神经网络。
以下是整理好的关于bp神经网络参考文献96个，希望对您有所帮助。
bp神经网络参考文献一： [1]唐睿旋,晏鄂川,唐薇. 基于粗糙集和BP神经网络的滑坡易发性评价[J]. 煤田地质与勘探,2017,45(06):129-138. [2]郑贵洲,乐校冬,王红平,花卫华. 基于WorldView-02高分影像的BP和RBF神经网络遥感水深反演[J]. 地球科学,2017,42(12):2345-2353. [3]朱聪聪,朱国维,张庆朝. BP神经网络在高密度电法反演中的改进与应用[J]. 煤炭技术,2017,36(12):90-92. [4]孙家文,黄杰,于永海,尹晶,王浩然. BP神经网络平衡岬湾岸线形态模型及其应用研究[J]. 海洋环境科学,2018,37(01):143-150. [5]李嘉康,李其杰,赵颖,廖洪林. 基于CEEMD-BP神经网络的海温异常预测研究[J]. 数学的实践与认识,2017,47(24):163-171. [6]冯鑫伟,黄领梅,沈冰. BP神经网络组合模型在次洪量预测中的应用[J]. 水土保持通报,2017,37(06):173-177. [7]周德红,冯豪,程乐棋,李文. 遗传算法优化的BP神经网络在地震死亡人数评估中的应用[J]. 安全与环境学报,2017,17(06):2267-2272. [8]王力,周志杰,赵福均. 基于BP神经网络和证据理论的超声检测缺陷识别[J]. 电光与控制,2018,25(01):65-69. [9]王小飞,汪建光,袁于评. BP神经网络在遥感影像波段拟合中的应用[J]. 现代测绘,2018,41(01):44-46. [10]林志东,陈兴伟,张仓荣. 基于灰色关联与BP神经网络的台风非台风暴雨洪水分类模拟[J]. 山地学报,2017,35(06):882-889. [11]宋建国,李赋真,徐维秀,李哲. 改进的神经网络级联相关算法及其在初至拾取中的应用[J]. 石油地球物理勘探,2018,53(01):8-16+4. [12]褚继花. 遗传算法优化BP神经网络水文预报过程模型研究[J]. 水利规划与设计,2018(01):65-66+118. [13]李强,杨天邦,涂公平. GA-BP神经网络模型应用于岩芯扫描仪测定海洋沉积物中多种组分的半定量分析[J]. 分析仪器,2018(01):75-79. [14]曹文洁,肖长来,梁秀娟,韩良跃,胡冰. RBF神经网络在地下水动态预测中的应用[J]. 水利水电技术,2018,49(02):43-48. [15]黄海燕,王叶鹏. 边坡稳定因素的BP网络分析[J]. 安徽建筑,2018,24(01):285-286. [16]王春香,张勇,梁亮,王岩辉. 基于GA-BP神经网络的三维点云孔洞修补研究[J]. 制造技术与机床,2018(03):76-79. [17]孙菊秋,刘向楠. 人工神经网络模型在地下水水位预测中的应用[J]. 陕西水利,2018(02):189-190. [18]潘微,邢建勇,万莉颖. 一种基于BP神经网络方法的HY-2A散射计反演风场偏差订正方案[J]. 海洋预报,2018,35(02):8-18. [19]王鹤,刘梦琳,席振铢,彭星亮,何航. 基于遗传神经网络的大地电磁反演[J]. 地球物理学报,2018,61(04):1563-1575. [20]蔡润,武震,云欢,郭鹏. 基于BP和SOM神经网络相结合的地震预测研究[J]. 四川大学学报(自然科学版),2018,55(02):307-315. [21]侯奇,刘静,管骁. 基于神经网络的微生物生长预测模型[J]. 食品与机械,2018,34(02):120-123. [22]张志勰,虞旦. BP和RBF神经网络在函数逼近上的对比与研究[J]. 工业控制计算机,2018,31(05):119-120. [23]赵学伟,王萍,李新举,刘宁. 基于BP神经网络GPR反演滨海盐渍土含盐量模型构建[J]. 山东农业科学,2018,50(05):152-155. [24]丁书敏,范宏. 基于优化BP神经网络的P2P投资组合定量分析[J]. 中国集体经济,2018(20):95-97. [25]曲娜,杨万昌,刘臻. 基于BP神经网络的分层越浪式波能发电装置越浪量估算研究[J]. 中国水运(下半月),2018,18(07):71-72. bp神经网络参考文献二： [26]刘振华,范宏运,朱宇泽,柳尚. 基于BP神经网络的溶洞规模预测及应用[J]. 中国岩溶,2018,37(01):139-145. [27]李敬明,倪志伟,朱旭辉,许莹. 基于佳点萤火虫算法与BP神经网络并行集成学习的旱情预测模型[J]. 系统工程理论与实践,2018,38(05):1343-1353. [28]赵亚飞,韦广梅. 基于BP神经网络的有限元应力修匀的研究[J]. 计算机工程与应用,2018,54(13):67-72. [29]熊建宁. 基于BP神经网络算法下的边坡安全预测[J]. 江西水利科技,2018,44(03):176-179. [30]郑威,杨英,惠力,鲁成杰,赵彬,杨立. 基于BP神经网络模型的ADCP倾斜条件下的修正算法研究[J]. 山东科学,2018,31(03):1-7. [31]戴妙林,屈佳乐,刘晓青,李强伟,马永志. 基于GA-BP算法的岩质边坡稳定性和加固效应预测模型及其应用研究[J]. 水利水电技术,2018,49(05):165-171. [32]张丽娟,张文勇. 基于Heston模型和遗传算法优化的混合神经网络期权定价研究[J]. 管理工程学报,2018,32(03):142-149. [33]王珲玮,徐彦,张非非. 基于遗传算法优化BP神经网络的弹体结构载荷识别[J]. 