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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的一種傳感器溫度補償方法
摘要：簡單介紹了硅壓阻式傳感器溫度誤差產生的原因及其特點，提出了一種利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡對其溫度誤差及非線性誤差進行補償?shù)姆椒?。根?jù)傳感器溫度誤差的特點設計了一個多層的BP神經(jīng)網(wǎng)絡，其中傳感器測試電路中四臂電
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模擬電路故障診斷的BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法研究
摘要：BP網(wǎng)絡是模擬電路故障診斷中應用十分廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡。針對傳統(tǒng)BP算法的誤差下降緩慢，調整時間長，甚至容易陷入局部極小點而不能自拔等局限性，提出用彈性算法與BP網(wǎng)絡相結合的方法，并結合某型雷達裝備的
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基于視覺傳感器的自主車輛地面自動辨識技術研究
摘要：該自主車輛地面自動辨識技術是以Leobot—Edu自主車輛作為試驗載體，并應用DH—HV2003UC—T視覺傳感器對常見的5種行車路面(石子路面、水泥路面、土壤路面、草地路面、磚地路面)進行圖像信息的采
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基于混沌蟻群的神經(jīng)網(wǎng)絡速度辨識器研究
本文將混沌引入到蟻群算法(Ant Colony Optimization，ACO)當中，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)絡的優(yōu)化效率和精度，解決了上述問題；同時，也在對異步電機直接轉矩控制(DTC)轉速辨識的仿真試驗中，實現(xiàn)了對電機轉速的準確辨識。
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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制器及仿真
神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器實現(xiàn)了兩種算法本質的結合，借助于神經(jīng)網(wǎng)絡的自學習，自組織能力，可實現(xiàn)PID參數(shù)的在線調整，控制器自適應性好；該算法不要求被控對象有精確的數(shù)學模型，擴大了應用范圍，控制效果良好；在合理選擇神經(jīng)網(wǎng)絡的結構的情況下，該算法有很強的泛化能力?；谝陨蟽?yōu)點，神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制器具有很好的發(fā)展應用前景。
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優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡在電子設備故障診斷中的應用
近些年來，由于計算機技術、信號處理、人工智能、模式識別技術的發(fā)展，促進了故障診斷技術的不斷發(fā)展，大型復雜電子設備的出現(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
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡的電路最優(yōu)測試集的生成設計
1 引言 人工神經(jīng)網(wǎng)絡是基于模仿生物大腦的結構和功能而構成的一種信息處理系統(tǒng)。國際著名 的神經(jīng)網(wǎng)絡專家Hecht Nielsen 給神經(jīng)網(wǎng)絡的定義是：“神經(jīng)網(wǎng)絡是一個以有向圖為拓撲結構的動態(tài)系統(tǒng)，它通過對連續(xù)或斷續(xù)
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡圖像壓縮算法乘累加單元的FPGA設計
0 引 言 神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當前的研究熱點之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后，能迅速做出反應，并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息，這
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BP神經(jīng)網(wǎng)絡圖像壓縮算法乘累加單元的FPGA設計
0 引 言 神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(Ar-tificial Neural Networks)的簡稱，是當前的研究熱點之一。人腦在接受視覺感官傳來的大量圖像信息后，能迅速做出反應，并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息，這
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基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的電加熱爐爐溫PID控制研究
摘 要：以電加熱爐為控制對象，提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID控制策略。針對BP網(wǎng)絡學習速度的緩慢性及較差的泛化能力，受Fletcher-Reeves線性搜索方法的指引，對傳統(tǒng)BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行改進，改善算法在訓練過程中的收
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LabVIEW中BP神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)及應用
BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡是一種具有廣泛應用性的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡，LabVIEW是一種圖形化編程語言，其為虛擬儀器設計者提供了一個便捷、輕松的設計環(huán)境，被工業(yè)界及研究實驗室廣泛接受。介紹了兩種在LabVIEW實現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡計算的方法，即Matlab Script節(jié)點和圖形編程，Matlab Script節(jié)點采用在LabVIEW中直接導入Matlab程序運行，而圖形編程采用圖形編程的方式實現(xiàn)算法，并分別以神經(jīng)網(wǎng)絡在函數(shù)逼近和某設備分類中的應用說明了各自的實現(xiàn)流程，實驗結果精確且形象直觀，充分體現(xiàn)了LabVIEW作為圖形化編程語言的特點。
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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的模擬電路診斷系統(tǒng)研究
摘要：以現(xiàn)代測試技術、信號處理、信息融合等理論為基礎，以神經(jīng)網(wǎng)絡在模擬電路故障診斷中的應用為主線，詳細討論BP神經(jīng)網(wǎng)絡在模擬電路故障診斷中的應用和故障特征提取方法。采用多頻組合法建立了故障樣本集。對選定
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