科技文献检索课程作业

合集下载
  1. 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. 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. 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)。

课题名称中文:基于遗传算法优化BP神经网络的发动机转矩估计

英文:The engine torque estimation based on BP Neural Network optimized by Genetic Algorithm

选题

来源

√科研项目学习选题兴趣选题

信息调研要点需要查证的内容要点:

1、了解发动机转矩估计算法的研究现状;

2、了解神经网络目前的发展概况;

3、了解目前国内外主要的遗传优化算法,及这些算法的研究状况和应用情况;

4、了解BP神经网络的基本理论及其优化方法;

信息

调研

方法

√常规检索法√引文法实地考察√访谈法

文献信息检索检索

范围

(所

用的

数据

库)

1、CNKI《中国学术期刊网络出版总库》2002年— 2012年;

2、《CNKI博硕士学位论文库》2002年— 2012年;

3、《万方数据》2000年— 2013年;(学术论文、期刊、学位、会议、外文

文献、专利);

4、《ISI Web of science》2000年1月1日— 2013年4月12日;

5、《EI Compendex》2002年— 2012年;

6、《ProQuest学位论文》2002年— 2012年;

检索1、检索词(中文/英文)

(1) BP神经网络/ BP Neural Network

(2)遗传算法/Genetic Algorithm

(3)发动机转矩估计/ Engine Torque Estimation

信息检索词和

检索

(4)混合动力电动汽车/ Hybrid Electric Vehicle

2、检索式

(1)and ((2) or (3) or (4))

参考文献(含期刊文章、博硕士论文或专利文献)

[1]刘东阳. 重度混合动力汽车驱动模式切换中的动力源转矩协调控制[D].重庆大

学,2012.

[2]杜波. 单电机重度混合动力汽车模式切换与AMT换挡平顺性控制策略研究[D].重庆

大学,2012.

[3]秦大同,刘东阳,杜波,龚海渊. 重度混合动力汽车驱动模式切换动力源转矩协调控

制[J]. 公路交通科技,2012,(07):151-158.

[4]严运兵. 并联混合动力电动汽车的动态控制研究[D].武汉理工大学,2008.

[5]胡立群. 并联混合动力汽车发动机转矩估计的研究[D].武汉科技大学,2007.

[6]杜常清. 车用并联混合动力系统瞬态过程控制技术研究[D].武汉理工大学,2009.

[7]陈清洪. AMT/DCT自动变速器通用开发平台关键技术研究[D].重庆大学,2010.

[8] 钟颖,汪秉文.基于遗传算法的BP神经网络时间序列预测模型[J].系统工程与电子

技术,2002,24(4):9-11.

[9] 郭海丁,路志峰.基于BP神经网络和遗传算法的结构优化设计[J].航空动力学报

2003,18(2):216-220.DOI:10.3969/j.issn.1000-8055.2003.02.011.

[10] 吴建生,金龙,农吉夫等.遗传算法BP神经网络的预报研究和应用[J].数学的实践

与认识,2005,35(1):83-88.DOI:10.3969/j.issn.1000-0984.2005.01.015.

[11] 田旭光,宋彤,刘宇新等.结合遗传算法优化BP神经网络的结构和参数[J].计算机

应用与软件,2004,21(6):69-71.DOI:10.3969/j.issn.1000-386X.2004.06.030.

[12] 李伟,何鹏举,杨恒等.基于粗糙集和改进遗传算法优化BP神经网络的算法研究

[J].西北工业大学学报,2012,30(4):601-606.DOI:10.3969/j.Issn.1000-2758.2012.

04.022.

[13] 杜常清,颜伏伍,严运兵等.用于控制的发动机转矩估计方法研究[J].内燃机学

报,2008,26(5):446-451.

[14] 曹家兴,陆建平.遗传算法-贝叶斯正则化BP神经网络拟合滴定糖蜜中有机酸[J].分析化学,2011,39(5):743-747.DOI:10.3724/SP.J.1096.2011.00743.

[15]Chen, Y. (2012). Study on the application of data mining-based BP neural network forecasting model in physical training. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 6(17), 204-213.

[16]Daoxing, S. (2012). Strategic categorization and prediction of large-scale sports data based on improved rough neural network and danger model immune algorithm. Advances in Information Sciences and Service Sciences, 4(17), 561-568.

[17]Feng, Y., & Wei, C. (2013). The novel model of construction green building system by BP neural network method. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 7(5), 296-305.

[18]Huang, M., Shun, Y., & Ding, S. (2013). The analysis about college sports students' psychological adapt ability based on the fuzzy clustering analysis. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 7(5), 1061-1068.

[19]Jian, S., Jie, S., & Li, W. (2012). An improved model based on BPNN for class-D power amplifier. International Journal of Advancements in Computing Technology, 4(17), 383-392.

[20]Liang, J., Sun, T., Wang, J., & Li, B. (2012). Using BP neural network model to design and implementation of green building. International Journal of Digital Content Technology and its Applications, 6(18), 526-534.

[21]Liu, J., & Lu, H. (2012). Research and simulation of mental rotation in representation. Advances in Information Sciences and Service Sciences, 4(22), 480-486.

[22]Liu, Y., Li, Q. -., Y ao, H. -., & Wen, B. -. (2013). The intelligence evaluation method based on BP neural network. Journal of Convergence Information Technology, 8(2), 438-444.

[23] Peng, Y., & Zhao, Z. (2012). Lighting design of basketball hall based on neural network. Advances in Information Sciences and Service Sciences, 4(21), 285-293.

[24]Xie, Q., & Xue, C. (2013). Cost optimization of product warranty supply chain under networked collaborative management. Advances in Information Sciences and Service

相关文档
最新文档