工业控制计算机,2018,31(06):74-76. [34]陈阳,胡伍生,严宇翔,龙凤阳,张良. 基于神经网络模型误差补偿技术的对流层延迟模型研究[J]. 大地测量与地球动力学,2018,38(06):577-580+586. [35]姜宝良,李林晓,李腾超. 基于BP神经网络的新乡百泉逐月泉水流量动态分析[J]. 矿产勘查,2018,9(03):516-521. [36]单鹏,冒晓莉,张加宏,马涛,陈永. 基于PSO-BP神经网络的探空湿度太阳辐射误差修正[J]. 科学技术与工程,2018,18(19):1-8. [37]李志新,赖志琴. 年径流变化的BP神经网络预报模型研究[J]. 水电能源科学,2018,36(07):10-12. [38]肖恭伟,欧吉坤,刘国林,张红星. 基于改进的BP神经网络构建区域精密对流层延迟模型[J]. 地球物理学报,2018,61(08):3139-3148. [39]地力夏提·艾木热拉,丁建丽,穆艾塔尔·赛地,米热古力·艾尼瓦尔,邹杰. 基于T-S 模糊神经网络模型的干旱区土壤盐分预测研究[J]. 西南农业学报,2018,31(07):1418-1424. [40]赖金燕,黄建儒. 水文时间序列的小波神经网络工具箱预测[J]. 科技视界,2018(16):164-165+167. [41]王占武. 神经网络在边坡监测中的应用研究[J]. 计算机产品与流通,2018(04):44+111. [42]范晓东,邱波,刘园园,魏诗雅,段福庆. 一种基于遗传优化的BP神经网络的测光红移估计算法[J]. 光谱学与光谱分析,2018,38(08):2374-2378. [43]邓才林,周芳翊,丁健. BP神经网络在县域GPS高程拟合中的应用[J]. 工程勘察,2018,46(08):51-56. [44]杜言霞,于子敏,温继昌,舒毅,吴勇凯,谢启杰. 基于神经网络技术的天气雷达超折射回波识别[J]. 气象科技,2018,46(04):644-650. [45]卢志宏,刘辛瑶,常书娟,杨胜利,赵薇薇,杨勇,刘爱军. 基于BP神经网络的草原矿区表层土壤N/P高光谱反演模型[J]. 草业科学,2018,35(09):2127-2136. [46]刘强,冯忠伦,刘红利,王维,林洪孝,王刚. 结合RVA法建立天然径流量还原计算的BP神经网络模型[J]. 中国农村水利水电,2018(10):54-59. [47]陈有利,朱宪春,胡波,顾小丽. 基于BP神经网络的宁波市台风灾情预估模型研究[J]. 大气科学学报,2018,41(05):668-675. [48]刘毅聪,刘祚秋. 基于人工神经网络及优化方法的岩体力学参数反分析法综述[J]. 广东土木与建筑,2018,25(09):31-35. [49]林焰,杨建辉. 考虑投资者情绪的GARCH-改进神经网络期权定价模型[J]. 系统管理学报,2018,27(05):863-871+880. [50]朱智慧,曹庆,徐杰. 神经网络方法在上海沿海海浪预报中的应用[J]. 海洋预报,2018,35(05):25-33. bp神经网络参考文献三: [51]张彬. 融合遗传算法和BP神经网络对基坑地表沉降预测的应用研究[J]. 北京测绘,2018,32(10):1152-1155. [52]陈文雄,朱咏,陈学林. 基于LM-BP神经网络的黑河龙电渠流量推测研究[J]. 地下水,2018,40(05):115-117+130. [53]张春露,白艳萍. ARIMA时间序列模型和BP神经网络组合预测在铁路客座率中的应用[J]. 数学的实践与认识,2018,48(21):105-113. [54]王帅,黄海鸿,韩刚,刘志峰. 基于PCA与GA-BP神经网络的磁记忆信号定量评价[J]. 电子测量与仪器学报,2018,32(10):190-196. [55]汪子豪,秦其明,孙元亨,张添源,任华忠. 基于BP神经网络的地表温度空间降尺度方法[J]. 遥感技术与应用,2018,33(05):793-802. [56]冯姣姣,王维真,李净,刘雯雯. 基于BP神经网络的华东地区太阳辐射模拟及时空变化分析[J]. 遥感技术与应用,2018,33(05):881-889+955. [57]王国盛,拾兵,何昆,刘帆,徐丽. 基于GA-BP神经网络的孤立波爬高预测[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版),2018,48(S2):165-170. [58]王杰,徐锡杰,解斐斐. 基于PSO算法的BP神经网络对植被叶片氮素含量的预测[J]. 北京测绘,2018,32(11):1289-1292. [59]孔凡涛,蔡盼盼,张解成,蒋鑫. BP神经网络在大地电磁反演中的应用[J]. 科技创新与应用,2018(32):19-21. [60]陈笑,王发信,戚王月,周婷. 基于遗传算法的BP神经网络模型在地下水埋深预测中的应用——以蒙城县为例[J]. 水利水电技术,2018,49(04):1-7. [61]陈记臣,查悉妮,卓文珊,周月英,姚寒梅,张泳华,刘祖发. 基于AdaBoost算法和BP神经网络的咸潮模拟研究[J]. 人民珠江,2017,38(01):5-10. [62]王建金,石朋,瞿思敏,肖紫薇,戴韵秋,陈颖冰,陈星宇. 与马斯京根汇流模型耦合的BP神经网络修正算法[J]. 中国农村水利水电,2017(01):113-117. [63]钟仕林. 基于BP神经网络的管道投资风险评价模型研究[J]. 山西建筑,2017,43(02):251-252. [64]钱建国,刘淑亮. BP神经网络在GPS高程拟合中的应用探讨[J]. 测绘与空间地理信息,2017,40(01):18-20. [65]卢志宏,武晓东,柴享贤,杨素文,李燕妮,叶丽娜. 