- 隨著控制理論的不斷完善和發展，以及計算機技術在工業控制領域的廣泛應用，控制系統的自動化水平、控制品質均得到了顯著的改善和提高。在追求控制系統良好控制性能的同時，對提高系統的可靠性和可維修性也提出了越來
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診斷 專家系統 故障 生產過程 神經網絡 火電廠 基于
- 在人臉識別中，高維、小樣本是一個問題。對此，提出了一種基于Gabor小波與徑向基函數(RBF)神經網絡的人臉識別方法。首先對人臉進行Gabor濾波，選取有效的Gabor組合。進行小波分解，獲取低頻圖像，構造特征矢量，采用主分量分析降低特征維數。接著，提出了一種聚類方法用于確定RBF神經網絡的結構和初值，采用混合學習法訓練RBF神經網絡。用ORL人臉庫進行試驗，結果表明本文提出的方法具有優秀的學習效率和識別效果。
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人臉 識別 方法 神經網絡 RBF Gabor 小波 基于
- 引 言
傳感器是現行研究的壓鑄機實時檢測與控制系統的關鍵部件，系統利用傳感器對壓鑄機的各重要電控參數 (如：合型力、油壓、壓射速度、模具溫度等)進行檢測，并進行準確控制。這一過程中，各傳感器輸出信號的
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故障 診斷方法 傳感器 控制系統 RBF 神經網絡 基于 仿真
- 摘要：基于線性神經網絡原理，提出線性神經網絡的模型，并利用Matlab實現Widrow-Hoff神經網絡算法。分析Matlab人工神經網絡工具箱中有關線性神經網絡的工具函數，最后給出線性神經網絡在系統辨識中的實際應用。通過對
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Widrow-Hoff 神經網絡 應用研究
- 摘 要：以電加熱爐為控制對象，提出一種基于BP神經網絡的PID控制策略。針對BP網絡學習速度的緩慢性及較差的泛化能力，受Fletcher-Reeves線性搜索方法的指引，對傳統BP神經網絡進行改進，改善算法在訓練過程中的收
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PID 控制 研究 加熱爐 神經網絡 改進 BP 基于
- 摘要：提出一種基于模擬退火神經網絡設計FIR數字濾波器的方法，是對用神經網絡設計方法的一種改進。由于線性相位FIR數字濾波器的幅頻特性是有限項的傅里葉級數，因此構造了一個三層余弦基神經網絡模型，并用模擬退火
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FIR 模擬退火 濾波器設計 神經網絡
- 摘要：隨著智能信息技術的發展，模糊神經網絡算法廣泛應用于工業控制。但該算法尚未應用于PLC。針對這種現狀，給出基于S7-200PLC的模糊神經網絡算法設計。利用模糊神經網絡算法的理論知識，在S7-200的平臺上采用梯形
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算法 設計 神經網絡 模糊 S7-200 PLC 基于
- 1 BP網絡結構及其算法
反向傳播算法又稱誤差后向傳播算法(Error Back Propagation Algorithm)，它是用來訓練多層前饋網絡的一種學習算法。是一種有監督的學習算法。通常稱用誤差反向傳播算法訓練的網絡叫BP網絡
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神經網絡 編碼器
- 移動機器人沿墻導航控制包含了追蹤和避障兩種情況，是移動機器人研究中的常見問題。它是指機器人在一定方向上沿墻運動，或者更一般意義上的沿著物體輪廓運動，并與墻保持一定距離。移動機器人利用聲納采集機器人與墻體的距離和角度信息，通過模糊神經網絡將輸入數據進行融合，從而判斷移動機器人的位姿信息，輸出左右輪速度控制其動作。實驗證明此方法可以有效地保證移動機器人在安全距離內沿墻體運動。對比采用模糊神經網絡前后的實驗，采用后的移動機器人沿墻導航控制軌跡優于采用前，均方誤差大大減小。
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導航 控制 機器人 移動 模糊 神經網絡 基于
- 1、引言 導彈的運動模型是一個十分復雜的非線性變參數模型。反饋線性化是一種重要的非線性控制方法，其基本思想是通過狀態變換，將一個非線性系統的動態特性全部或部分變換成線性特性，從而用成熟的線性控制方
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控制器 設計 滑模 適應 神經網絡 基于
- 肺癌是目前全世界最常見的惡性腫瘤之一，其發病率和死亡率不斷上升。究其原因是肺癌病因不明，發病時間短、轉移快、惡性程度高，早期不易診斷，到中、晚期失去了手術機會，患者五年生存率僅為15％左右。早期發現可使患者五年內生存率提高到70％～80％。所以早期發現、早期診斷、早期治療是提高肺癌生存率和降低死亡率的關鍵。肺癌早期通常無特殊癥狀，幾乎不被醫生和病人警覺，并且常用診斷方法難以做到早期發現、早期定性診斷。
目前，基于電
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電子鼻 神經網絡 模式識別 氣體傳感器陣列 呼吸氣體
- 針對機器人伺服控制系統高速度、高精度的要求，介紹一種全數字化的基于神經網絡控制的直流電機速度伺服控制系統的設計方案。速度控制器采用BP網絡參數辨識自適應控制，并將其在FPGA進行硬件實現；同時用Nios II軟核處理器作為上位機，構成一個完整的速度伺服控制器的片上可編程系統(SOPC)。實驗結果表明，該控制系統具有較高的控制精度、較好的穩定性和靈活性。
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SOPC 系統 控制器 速度 神經網絡 電機 基于 神經網絡 伺服控制 現場可編程門陣列 Verilog HDL
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