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基于FPGA的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的硬件實現(xiàn)
- 介紹了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡，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)絡在FPGA上的實現(xiàn)，并以XOR問題為算例進行硬件仿真，得出仿真結(jié)果與理論值一致。
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一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應學習算法
- 建立了一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的自適應學習模型。該模型事先不需要確定隱層節(jié)點的中心位置和數(shù)量，而是在學習過程中，根據(jù)相應的添加策略和刪除策略，自適應地增加或減少隱層節(jié)點的數(shù)量。最終形成的網(wǎng)絡不僅結(jié)構(gòu)簡單，精度高，而且具有較好的泛化能力。
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基于Gabor小波與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的人臉識別新方法
- 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)絡的結(jié)構(gòu)和初值，采用混合學習法訓練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡。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)秀的學習效率和識別效果。
- 關(guān)鍵字： 人臉 識別 方法 神經(jīng)網(wǎng)絡 RBF Gabor 小波 基于
基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的控制系統(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 基于 仿真
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡在紅外CO2傳感器壓力補償中的應用研究
- 0 引 言 在目前種類繁多的CO2傳感器中，紅外光學式因為其體積小、壽命長、反應快、精度高等優(yōu)點，已經(jīng)成為CO2氣體分析最常用的方法，但因環(huán)境總壓的影響一直是這種分析方法中難以解決的主要問題之一，所以，它的適用范圍受到了很大的限制。在實際應用中，此類傳感器通常都用在標準大氣壓環(huán)境中，其環(huán)境總壓基本保持恒定，不存在受總壓影響的情況。目前，一些精度較高的紅外CO2傳感器都通過采用壓力補償措施來保證分析測量精度，其中，比較簡單常見的一種數(shù)學方法是利用最小二乘法對不同分壓值的CO2氣體由于環(huán)境總壓變化引
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