应用BP神经网络对荒漠啮齿动物种群数量的预测研究[J]. 动物学杂志,2017,52(02):227-234. [66]曹斌,邱振戈,朱述龙,曹彬才. BP神经网络遥感水深反演算法的改进[J]. 测绘通报,2017(02):40-44. [67]易金鑫,胡晓冬,姚建华,黄利安,Kovalenko Volodymyr. 基于改进BP神经网络算法的激光相变硬化层深度的研究[J]. 应用激光,2017,37(01):72-78. [68]杨淑华,刘洁莉,梁进秋,杨春仓,秦雅娟,徐鑫,李腊平,张玉芳. 基于BP神经网络的马铃薯气候产量预报模型[J]. 农学学报,2017,7(04):29-33. [69]孙雪,张琳. BP神经网络在基坑变形预测中的应用及改进[J]. 勘察科学技术,2017(01):47-51. [70]李永梅,张立根,海云端,董越. 基于BP神经网络的宁夏耕地资源动态变化及预测[J]. 湖南农业科学,2017(01):81-85. [71]王晓颖. 改进BP神经网络模型的地基变形预测[J]. 测绘与空间地理信息,2017,40(03):215-217. [72]雷凯栋,张淑娟. 精准扶贫指标——农机总动力基于BP神经网络SAS分析预测[J]. 农产品加工,2017(06):74-76. [73]赵涛,于师建. 基于GA-BP神经网络算法的高密度电法非线性反演[J]. 煤田地质与勘探,2017,45(02):147-151. [74]马凯,梁敏. 基于BP神经网络高光谱图像分类研究[J]. 测绘与空间地理信息,2017,40(05):118-121. [75]黎玥君,郭品文. 基于BP神经网络的浙北夏季降尺度降水预报方法的应用[J]. 大气科学学报,2017,40(03):425-432. bp神经网络参考文献四 : [76]王存友,黄张裕,汪闩林,欧阳经富. BP神经网络与多项式拟合在沉降监测中的应用[J]. 地理空间信息,2017,15(06):107-108+113+6. [77]李玉能,马建军,池恩安,陈永麟. 基于BP神经网络的高含水岩石爆破震动参数预报[J]. 爆破,2017,34(02):68-73. [78]严禛,伍星蓉. 基于BFO-BP神经网络的储层预测研究[J]. 能源与环保,2017,39(07):210-213. [79]吕晶,谢润成,周文,刘毅,尹帅,张冲. LM-BP神经网络在泥页岩地层横波波速拟合中的应用[J]. 中国石油大学学报(自然科学版),2017,41(03):75-83. [80]晏红波,杨庆,任超,毕旋旋. 基于EEMD的BP神经网络边坡预测研究[J]. 水力发电,2017,43(07):37-40. [81]刘立君,姜亚青,王晓鹏,姚纪荣. 激光熔凝参数BP神经网络的反求[J]. 哈尔滨理工大学学报,2017,22(03):112-116. [82]赵鹤,李向群,孙昊. 基于BP神经网络算法的高层建筑物地基沉降预测分析[J]. 长春师范大学学报,2017,36(04):31-33. [83]王竹. 半分布式耦合BP神经网络洪水预报模型研究[J]. 中国农村水利水电,2017(08):96-102. [84]李嘉康,赵颖,廖洪林,李其杰. 基于改进EMD算法和BP神经网络的SST预测研究[J]. 气候与环境研究,2017,22(05):587-600. [85]郑威,杨英,赵彬,惠力,鲁成杰,杨书凯. 基于BP神经网络模型研究背景流对于ADCP波浪估计的影响[J]. 气象水文海洋仪器,2017,34(03):1-6. [86]李月,徐守余. BP神经网络在砂体连通性评价中的应用[J]. 甘肃科学学报,2017,29(04):16-21. [87]王楠,唐永刚,何康. BP神经网络在摩擦学领域的应用现状[J]. 济宁学院学报,2017,38(05):15-22. [88]单红喜. 基于BP神经网络的深基坑沉降预测[J]. 山西建筑,2017,43(28):78-79. [89]郑贵强,吕大炜,李小明,朱雪征. 基于BP神经网络方法模拟深煤层物性临界深度[J]. 煤炭技术,2017,36(10):11-13. [90]龚巧灵,官冬杰. 基于BP神经网络的三峡库区重庆段水资源安全评价[J]. 水土保持研究,2017,24(06):292-299. [91]王旭,温泉,陈龙飞,张豪杰,王芳,刘玉芳. DBR光纤激光拍频检测结合BP神经网络的温度传感解调技术[J]. 光学与光电技术,2017,15(05):6-9. [92]高宁,吴秋堂,王静燕. 基于LM-BP神经网络的高层建筑物沉降变形预测[J]. 河南城建学院学报,2017,26(04):7-12. [93]冯非凡,武雪玲,牛瑞卿,许石罗,于宪煜. 粒子群优化BP神经网络的滑坡敏感性评价[J]. 测绘科学,2017,42(10):170-175. [94]林宇锋,邓洪敏,史兴宇. 基于新的改进粒子群算法的BP神经网络在拟合非线性函数中的应用[J]. 计算机科学,2017,44(S2):51-54. [95]李建飞. 基于全极化SAR数据的BP神经网络分类研究[J]. 科学技术创新,2017(32):161-162. [96]谭延嗣. BP神经网络应用于地质灾害预测的研究[J]. 江西建材,2017(24):229+233.。
BP神经网络的实现及应用
BP神经网络的实现及应用
胡耀波;李鹏;熊惟皓
【期刊名称】《机械工程材料》
【年(卷),期】2002(026)006
【摘要】研究了BP神经网络的实现方法和在材料科学上的应用.BP网络经大批样本训练以后,能够对材料性能进行比较精确的预测,这有利于提高试验效率,降低试验成本.
