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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章 進入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)社區(qū)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型辨識的機器人迭代學(xué)習(xí)控制方法研究

  • 引言焊接機械手的軌跡跟蹤是焊接機器人控制的難點。機械手是一個典型的非線性動力系統(tǒng)，具有大慣性和大延遲。目前對機械手的控制，主要采用傳統(tǒng)PID控制。由于系統(tǒng)復(fù)雜性較高，設(shè)計人員為建立系統(tǒng)模型做出各種假設(shè)和簡
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新技術(shù)將引發(fā)行業(yè)變革

  • 　　1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)在數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用 　　盡管多核處理仍受限于馮 諾伊曼架構(gòu)本身的串行存取特性，但其卻已成為現(xiàn)代計算機技術(shù)發(fā)展的一個重要趨勢。在實際情況中，這表明依靠大量數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序例如模式識別程序無法進行恰當(dāng)分區(qū)或?qū)崟r響應(yīng)。 　　象CogniMem公司這樣的半導(dǎo)體設(shè)計公司都致力于設(shè)計用于高速和并行模式識別的元件，行業(yè)稱之為“認(rèn)知計算”芯片，主要用于運行大量數(shù)據(jù)集。盡管2007年推出的CM1K芯片僅有1024個“神經(jīng)元”，但因公司需要處理的數(shù)據(jù)量
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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的抽油機故障診斷

  • 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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基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無線火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)

  • 摘要：針對傳統(tǒng)火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)中單一傳感器數(shù)據(jù)檢測的缺陷，提出一種基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的無線多傳感信息融合火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)。該模型借助Matlab平臺進行信息融合算法模擬，并經(jīng)過試驗驗證，大大提高了火災(zāi)預(yù)警系統(tǒng)
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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)辨識和PLC控制的郵件分揀系統(tǒng)

  • 摘要：采用了具有自適應(yīng)學(xué)習(xí)速率和附加動量因子的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了郵政編碼模式識別的方法；并將辨識后的結(jié)果送入到PLC控制器中，通過PLC實現(xiàn)對郵件的自動分揀。上機實驗運行表明效果良好。
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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自主吸塵機器人混合視覺研究

RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在智能傳感器模塊設(shè)計中的應(yīng)用

  • 引言不論是傳統(tǒng)工藝制作的經(jīng)典傳感器，還是半導(dǎo)體工藝制作的現(xiàn)代傳感器，都存在交叉敏感。交叉敏感是引起單傳感器系統(tǒng)不穩(wěn)定的主要因素，表現(xiàn)為傳感器標(biāo)稱的目標(biāo)參量恒定不變，而其它非目標(biāo)參量變化時，該傳感器的輸
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基于計算機視覺和神經(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)字圖像進行計算機視覺分析，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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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故障是當(dāng)前裝備維修保障工作的重點。對雷達這樣復(fù)雜的設(shè)備進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、針對性強等優(yōu)點。
  • 關(guān)鍵字： 雷達故障  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...
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

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