神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章 進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)社區(qū)
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽油機(jī)故障診斷
- 1引言神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在學(xué)習(xí)速度、適應(yīng)性、非線性映射等性能上有獨特的優(yōu)勢,能夠進(jìn)行有效的監(jiān)督分類,因此常...
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基于FPGA的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件實現(xiàn)
- 介紹了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并采用CORDIC算法實現(xiàn)了其隱層非線性高斯函數(shù)的映射。同時，為縮減ROM表的存儲空間并提高查表效率，本設(shè)計還采用了基于STAM算法的非線性存儲。最后，以Altera公司開發(fā)的EDA工具QuarlusⅡ作為編譯、仿真平臺，采用Cyclone系列中的EP1C6Q 240C8器件，實現(xiàn)了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在FPGA上的實現(xiàn)，并以XOR問題為算例進(jìn)行硬件仿真，得出仿真結(jié)果與理論值一致。
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一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多用戶檢測器設(shè)計
- 本文提出采用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)CDMA多用戶通信系統(tǒng)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(shù)與Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的能量函數(shù)的對應(yīng)關(guān)系，構(gòu)造一種離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多用戶檢測
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鍋爐燃燒系統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模及多目標(biāo)優(yōu)化研究
- 摘要：隨著環(huán)境保護(hù)要求的日益嚴(yán)格和燃煤價格的不斷上漲，在“廠網(wǎng)分開，競價上網(wǎng)”的運行機(jī)制下，電站鍋爐面臨降低運行成本與降低污染物排放的雙重要求，高效率、低污染的燃燒優(yōu)化技術(shù)口益引起人們的關(guān)注
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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自主吸塵機(jī)器人混合視覺研究
- 摘要：針對自主吸塵機(jī)器人非結(jié)構(gòu)化的工作環(huán)境及避障的實時性要求，提出融合了超聲波傳感器和紅外傳感器的混合視...
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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)
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基于計算機(jī)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(jī)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)
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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
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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(qiáng)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
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