【总页数】3页(P16-18)
【作者】胡耀波;李鹏;熊惟皓
【作者单位】华中科技大学材料科学与工程学院,湖北武汉430074;华中科技大学材料科学与工程学院,湖北武汉430074;华中科技大学材料科学与工程学院,湖北武汉430074
【正文语种】中文
【中图分类】TF121
【相关文献】
1.应用BP神经网络实现基于等高线图像的CFD地形网格 [J], 甘勇;刘新新;郑远攀
2.基于BP神经网络的硬盘播出系统电平诊断的应用及其实现 [J], 曾淇威
3.基于BP神经网络的硬盘播出系统电平诊断的应用及其实现 [J], 曾淇威
4.基于BP神经网络实现的B样条插值在系统动力学模型的应用 [J], 王丽琼;王铁骊;楚燕婷
5.BP神经网络在土地集约利用评价中的应用——基于MATLAB的实现 [J], 钱丽敏;程素娜;张永彬
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于在线概率的P2P网络系统动力学模型
基于在线概率的P2P网络系统动力学模型王继奎;殷保群【摘要】In order to accurately depict the randomness of the node behavior of the P2P file-sharing systems, a dynamic model of the P2P file-sharing systems based on the online-probability is proposed. Firstly, we introduce the online-probability of the nodes and analyze the process of the evolution of the systems. Furthermore, we propose a dynamic modelof P2P file-sharing systems based on the online-probability. Through the model, the factors that influence the system are studied. These factors are embodied in the central policies of the system. The relevant algorithms of the dynamic model of the P2P file-sharing systems is improved. The relevant algorithms based on the online-probability are proposed. These policies include peer selection policy, bandwidth allocation policy and peer choking policy. Finally, some experiments are carried out to validate the model.%为了更好地刻画P2P文件共享系统中节点行为的随机性, 提出了一种基于在线概率的动力学模型. 首先,引入节点的在线概率来刻画节点行为的随机性, 并通过分析系统中节点之间交互演化的过程, 建立了基于在线概率的动力学模型. 然后, 通过对模型的分析, 研究了影响系统演化的多个因素, 这主要通过对相关算法的具体形式分析来体现. 之后, 对算法进行改进, 提出了基于在线概率的节点选择算法、带宽分配算法与节点阻塞算法. 最后, 通过仿真实验对模型进行了验证和分析.【期刊名称】《计算机系统应用》【年(卷),期】2018(027)002【总页数】6页(P85-90)【关键词】P2P文件共享系统;在线概率;算法;动力学模型【作者】王继奎;殷保群【作者单位】中国科学技术大学自动化系, 合肥 230027;中国科学技术大学自动化系, 合肥 230027【正文语种】中文随着计算机网络的快速发展,人们对各种信息、服务以及资源获取的要求变得越来越高.传统基于C/S架构的应用由于采用的是集中式的结构,使客户端承担着网络拥堵所产生的巨大风险.为了改善这种问题,研究人员提出了P2P技术,通过Internet 网络,把加入到网络中的各个节点连接起来,实现节点之间资源、服务和信息的共享.P2P文件共享系统中的节点不仅可以向其它节点请求文件,也可以在本地存储文件并为其它节点提供相关服务.从微观的角度来看,系统中节点从其它节点获取所需文件的过程就是该节点与其它节点的交互过程.P2P文件共享系统中影响节点之间交互过程的算法有很多,主要有节点选择算法、带宽分配算法、文件阻塞算法等. 以P2P文件共享系统和流媒体服务系统为代表的网络服务系统的流行使得P2P网络的研究工作越来越热,针对P2P网络的研究主要包括基于实际测量流量数据和用户数据的研究方法和基于模型的研究方法.很多学者基于实际测量的网络数据以及系统用户日志等用户数据,对P2P文件共享系统中的用户行为特征进行分析,建立基于用户行为的系统模型.Feng QY等人通过分析MAZE系统的用户日志,对加入系统中用户节点的重下载、文件审查、文件删除以及搭便车行为进行建模,并分析了用户节点行为特征的统计规律[1].山秀明等人以P2P文件共享系统中用户节点所拥有的共享文件数量为主要参数,建立了用户共享行为的复杂网络演化模型,研究了P2P网络中不同的用户节点在文件共享行为上的差异[2].还有一些学者通过对系统演化过程的分析,建立系统的数学模型,进而对系统的演化规律进行研究.Qiu DY等人提出了一个BT系统的流体模型,从宏观角度分析系统中节点数目的演化过程和不同因素对系统的影响,但没有考虑系统中各个节点状态的变化[3].Yin BQ等人提出了一个P2P媒体分发网络的动力学模型,并且分析了节点选择算法和带宽分配算法对系统的影响[4,5].不同于文献[3],文献[4,5]是从微观角度对P2P文件共享系统进行研究的.这些研究工作大多是对系统中用户日志和网络测量数据进行总结,分析用户行为的统计规律,建立系统的用户行为模型;或通过对系统演化过程进行分析,建立系统的动力学模型,并没有将用户行为的统计规律和系统演化统一起来,因此研究结果的适应性较差.