神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章 進入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)社區(qū)
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器及仿真
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器實現(xiàn)了兩種算法本質(zhì)的結(jié)合，借助于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)，自組織能力，可實現(xiàn)PID參數(shù)的在線調(diào)整，控制器自適應(yīng)性好；該算法不要求被控對象有精確的數(shù)學(xué)模型，擴大了應(yīng)用范圍，控制效果良好；在合理選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)的情況下，該算法有很強的泛化能力?；谝陨蟽?yōu)點，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器具有很好的發(fā)展應(yīng)用前景。
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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路最優(yōu)測試集的生成設(shè)計
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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有源電力濾波器應(yīng)用研究
- 基于瞬時無功功率諧波動態(tài)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合控制電網(wǎng)諧波動態(tài)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)提高準確實時性，在此基礎(chǔ)上結(jié)合有源電力濾波器進行仿真實驗，觀察諧波動態(tài)檢測。
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基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID參數(shù)自整定方法的研究
- 建立一個基于改進的CMAC小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID參數(shù)自整定控制系統(tǒng)，該PID參數(shù)的整定方法為基于規(guī)則的整定方法，不必精確地辨識被控對象的數(shù)學(xué)模型，只需將系統(tǒng)誤差 的時間特性中的特征值送入CMAC網(wǎng)絡(luò)，CMAC再根據(jù)輸入的特征值得出相應(yīng)的PID參數(shù)的變化量，即可實現(xiàn)PID參數(shù)的自整定。
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一種新的基于改進的ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DTMF解碼器方
- 本文提出了一種新的基于改進的ADALINE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shè)計。仿真結(jié)果和實際工程實驗均表明該算法比傳統(tǒng)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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隨機逼近LMS算法的仿真研究
- 1 引言
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(shù)的單個神經(jīng)元，通過簡單的學(xué)習(xí)算法就可成功實現(xiàn)分類。即對于兩個不同類中的輸入矢量，神經(jīng)元的輸出值為0或1。但對于大多數(shù)非線性 - 關(guān)鍵字： Adaline LMS 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 仿真研究
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火電廠生產(chǎn)過程故障診斷專家系統(tǒng)
- 隨著控制理論的不斷完善和發(fā)展，以及計算機技術(shù)在工業(yè)控制領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，控制系統(tǒng)的自動化水平、控制品質(zhì)均得到了顯著的改善和提高。在追求控制系統(tǒng)良好控制性能的同時，對提高系統(tǒng)的可靠性和可維修性也提出了越來
- 關(guān)鍵字： 診斷 專家系統(tǒng) 故障 生產(chǎn)過程 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 火電廠 基于
基于Gabor小波與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別新方法
- 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(shù)(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(gòu)造特征矢量，采用主分量分析降低特征維數(shù)。接著，提出了一種聚類方法用于確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和初值，采用混合學(xué)習(xí)法訓(xùn)練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。用ORL人臉庫進行試驗，結(jié)果表明本文提出的方法具有優(yōu)秀的學(xué)習(xí)效率和識別效果。
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基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)傳感器故障診斷方法
- 引 言
傳感器是現(xiàn)行研究的壓鑄機實時檢測與控制系統(tǒng)的關(guān)鍵部件，系統(tǒng)利用傳感器對壓鑄機的各重要電控參數(shù) (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 - 關(guān)鍵字： 故障 診斷方法 傳感器 控制系統(tǒng) RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 基于 仿真
Widrow-Hoff神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)規(guī)則的應(yīng)用研究
- 摘要：基于線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，提出線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型，并利用Matlab實現(xiàn)Widrow-Hoff神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。分析Matlab人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱中有關(guān)線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工具函數(shù)，最后給出線性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在系統(tǒng)辨識中的實際應(yīng)用。通過對
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基于模擬退火神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的I型FIR數(shù)字濾波器設(shè)計
- 摘要：提出一種基于模擬退火神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計FIR數(shù)字濾波器的方法，是對用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計方法的一種改進。由于線性相位FIR數(shù)字濾波器的幅頻特性是有限項的傅里葉級數(shù)，因此構(gòu)造了一個三層余弦基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并用模擬退火
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