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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)

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(yùn)動實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)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(shí)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(bǔ)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(shí)有發(fā)生，造成了經(jīng)濟(jì)損失、能源浪費(fèi)。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(xiàng)目“
關(guān)鍵字：誤差補(bǔ)償溫度傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 融合基于

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(yàn)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(diǎn)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(diǎn)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。
關(guān)鍵字： RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 學(xué)習(xí)算法

用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的二象限開關(guān)電感DC/DC變換器

摘要：經(jīng)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(guān)電感已被成功地應(yīng)用于DC/DC變換器中，開創(chuàng)了
關(guān)鍵字： DC/DC 變換器電感開關(guān) 控制象限神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在小電流接地系統(tǒng)故障選線中的應(yīng)用

如何準(zhǔn)確地檢測出故障線路一直是電力系統(tǒng)繼電保護(hù)的重要研究課題。本文將遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到故障選線中，并將多種電氣量綜合，進(jìn)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(zhǔn)確性。
　　關(guān)鍵
關(guān)鍵字：系統(tǒng) 故障應(yīng)用接地電流優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 遺傳

一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多用戶檢測器

本文提出采用Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)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(yàn)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
關(guān)鍵字：檢測用戶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在變速箱齒輪故障診斷中的應(yīng)用

關(guān)鍵字：故障診斷神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) RBF網(wǎng)絡(luò) 變速箱齒輪

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和DSP的錫爐溫度控制系統(tǒng)的研究

關(guān)鍵字：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) DSP 溫度控制

一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感知器的雙足行走機(jī)器人

關(guān)鍵字：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 感知器雙足行走機(jī)器人穩(wěn)定性控制

冗余度TT-VGT機(jī)器人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)控制

關(guān)鍵字：冗余度 TT-VGT機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模型參考自適應(yīng)控制

基于混沌蟻群的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)速度辨識器研究

本文將混沌引入到蟻群算法(Ant Colony Optimization，ACO)當(dāng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化效率和精度，解決了上述問題；同時(shí)，也在對異步電機(jī)直接轉(zhuǎn)矩控制(DTC)轉(zhuǎn)速辨識的仿真試驗(yàn)中，實(shí)現(xiàn)了對電機(jī)轉(zhuǎn)速的準(zhǔn)確辨識。
關(guān)鍵字：辨識研究速度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 混沌蟻群基于

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(shí)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(shí)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(kuò)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(qiáng)的泛化能力。基于以上優(yōu)點(diǎn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制器具有很好的發(fā)展應(yīng)用前景。
關(guān)鍵字：控制器仿真 PID 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) BP 基于

優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電子設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用

近些年來，由于計(jì)算機(jī)技術(shù)、信號處理、人工智能、模式識別技術(shù)的發(fā)展，促進(jìn)了故障診斷技術(shù)的不斷發(fā)展，大型復(fù)雜電子設(shè)備的出現(xiàn)，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
關(guān)鍵字：診斷應(yīng)用故障電子設(shè)備 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 優(yōu)化

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電路

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識和PLC控制的郵件分揀系統(tǒng)
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資料下載

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視頻

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