实际上,系统中用户行为和系统演化过程是交互影响、不可分割的整体,应该将两者统一起来进行研究.本文将系统中用户行为的统计规律和P2P文件共享系统的结构以及相关的算法结合起来研究,提出了一种基于在线概率的动力学模型来研究P2P文件共享系统的演化过程.由于系统中用户行为的随机性以及其它的随机因素的影响,节点加入和退出网络的行为同样是随机的,为了更好地刻画节点行为的随机性,本文引入了节点的在线概率,然后,从微观的角度研究了系统中节点之间文件的传输过程,并以节点待发送的数据量为状态变量,建立了基于在线概率的动力学模型.在此基础上,分析了节点选择算法、带宽分配算法与节点阻塞算法的具体形式,并对算法进行改进,提出了基于在线概率的节点选择算法、带宽分配算法与节点阻塞算法.最后通过仿真实验对模型的正确性进行了验证,并分析了在线概率对系统演化过程的影响.1 动力学模型系统中节点通过P2P文件共享系统向其它节点发起文件下载请求.其它节点在收到该节点发出的请求之后,根据既定的策略为其分配上传带宽.系统中每个节点从其它节点下载所需文件的同时也为这些节点分配上传带宽.为了增加模型的拓展性,简化研究工作,我们对系统做了一些必要的假设:节点上线和下线的流量变化过程持续的时间可以忽略不计;系统下载带宽远大于上传带宽,也就是影响节点下载速度的瓶颈为节点的上传带宽;忽略节点之间握手信息的流量以及时间延迟.模型中定义了以下参数:N表示系统中在线的用户节点数目.由于我们引入了在线概率,所以系统的拓扑结构是稳定的;pi(t)表示t时刻系统中用户节点i的在线概率,其中,0≤pi(t)≤1;xi(t)表示t时刻节点i收到请求但还没有发送出去的数据量,为t时刻节点i的状态量;M表示系统中文件片的数目;ci表示节点i的上传带宽;Dm表示编号为m的文件片的大小;pmi(t)表示t时刻节点i是否拥有第m个文件片,当节点i存储第m个文件片时,pmi(t)=1,否则pmi(t)=0;P(t)表示t时刻系统的文件存储矩阵,其中,P(t)=[pmi(t)];qij(t)表示t时刻系统中节点i和节点j之间的连接关系.当节点j向节点i发出下载请求,并且节点i还没有发完节点j请求的文件时,qij(t)=1;当节点i已经将节点j请求的数据发送完成或者节点j没有向节点i发出下载请求时,qij(t)=0;Q(t)表示t时刻系统中节点之间的连接关系矩阵,Q(t)=[qij(t)];Ncap表示系统中每个节点最多可以服务的节点数目;Nreq表示单个节点单位时间内可以向其它节点请求的文件片的最大数目.下面介绍基于在线概率的P2P网络系统的一般模型.函数fij(x1,···,xn,Q,pi,ci)表示t时刻节点i分配给节点j的上传带宽,反映了节点的带宽分配算法;函数kij(x1,···,xn,Q)表示t时刻节点i对来自节点j的文件下载请求的态度,如果节点i不想为节点j分配上传带宽,则会拒绝来自节点j的文件下载请求,反映的是节点阻塞算法;函数αim(P,Nreq)表示t时刻节点i对文件片m的请求情况;函数表示t时刻节点i向节点j发出的关于文件片m的文件下载请求,反映了节点选择算法;函数fij(x1,···,xn,Q,pi,ci)×kij(x1,···,xn,Q)表示在考虑节点阻塞算法的情况下,t时刻节点i分配给节点j的上传带宽;函数表示在考虑节点阻塞算法的情况下,t时刻节点i分配给系统中其它节点的总上传带宽,是xi(t)的减少率.函数表示t时刻节点i收到的其它节点请求的下载文件量,是状态xi(t)的增加率.通过以上的分析,我们得到系统动力学模型微分方程的一般形式为:通过上述方程可以知道节点的状态演变过程是由节点的带宽分配算法、节点选择算法、节点阻塞算法共同决定的.当我们确定了这些算法的具体形式,我们就得到了动力学方程的具体形式.然后通过对得到的具体的动力学模型进行实验仿真,就可以分析P2P文件系统中相关参数的演变,验证系统模型的正确性.2 模型分析根据上面的讨论,我们得到了基于在线概率的P2P网络系统动力学模型的一般形式,下面我们将根据具体的算法,对P2P文件共享系统进行分析,并给出基于在线概率的改进算法.2.1 带宽分配算法带宽分配算法就是源节点将上传带宽按照某种策略分配给那些向它请求文件的节点.2.1.1 基准算法一种简单地带宽分配算法就是将源节点的上传带宽平均分配给所有向该节点发出文件请求的节点.此时,我们得到等概率的带宽分配算法的表达式如式(2).其中,表示向源节点i发出文件请求但是还没有获取到所请求的文件片的用户节点数.2.1.2 改进算法我们考虑节点行为的随机性,不同的用户节点的在线概率是不同的.在线概率越大的用户节点应该分得更多的上传带宽.此时,我们得到基于在线概率的带宽分配算法的表达式如式(3).2.2 节点阻塞算法节点阻塞算法就是当向源节点发出文件请求的用户节点数超出源节点服务能力的时候,源节点将按照某种策略为其中部分节点提供服务,拒绝其它节点所发出的文件下载请求.2.2.1 基准算法一种简单的节点阻塞算法是每个发出请求的节点都有相同的概率获得源节点提供的服务.此时,我们得到等概率的节点阻塞算法的表达式如式(4).2.2.2 改进算法我们考虑节点行为的随机性,源节点会对那些对自己价值更大的节点也就是在线概率大的节点更加积极,会优先满足这些节点的文件请求,而对于那些对自己价值小的节点,则会拒绝为其分配上传带宽.此时,我们得到基于在线概率的节点阻塞算法的表达式如式(5).2.3 节点选择算法节点选择算法就是节点会根据服务器所返回的拥有所需文件片的节点列表,按照某种策略选择源节点发出文件片下载请求.2.3.1 基准算法一种简单地节点选择算法就是有文件片下载需求的节点以相同的概率向返回列表中的所有节点发出文件请求.此时,我们得到等概率的节点选择算法的表达式如式(6).2.3.2 改进算法节点在选择源节点时会优先选择在线概率大的节点作为文件服务的提供者,这样可以减少因源节点在文件传输过程中退出系统而导致传输中断,减少用户节点重新向其它节点发起文件请求所引起的网络抖动.此时,我们得到基于在线概率的节点选择算法的表达式如式(7).