- 摘要：經典的DC/DC變換器，如Buck變換器、Boost變換器、Buck－Boost變換器、羅氏變換器和Cuk變換器[1－5]，通常都是由電感和電容組成，所以它們的體積大而功率密度低。開關電感已被成功地應用于DC/DC變換器中，開創了
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DC/DC 變換器 電感 開關 控制 象限 神經網絡
- 如何準確地檢測出故障線路一直是電力系統繼電保護的重要研究課題。本文將遺傳優化神經網絡應用到故障選線中，并將多種電氣量綜合，進行故障選線。相比于以往的判別方法，此法大大提高了故障選線的準確性。
關鍵
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系統 故障 應用 接地 電流 優化 神經網絡 遺傳
- 本文提出采用Hopfield神經網絡實現CDMA多用戶通信系統中多用戶信號的檢測.利用基于檢測序列最大后驗概率最佳多用戶檢測器的似然函數與Hopfield神經網絡的能量函數的對應關系，構造一種離散Hopfield神經網絡多用戶檢測
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檢測 用戶 神經網絡
- 本文將混沌引入到蟻群算法(Ant Colony Optimization，ACO)當中，以形成混沌蟻群算法(Chaos Ant Colony Optimization，CACO)，從而提高了對于BP神經網絡的優化效率和精度，解決了上述問題；同時，也在對異步電機直接轉矩控制(DTC)轉速辨識的仿真試驗中，實現了對電機轉速的準確辨識。
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辨識 研究 速度 神經網絡 混沌 蟻群 基于
- 神經網絡PID控制器實現了兩種算法本質的結合，借助于神經網絡的自學習，自組織能力，可實現PID參數的在線調整，控制器自適應性好；該算法不要求被控對象有精確的數學模型，擴大了應用范圍，控制效果良好；在合理選擇神經網絡的結構的情況下，該算法有很強的泛化能力。基于以上優點，神經網絡PID控制器具有很好的發展應用前景。
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控制器 仿真 PID 神經網絡 BP 基于
- 近些年來，由于計算機技術、信號處理、人工智能、模式識別技術的發展，促進了故障診斷技術的不斷發展，大型復雜電子設備的出現，使得人們更迫切地希望能提高整體可靠性與維修性，這就給故障診斷提出了更高的要求。因
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診斷 應用 故障 電子設備 BP 神經網絡 優化
- 基于瞬時無功功率諧波動態檢測法，檢測的精度高、實時性好。本文闡述了基于瞬時無功功率與神經網絡組合控制電網諧波動態檢測方法的基本原理，分析了基于瞬時無功功率的諧波檢測方法，在負載突變是引進神經網絡提高準確實時性，在此基礎上結合有源電力濾波器進行仿真實驗，觀察諧波動態檢測。
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神經網絡 有源電力濾波器 應用研究
- 建立一個基于改進的CMAC小腦模型神經網絡的PID參數自整定控制系統，該PID參數的整定方法為基于規則的整定方法，不必精確地辨識被控對象的數學模型，只需將系統誤差 的時間特性中的特征值送入CMAC網絡，CMAC再根據輸入的特征值得出相應的PID參數的變化量，即可實現PID參數的自整定。
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CMAC PID 神經網絡 參數
- 本文提出了一種新的基于改進的ADALINE神經網絡的DTMF信號檢測算法，并介紹了在TMS320C5402和TLV320AIC10上采用此算法的DTMF信號解碼器方案設計。仿真結果和實際工程實驗均表明該算法比傳統的DTMF信號解碼方法具有更強的抗干擾能力；該方案具有一定的實用和參考價值。
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ADALINE DTMF 神經網絡 解碼器
- 1 引言
人工神經網絡最重要的功能之一是分類。對于線性可分問題，采用硬限幅函數的單個神經元，通過簡單的學習算法就可成功實現分類。即對于兩個不同類中的輸入矢量，神經元的輸出值為0或1。但對于大多數非線性
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Adaline LMS 神經網絡 仿真研究
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