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

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種傳感器溫度補(bǔ)償方法

  • 摘要：簡單介紹了硅壓阻式傳感器溫度誤差產(chǎn)生的原因及其特點(diǎn)，提出了一種利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其溫度誤差及非線性誤差進(jìn)行補(bǔ)償?shù)姆椒?。根?jù)傳感器溫度誤差的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了一個(gè)多層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中傳感器測試電路中四臂電
  • 關(guān)鍵字： 補(bǔ)償  方法  溫度  傳感器  BP  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  基于  

基于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的FIR濾波器的設(shè)計(jì)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(jì)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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基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)觀測器設(shè)計(jì)

  • 根據(jù)非線性系統(tǒng)利用前饋網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)逼近能力，設(shè)計(jì)了一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器，并利用網(wǎng)絡(luò)權(quán)值校正法，建立Lyapunov函數(shù)對(duì)觀測器的穩(wěn)定性進(jìn)行了分析。為了加快訓(xùn)練速度，在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)采用LM優(yōu)化算法來實(shí)現(xiàn)，仿真結(jié)果不僅證明了所設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)觀測器的有效性，還證實(shí)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)算法后的優(yōu)越性。
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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(dòng)實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)的應(yīng)用方法。１
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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(jí)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(duì)幾種常見故
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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(duì)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“
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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(duì)電力變壓器故障進(jìn)行綜合診斷。仿真結(jié)果表
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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
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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(hào)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(duì)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)  
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

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