根据文献[6]中提出的同ISP节点优先选择算法,我们对上述算法做出改进,此时,算法的表达式如式(8).其中,I (i,j)=1表示两节点处于同一个ISP网络中,I(i,j)=0表示两个节点不处于同一个ISP网络中.3 实验及分析本节通过两组仿真对基于节点在线概率的动力学模型进行分析.首先对采用等概率算法的动力学模型和在线概率算法的动力学模型进行仿真,通过对比节点状态演化曲线来验证基于在线概率的动力学模型正确性.然后对在线概率服从不同正态分布的系统动力学模型进行仿真,分析在线概率变化对系统演化过程的影响.3.1 模型验证假设系统拥有10个节点,分别用PN1,…,PN10来表示;系统中有30个文件片,我们把这30个文件片均存储在PN1上;文件片的大小为20 KB;节点的上传带宽均为100 KB/s;我们规定,每个节点每时刻只能向其它节点请求2个文件片.实验一中采用等概率的算法,实验二中采用基于在线概率的算法,并且节点的在线概率服从正态分布N(0,0.81),实验中采用的算法如表1所示.表1 实验中采用的算法?图1 实验一中节点PN1状态演化曲线如图1所示,实验一中PN1的文件传输过程在16 s之前就已经结束了,其余节点的文件传输也均在16 s之前完成(见图2及图3).从图4至图6中可以看出,在基于在线概率算法的动力学模型中,节点PN1的文件传输过程一直持续到仿真结束.节点PN2在仿真时间内没有完成文件的传输.因为实验一中各节点是一直处于在线状态的,也就是节点的在线概率均为1,而实验二中各节点的在线概率是满足正态分布的随机数,均小于1.所以,与实验一相比,实验二中的节点完成文件传输所需的时间更长.对比实验一和实验二中对应状态的演化曲线,可以看出与实验一相比,实验二中相应节点的状态演化曲线抖动更厉害.这是由于实验二是基于在线概率的算法进行文件传输的,当系统中某一节点的在线概率较小时,该节点在线的时间就比较短,在该节点在线状态结束后,向其发出文件片请求的节点需要图2 实验一中节点PN2状态演化曲线图3 实验一中节点PN3状态演化曲线重新寻找新的节点发起文件请求,这导致基于在线概率的动力学模型中各节点的状态演化曲线抖动更厉害,从而我们验证了基于在线概率动力学模型的正确性.3.2 在线概率对系统演化的影响在上面仿真的基础上,我们通过对系统中节点在线概率服从不同正态分布所对应的动力学模型进行仿真,得到文件传输过程中各节点的状态演化曲线,通过对比得到的节点状态演化曲线,分析在线概率大小对系统文件传输过程的影响.图4 实验二中节点PN1状态演化曲线图5 实验二中节点PN2状态演化曲线图6 实验二中节点PN3状态演化曲线假设实验三中系统节点的在线概率服从正态分布N(0,0.64),其余参数同实验二.仿真结果如图7至图9所示.从图7至图9中可以看出,实验三中节点PN1,PN2,PN3,在仿真时间内均没有完成文件的传输.对比实验二和实验三中对应节点的状态演化曲线,可以看出实验二中曲线的抖动频次更大,因为实验二和实验三相比,系统中节点的在线概率更小,节点的在线时长更短,系统中节点重新向其它节点发起文件请求的频率更高,系统中文件传输过程持续的时间更长.图7 实验三中节点PN1状态演化曲线图8 实验三中节点PN2状态演化曲线图9 实验三中节点PN3状态演化曲线在文件传输的过程中,节点在线概率越小,那么向这个节点发出文件请求的节点需要更换源节点的概率越大,对应的节点状态演化曲线的抖动越厉害,完成文件传输所需的时间越长.4 结语本文将P2P文件共享系统中用户行为的统计规律和系统的结构结合起来分析,并引入在线概率,建立了基于在线概率的动力学模型.该模型很好的刻画了系统中节点行为的随机性,对实际环境的描述更加准确,更加接近实际系统.本文对系统的节点选择算法、带宽分配算法以及节点阻塞算法进行研究,并提出了基于在线概率的节点选择算法、带宽分配算法以及节点阻塞算法.最后通过仿真实验,验证了基于在线概率动力学模型的正确性,并对比分析了在线概率大小对系统演化过程的影响.该模型为研究P2P系统提供了一个更为有效的方法.参考文献【相关文献】1Feng QY,Wu Y,Sun Y,et er behavior modeling in peer-to-peer file sharing networks:Dissecting download and removal actions.IEEE International Conference on Acoustics,Speech and Signal Processing.Taipei,China.2009.3477-3480.2山秀明,刘旸,张林,等.P2P应用系统用户共享行为的复杂网络模型.计算机应用研究,2008,25(6):1853-1855.3Qiu DY,Srikant R.Modeling and performance analysis of BitTorrent-like peer-to-peer networks.ACM SIGCOMM Computer Communication,2004,34(4):367-378.[doi:10.1145/1030194]4Yin BQ,Guo D,Huang J,et al.Modeling and analysis for the P2P-based media delivery network.Mathematical and Computer Modelling,2012,55(3-4):1529-1539.[doi:10.1016/j.mcm.2011.10.043]5Zhang HP,Yin BQ,Lu XN.A dynamic model of BitTorrentlike P2P file-sharing system.2012 31st Chinese Control Conference (CCC).Hefei,China.2012.5513-5517.6Bindal R,Cao P,Chan W,et al.Improving traffic locality in BitTorrent via biased neighbor selection.Proceedings 26th IEEE International Conference on Distributed Computing Systems.Lisboa,Portugal.2006.66-76.。
