【摘要】基于MATLAB的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用目錄1緒論 1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究背景和意義 1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展與研究現(xiàn)狀 2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究內(nèi)容和目前存在的問題 3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用 42神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及BP神經(jīng)網(wǎng)
2025-06-22 03:11
【摘要】I基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路故障診斷摘要電路的故障診斷和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當今學術(shù)界的兩大熱點問題。本文主要是以模擬電路的故障診斷為例進行研究。目的在于將模擬電路故障診斷與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的最新成果相結(jié)合,探索解決模擬電路故障診斷的一條新的途徑。在簡要介紹標準BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理的基礎(chǔ)上,詳細說明了基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的模擬電路故障診斷方法
2024-12-04 09:30
【摘要】有導(dǎo)師學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸擬合—汽油辛烷值預(yù)測基礎(chǔ)理論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習規(guī)則又稱神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練算法,用來計算更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值。學習規(guī)則有兩大類別:有導(dǎo)師學習和無導(dǎo)師學習。在有導(dǎo)師學習中,需要為學習規(guī)則提供一系列正確的網(wǎng)絡(luò)輸入/輸出對(即訓(xùn)練樣本),當網(wǎng)絡(luò)輸入時,將網(wǎng)絡(luò)輸出與相對應(yīng)的期望值進行比較,然后應(yīng)用
2025-05-26 12:08
【摘要】本科生畢業(yè)設(shè)計(論文)題目:姓名:學號:學院:
2025-06-20 12:28
【摘要】第四章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論BeijingUniversityofPostsandTelemunications.2人工神經(jīng)元模型人工神經(jīng)元是對人或其它生物的神經(jīng)元細胞的若干基本特性的抽象和模擬。?生物神經(jīng)元模型生物神經(jīng)元主要由細胞體、樹突和軸突組成,樹突和軸突負責傳入和傳出信息,興奮性的沖動沿樹突抵達細胞體,在細胞膜上累積形成興奮性電位
2025-05-26 18:04
【摘要】有導(dǎo)師學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類—鳶尾花種類識別1.GRNN的結(jié)構(gòu)GRNN由輸入層、隱含層和輸出層組成。輸入層:將樣本送入隱含層,不參與運算;隱含層:神經(jīng)元個數(shù)等于訓(xùn)練集樣本數(shù),權(quán)值為歐式距離;傳遞函數(shù)為徑向基函數(shù);輸出層:線性輸出層,其權(quán)函數(shù)為規(guī)范化點積權(quán)函數(shù)。GRNN
【摘要】第四章自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的典型結(jié)構(gòu)第四章自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)競爭層輸入層第四章自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自組織學習(self-anizedlearning):通過自動尋找樣本中的內(nèi)在規(guī)律和本質(zhì)屬性,自組織、自適應(yīng)地改變網(wǎng)絡(luò)參數(shù)與結(jié)構(gòu)。自組織網(wǎng)絡(luò)的
2025-01-04 16:23
【摘要】第十一章第十一章小腦模型(小腦模型(CMAC))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)北京科技大學北京科技大學160。信息工程學院信息工程學院付冬梅付冬梅160。160。62334967第十一章第十一章小腦模型(小腦模型(CMAC))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CMAC網(wǎng)絡(luò)的基本思想與結(jié)構(gòu)模型CMAC網(wǎng)絡(luò)的工作原理C
2025-01-09 08:50
【摘要】第十一章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模(ArtificialNeuronNets)?一、引例?1981年生物學家格若根(W.Grogan)和維什(W.Wirth)發(fā)現(xiàn)了兩類蚊子(或飛蠓midges).他們測量了這兩類蚊子每個個體的翼長和觸角長,數(shù)據(jù)如下:?翼長觸角長類別?
2025-01-04 04:52
【摘要】青青衣衣BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模式識別中的應(yīng)用青青衣衣BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字識別中的應(yīng)用?數(shù)字字符識別技術(shù)在大規(guī)模數(shù)據(jù)統(tǒng)計,郵件分揀,汽車牌照、支票、財務(wù)、稅務(wù)、金融等有關(guān)數(shù)字編號的識別方面得到廣泛應(yīng)用,因此成為多年來研究的一個熱點。?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的容錯能力、強大的分類能力、自適應(yīng)和自學習等特點,備受人們的重視,在字符識別領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用。
2025-02-08 21:15
【摘要】智能控制論文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡要介紹學院:電氣工程學院專業(yè)班級:xxx姓名:xxx學號:xxx
2025-01-08 08:32
【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正PID控制研究摘要:基于反向傳播BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的學習能力,適應(yīng)能力.本文詳細敘述了BP算法的原理,并將改進的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在傳統(tǒng)的PID控制中,克服了PID控制在參數(shù)的調(diào)整過程中對于系統(tǒng)模型過分依賴的缺點.利用MATLAB仿真的結(jié)果表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自校正控制能夠使傳
2024-11-05 23:02
【摘要】第二章神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識?2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物基礎(chǔ)?2.2人工神經(jīng)元模型?2.3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型?2.4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習?2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生物基礎(chǔ)?神經(jīng)元(Neuron)也稱神經(jīng)細胞,它是生物神經(jīng)系統(tǒng)的最基本單元,它和人體中其他細胞的關(guān)鍵區(qū)別在于具有產(chǎn)生、處理和傳遞信
【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器設(shè)計中文摘要經(jīng)典PID控制算法作為一般工業(yè)過程控制方法應(yīng)用范圍相當廣泛,原則上講它并不依賴于被控對象的具體數(shù)學模型,但算法參數(shù)的整定卻是一件很困難的工作,更為重要的是即使參數(shù)整定完成,由于參數(shù)不具有自適應(yīng)能力,因環(huán)境的變化,PID控制對系統(tǒng)偏差的響應(yīng)變差,參數(shù)需重新整定。針對上述問題,人們一直采用模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等各種調(diào)整PID參數(shù)的自適應(yīng)方法,力圖克服這一難
【摘要】智能控制導(dǎo)論實驗報告智能控制導(dǎo)論實驗報告2012-01-09姓名:常青學號:0815321002班級:08自動化指導(dǎo)老師:方慧娟實驗一:模糊控制器設(shè)計與實現(xiàn)一、實驗?zāi)康摹⒔Y(jié)構(gòu)以
2025-06-19 03:19