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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章 最新資訊

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自主吸塵機器人混合視覺研究

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能傳感器模塊設(shè)計中的應(yīng)用

  • 引言不論是傳統(tǒng)工藝制作的經(jīng)典傳感器，還是半導(dǎo)體工藝制作的現(xiàn)代傳感器，都存在交叉敏感。交叉敏感是引起單傳感器系統(tǒng)不穩(wěn)定的主要因素，表現(xiàn)為傳感器標(biāo)稱的目標(biāo)參量恒定不變，而其它非目標(biāo)參量變化時，該傳感器的輸
  • 關(guān)鍵字： 設(shè)計  應(yīng)用  模塊  傳感器  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  智能  RBF  

基于計算機視覺和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的煙葉品質(zhì)智能識別

  • 摘要：在對煙葉品質(zhì)進(jìn)行圖像處理過程中，借助MATLAB圖像處理工具箱和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對各種類型的煙葉的數(shù)字圖像進(jìn)行計算機視覺分析，包括邊緣檢測、輪廓提取、用圖像工具箱抽取煙葉數(shù)字圖像特征，將待測煙葉樣本與標(biāo)
  • 關(guān)鍵字： 計算機視覺  方法  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  智能識別    

GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報中的應(yīng)用

  • 摘要：為了預(yù)報電力系統(tǒng)負(fù)荷，采用GRNN(廣義回歸網(wǎng)絡(luò))的方法，通過GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)報網(wǎng)絡(luò)模型，用MAT LAB7．0仿真，達(dá)到了預(yù)測的目的。利用GRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)果準(zhǔn)確率高，避免了BP網(wǎng)絡(luò)預(yù)
  • 關(guān)鍵字： 預(yù)報  應(yīng)用  負(fù)荷  電力系統(tǒng)  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  GRNN  

基于NIOS_II多核技術(shù)的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實現(xiàn)

  • 基于NIOS_II多核技術(shù)的Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實現(xiàn),為了充分發(fā)揮人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的并行計算、分布式存儲的優(yōu)點,提出了將NIOSⅡ多核技術(shù)應(yīng)用于Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)硬件實現(xiàn)的方法.采用中斷方式和SDRAM實現(xiàn)多核之間的通信,并將所實現(xiàn)的硬件用于數(shù)字識別,驗證了多核通信方
  • 關(guān)鍵字： 硬件  實現(xiàn)  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  Hopfield  NIOS_II  核技術(shù)  基于  

基于NN與CBR的雷達(dá)故障診斷專家系統(tǒng)設(shè)計

  • 摘要：快速有效地診斷和排除雷達(dá)故障是當(dāng)前裝備維修保障工作的重點。對雷達(dá)這樣復(fù)雜的設(shè)備進(jìn)行故障源的充分暴露和故障定位，僅依靠傳統(tǒng)單一的方法有較大的局限性，故設(shè)計并實現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)與基于案例推理(CBR)的雷達(dá)故障診斷專家系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由輸入模塊，推理模塊及管理維護(hù)模塊等組成。診斷實例表明，運用NN與CBR相結(jié)合的技術(shù)建立的故障診斷專家系統(tǒng)，診斷結(jié)果與實際吻合，且具有診斷速度快、針對性強等優(yōu)點。
  • 關(guān)鍵字： 雷達(dá)故障  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  201203  

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器在軟開關(guān)中的應(yīng)用

  • 1引言近年來，電力電子技術(shù)發(fā)展迅速，直流開關(guān)電源廣泛應(yīng)用于各個領(lǐng)域[1]。軟開關(guān)技術(shù)尤其是軟開關(guān)諧振變...
  • 關(guān)鍵字： 軟開關(guān)  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  控制  

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種傳感器溫度補償方法

  • 摘要：簡單介紹了硅壓阻式傳感器溫度誤差產(chǎn)生的原因及其特點，提出了一種利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對其溫度誤差及非線性誤差進(jìn)行補償?shù)姆椒ā８鶕?jù)傳感器溫度誤差的特點設(shè)計了一個多層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中傳感器測試電路中四臂電
  • 關(guān)鍵字： 補償  方法  溫度  傳感器  BP  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  基于  

基于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FIR濾波器的設(shè)計方案

  • 引 言　　IIR濾波器不易做成線性相位，F(xiàn)IR濾波器只要滿足一定條件就可做成線性相位，F(xiàn)IR濾波器有傳統(tǒng)的設(shè)計方法，如窗函數(shù)法、頻率采樣法、切比雪夫逼近法等;曾湊訓(xùn)熱頌岢雋艘恢只于余弦基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法，給出了該
  • 關(guān)鍵字： FIR  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  濾波器  設(shè)計方案    

基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)觀測器設(shè)計

  • 根據(jù)非線性系統(tǒng)利用前饋網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力，設(shè)計了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器，并利用網(wǎng)絡(luò)權(quán)值校正法，建立Lyapunov函數(shù)對觀測器的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析。為了加快訓(xùn)練速度，在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時采用LM優(yōu)化算法來實現(xiàn)，仿真結(jié)果不僅證明了所設(shè)計的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的有效性，還證實了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法后的優(yōu)越性。
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徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片ZISC78及其應(yīng)用

  • 摘要：ZISC78是IBM公司和Sillicon公司聯(lián)合生產(chǎn)的一種具有自學(xué)習(xí)功能的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，文中主要介紹了ZICS78芯片的功能、原理，給出了ZISC78神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片在艦載武器系統(tǒng)中進(jìn)行船舶運動實時預(yù)報的應(yīng)用方法。１
  • 關(guān)鍵字： 及其  應(yīng)用  ZISC78  芯片  函數(shù)  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  向基  

基于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三相全控整流電路故障診斷

  • 摘要：研究了遞階遺傳算法用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)確定問題，以期利用遞階遺傳算法的二級編碼結(jié)構(gòu)解決以往同時優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、權(quán)值、閾值效率不高的難題。此外，建立了三相橋式全控整流電路的故障模型，并對幾種常見故
  • 關(guān)鍵字： 電路  故障  診斷  整流  全控  優(yōu)化  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  三相  基于  

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的傳感器溫度誤差補償

  • 目前，我國在役長距離油氣輸送管道總長兩萬公里左右，腐蝕導(dǎo)致的油氣泄漏事故時有發(fā)生，造成了經(jīng)濟(jì)損失、能源浪費。因此，對油氣管道進(jìn)行檢測在國民經(jīng)濟(jì)中占有極為重要的地位。漏磁檢測法是國家863高科技項目“
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基于模糊輸入的BP-ART2混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力變壓器故障綜合診斷中的應(yīng)用

  • 基于模糊輸入的BP-ART2混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力變壓器故障綜合診斷中的應(yīng)用,根據(jù)模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論，提出了變壓器故障診斷的新方法，根據(jù)DGA(dissolved gas analysis) 法、電氣試驗法及外部故障特征法，建立了基于模糊輸入的BP-ART2混和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電力變壓器故障進(jìn)行綜合診斷。仿真結(jié)果表
  • 關(guān)鍵字： 故障  變壓器  綜合  診斷  應(yīng)用  電力  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  模糊  輸入  

一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)算法

  • 建立了一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)學(xué)習(xí)模型。該模型事先不需要確定隱層節(jié)點的中心位置和數(shù)量，而是在學(xué)習(xí)過程中，根據(jù)相應(yīng)的添加策略和刪除策略，自適應(yīng)地增加或減少隱層節(jié)點的數(shù)量。最終形成的網(wǎng)絡(luò)不僅結(jié)構(gòu)簡單，精度高，而且具有較好的泛化能力。
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

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