基于b样条曲线的应用
基于b样条曲线的应用
B样条曲线是一种广泛应用于计算机图形学、计算机辅助设计（CAD）、仿真和制
造等领域的数学工具。
B样条曲线的主要应用包括以下几个方面：
1. 图形图像处理：B样条曲线可以用于绘制、编辑和变形二维和三维图形。
例如，可以利用时间上连续的B样条曲线来创建动画，或者将其用于插值和平滑曲面形状。
2. 计算机辅助设计：B样条曲线可用于创建复杂的CAD模型，并可用于设计物体
表面的自然曲率。
这项技术在汽车、航空航天、建筑和工业设计等领域得到广泛应用。
3. 数值分析：由于B样条曲线的局部性，它们是可变形形状模型的一种理想选择。
B样条曲线还被用于数值求解微分方程和优化问题。
4. 仿真和制造：B样条曲线常用于模拟和分析物体在运动过程中的形变。
在制造领域，B样条曲线也被用于控制复杂曲面的加工路径和轮廓以提高制造效率。
总之，B样条曲线作为一种灵活的工具，提供了一种高效的方法来绘制、编辑和变形曲线和曲面。
在计算机图形学、CAD、仿真和制造等领域，它被广泛应用并不断发挥巨大作用。
b样条插值算法
b样条插值算法摘要：一、引言二、B样条插值算法的基本概念1.B样条的定义2.B样条插值算法的原理三、B样条插值算法的主要步骤1.确定插值节点2.构建B样条基函数3.计算插值多项式四、B样条插值算法的应用1.二维B样条插值2.三维B样条插值五、B样条插值算法的优缺点六、总结正文：B样条插值算法是一种基于B样条函数的插值方法，广泛应用于计算机图形学、数值分析等领域。
B样条是一种具有局部性质的函数，通过基函数的组合可以表示出任意光滑的函数。
B样条插值算法的核心思想是将待插值区域划分为若干子区间，每个子区间选取一个节点，然后利用基函数的组合来近似原函数。
B样条插值算法的主要步骤如下：1.确定插值节点：首先，需要在插值区间内选择一些节点。
这些节点可以选取为数据点，也可以是其他合适的点。
节点的数量决定了B样条的阶数。
2.构建B样条基函数：对于每个节点，构建一个B样条基函数。
B样条基函数是由节点附近的B样条函数组成的，它们在节点处取值为1，在其他点处取值为0。
3.计算插值多项式：利用B样条基函数的组合，可以计算出插值多项式。
插值多项式在插值节点处等于原函数，在其他点处由基函数组合而成。
B样条插值算法可以应用于二维和三维空间的插值问题。
在二维空间中，B 样条插值算法可以用于图像的插值和计算机图形学中的曲线绘制。
在三维空间中，B样条插值算法可以用于表面建模和动画制作等领域。
B样条插值算法的优点是具有局部性，可以较好地处理不规则数据。
同时，B样条插值算法具有较高的计算效率，因为只需要计算节点处的值。
然而，B样条插值算法也存在一定的局限性，例如在处理具有较高阶跃变化的数据时，插值结果可能不够准确。
总之，B样条插值算法是一种有效的插值方法，适用于处理不规则数据和复杂函数。
b样条插值算法
b样条插值算法
【原创版】
目录
1.引言
2.B 样条插值算法的原理
3.B 样条插值算法的优点
4.B 样条插值算法的应用
5.结论
正文
1.引言
B 样条插值算法是一种常用的插值算法，它具有很好的局部性和灵活性，可以很好地适用于不同类型的数据。
本文将从原理、优点和应用等方面介绍 B 样条插值算法。
2.B 样条插值算法的原理
B 样条插值算法的基本思想是在给定的数据点之间，寻找一条平滑的曲线，使得该曲线在给定的数据点上取到指定的值。
B 样条插值算法的具体实现是通过基函数的线性组合来实现的。
3.B 样条插值算法的优点
B 样条插值算法具有以下优点：
（1）局部性：B 样条插值算法只在给定的数据点附近进行插值，因此具有很好的局部性。
（2）灵活性：B 样条插值算法可以通过调整基函数的权重来实现不同类型的插值效果。
（3）平滑性：B 样条插值算法可以得到一条平滑的曲线，因此在数
据点存在噪声或者数据不完整的情况下，B 样条插值算法仍然可以得到较好的结果。
4.B 样条插值算法的应用
B 样条插值算法广泛应用于各种科学计算和工程设计中，例如在计算机图形学中，B 样条插值算法可以用于生成平滑的曲线和曲面；在数值分析中，B 样条插值算法可以用于补全缺失的数据等。
基于能量最小化控制点的B样条插值算法
基于能量最小化控制点的B样条插值算法
原庆红;韩燮
【期刊名称】《微电子学与计算机》
【年(卷),期】2011(28)4
【摘要】针对在虚拟现实中重现物体的精确性问题,提出了采用自适应方法提取合适的特征点来插值B样条曲线的算法,实现了满足一定精度要求的数据点拟合以及控制点的反算.该算法首先通过曲率信息选取初始特征点作为型值点,然后应用线性约束能量最小化方法反算出控制点.由控制点和节点矢量拟合出B样条曲线,找出数据点与曲线偏差最大点,利用曲线复杂度指标自适应地添加新特征点,反复迭代直到满足要求的误差精度.该算法适用于逆向工程设计中重建物体和计算空间曲面控制点等问题.
【总页数】4页(P49-51)
【关键词】能量最小化方法;特征点;B样条曲线
【作者】原庆红;韩燮
【作者单位】中北大学电子与计算机科学技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP39
【相关文献】
1.基于多层B样条插值的干涉合成孔径声呐配准偏移量插值算法 [J], 张森;陈鸣;唐劲松
2.基于特征点能量优化的样条插值地形算法 [J], 原庆红;韩燮
3.基于混合插值样条的保边缘图像插值算法 [J], 盛敏;苏本跃
4.一种基于邻点法、双线性插值法和三次样条插值法的图片放缩聚合算法研究 [J], 金凯文
5.基于jerk能量最小化的空间五次G2插值曲线构造 [J], 陈娟;何歆;张起航;孙义环;陆利正
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
关键 词 ：系统 动 力学 ； 工神 经 网络 ； Ｐ神经 网络 ； 条 人 Ｂ Ｂ样
