【摘 要】
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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。
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:51605238),山东省重点研发计划项目(编号:2017GGX30108),青岛市源头创新计划应用基础研究项目(编号:17-1-1-92-jch),山东省高校科技计划项目(编号:J16LB07)资助。
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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。
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