Ｋｅ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ：ｓｓｅ ｄ ｎ ｍｉｓ ａ ｔｆ ｉｌｎ ｕ Ｎ ｅｗｏ ｋ Ｂａ ｋ— ｏ ａ ａｉｎ ａ ｔ ｅａ ｅ ｒ ｎ ｔ ｒ ｓ Ｂ—ｓ ｌｎ ｙ ｔｍ ｙ ａ ｃ ； ｒｉ ｃａ ｅ ｒ ｎ ｔ ｒ ； ｏ ｉ ｆ ｐ ｉｅ
王丽琼①Ｗ ａ ｇＬｑｏ ｇ 王铁 骊①Ｗａ ｇＴｅｉ楚燕婷②Ｃ ｕＹ ｎｉｇ ｎ ｉｉｎ ； ｎ ｉ ； ｌ ｈ ａ ｔ ｎ
（ 南 华大 学经 济 管理学 院 ， 阳 ４ １０ ； 南 华大 学计 算机 科学 与技 术 学院 ， 阳 ４ １０ ） ① 衡 ２ ０ １② 衡 ２０ １ （ ｃｏｌｆ ｃｎｍ ｃ ＆ Ｍａａｅ ｅｔＵ ｉ ｒ ｔｏ ｕｈＣ ｉａＨ ｎｙｎ ２ ０ １Ｃ ｉ ； ＠Ｓｈｏ ｏ Ｅｏｏ ｉ ｓ ｎｇｍ ｎ， ｎｖ ｓｙ ｆ ｏｔ ｈ ， ｅｇａｇ １０ ， ｈ ａ ｅ ｉ Ｓ ｎ ４ ｎ ＠Ｓｈｏ ｏ Ｃ ｍ ｕ ｒ Ｔｃｎｌ ｙＵ ｉ ｒｔ ｏ Ｓｕ ｈｎ ， ｅｇａｇ４ １０ ，ｈｎ ） ｃｏｌ ｆ ｏ ｐｔ ＆ ｅｈｏ ｇ， ｎ ｅｓｙ ｆ ｏｔ Ｃ ｉ Ｈ ｎｙｎ ２０ １Ｃ ｉａ ｅ ｏ ｖ ｉ ｈ ａ 摘要 ： 系统动 力学 建模 的过 程 中， 在 系统 变量之 间的 关 系难 以 确定 ， 统 的建模 方 法存 在 着很 大 的主 观 性 ， 传 利用 Ｂ 神 经 网络 的方 法则可 以 Ｐ 避 免这 个 问题 。 而在 建立 Ｂ Ｐ神 经 网络过 程 中需要 大量的 学 习样 本 ， 而通常 采 集到 的数据 往往 是 不足 的 。 ３次 Ｂ样 条 函数对 历 史数据 进行 插 然 用 值 的方 法构建 系统 中状 态 变量 的学 习样本 ， 决 Ｂ 解 Ｐ神 经 网络 模 型 中学 习样 本 不足 的缺 点 ， 能更好 的反 应 变量之 间的 非线性 映射 关 系。
中 图分 类 号 ：Ｐ１３ Ｔ ８
文 献标 识 码 ： Ａ
文 章 编 号 ：０ ６ ４ ｌ （０ ０）４ Ｏ ５ 一 ２ １０ — ３ 】２ １ ｌ一 １３ Ｏ
往 具 有很 大 的 主观 性 ， 需 要耗 费 大 量 的 建模 时 间Ｉ 。 于 此 ， 以 并 Ｊ鉴 可 系 统 动 力 学（ｙｔ ｙ ａ ｉｓ 于 １５ Ｓｓ ｍ Ｄ ｎｍ ｃ） ｅ 是 ９ ６年 创 立 的 一 门 分析 和 利 用 Ａ Ｎ（ ｒｆ ｉ ｅｒｌ ｅ ｏｋ 人 工 神 经 网 络 ） 型 来 解 决 此 Ｎ Ａ ｔ ｃ ｌ ｕａ Ｎ ｔ ｒ ， ｉ ａＮ ｉ ｗ 模 模拟动态复 杂系统 的学科。 它是一种 将结构 、 功能和历史结合起来 ， 类问题 中系统 变量 之间复杂 关系的描述问题。 只要学习样本足够 的 通过计算机建模 与仿真 而定量地研 究高阶次、 非线性、 多重反馈 复 多 ， 网络结构和训练参 数设计合理 ， 那么 它能够 非常容 易和 ； 隹确地 杂时变系统 的系统分析理论与方法。在系统动力学模型 中， 根据 系 仿真变量 问复 杂的非线性 映射关 系。 在大大降低建模难度和建模时 统变量的性质和 意义确 定系统 的三 大变量 ， 即状 态变量 ， 速率 变量 间 的 同时 ， 少 了人 为 因 素 的 干 扰 ， 有 效 地 减 少 辅 助 变量 和 中 间 减 也
Ａｂ ｔａ ｔ Ａｓ ｈ ｒ ｃ ｓ ｏ ｙ ｔｍ ｎａ ｉｓ ｓｒ ｃ ： ｔｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｆｓ ｓｅ ｄｙ ｍ ｃ ｍｏ ｌｎ ，ｔ ｓ ｓｅ ｄｅｉｇ ｈｅ ｙ ｔｍ ｉ ｄｍ ｃ ｌ ｏ ｅｅ ｍｉｅ ｔ ｅ ｅａ ｉｎ ｈ ｐ ｅｗｅ ｎ ｖ ｒａ ｅ ，ｔ ｔａ ｔ ｎ ｌ ｓ ｉ ｕｔ ｄ ｔｒ ｎ ｈ ｒｌｔｏ ｓ ｉ ｂ ｔ ｅ ａｉｂｌｓ ｈｅ ｒｄｉｏ ａ ｔ ｉ
Ｖａ ｕ ｌ ｅ Ｅｎｇｎ ｅ ｉ ｇ ｉ ｅ ｒｎ
・
ｌ ５３ ・
基于 Ｂ Ｐ神经 网络 实现 的 Ｂ样条插值在 系统动 力学模型 的应用
Ａｐｐｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｉ ｔｏ ｆＢ－ｓ ｉ ｅ Ｉ ｔ ｒ ｌ ｔｏ ｎ ｓ ｅ ｎａ ｉ ｓ ｃ ｐｌｎ ｎ ｅ ｐｏ ａ ｉ ｎ ｉ Ｓｙ ｔ ｍ Ｄｙ ｍ ｃ Ｍ ｏ ｌＢａ ｅ ｎ ｄｅ ｓ ｄ ｏ ＢＰ ｔｆｃａ ｕｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋｓ Ａｒ ｉ ｉ ｌＮｅ ａ ｔ ｒ ｉ
ｍｅｈ ｄｏ ｄ ｌ ｇｉ ａｃｎ ｉｅａ ｌ ｕ ｊｃｉｉ ，ｈ ｓｎ ｆ Ｐ ｎ ｕａ ｎｔ ｏｋ ｍｅｈ ｄｉ ｔ ａｏｄ ｔｉ ｐｏ ｌｍ． ｔｎ ｅ ｅ ｌｎｙｏ ｉｏｉａ ｄ ｔ ｔｏ ｆ ｍｏ ｅｉ ｏ ｓｄ ｒｂｅｓｂｅ ｔ ｔ ｔｅｕ ｉｇｏ ｅ ｒｌ ｅｗ ｒ ｔｏ ｓ ｏ ｖｉ ｈｓ ｒｂｅ Ｉ ｅｄ ｄ ｐｅ ｔ ｆｈｓ ｒ ｌ ａａｔ ｎ ｓ ｖｙ Ｂ ｔ ｃ ｏ
ｅ ｔｂｉｈ ａ ｔ ｃａ ｅ ｒｌｎ ｔ ｒ ｓ ｍｏ ｃｉｇ ｈ ｉｔｒｃ ｌｄａａｗａ ｓ ａｌ ｏ ｎ ｕ ｈ Ｏ ３一 ｒ ｅ ｓ ｌｎ ｕ ｃｉｎ ｗａ ｐ ｌｅ ｏ ｃ ｎ ｔ ｔｌａ ｎｎ ｓａ ｌ ｒｉ ｉｌｎ ｕ ａ ｅｗｏ ｋ ｄ ｌｎ ．ｔ ｅ ｈｓｏ ａ ｔ ｓｕ ｕ ｌｙ ｎ ｔｅ ｏ ｇ Ｓ ｏ ｄ ｒＢ— ｐ ｉｅ ｆ ｎ ｔ ｓ ａ ｐｉｄ ｔ ｏ ｓｒ ｅ ｒ ｉｇ ｓ ｉ ｆ ｉ ｏ ｕｃ ｓ ｍｐｅ ｙ ｉｔｒ ｏａｉ ｇ ｈ ｓｏ ｉａ ａａ ｔｃ ｎ ｆｇ ｅ ｏ ｓ ｏ ｃ ｍｉ ｓ ｏ ｎ ｄ ｑｕ ｔ ａ ｌｓ ｉ ａ ｌｓｂ ｎ ｅ ｐ ｌｔｎ ｉｔｒｃ ｌｄ ｔ．Ｉ ａ ｕｒ ｕｔ ｈ ｒ ｏ ｎｇ ｆｉ ａ ｅ ａｅ ｓ ｍｐ ｅ ｎ ＢＰ ｕｒｌＮｅｗｏ ｋ ｍｏ ｅ ，ｄ ｅ ｔｒｒｓ ｏ ｄ ｔ ｏ — ｉ ｔ Ｎｅ ａ ｔ ｒ ｄ ｌ ｏ ｂ ｔｅ ｅｐ ｎ ｏ ｎ ｎ