【摘要】i湖南科技大學畢業(yè)設(shè)計(論文)題目基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識別系統(tǒng)研究作者顏金偉學院專業(yè)學號指導教師二〇〇年月日i湖南科技大學畢業(yè)設(shè)計(論文)任務書
2025-08-20 15:50
【摘要】基于MATLAB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法研究及仿真摘要:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以其具有信息的分布存儲、并行處理以及自學習能力等優(yōu)點,已經(jīng)在模式識別、信號處理、智能控制及系統(tǒng)建模等領(lǐng)域得到越來越廣泛的應用。MATLAB中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱是以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為基礎(chǔ),利用MATLAB語言構(gòu)造出許多典型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳遞函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)權(quán)值修正規(guī)則和網(wǎng)絡(luò)訓練方法,網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計者可根據(jù)自己的需要調(diào)用工具箱中有關(guān)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2025-06-19 12:34
【摘要】........【代碼及說明見第四頁】基于三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別一、實驗要求采用三層前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)標準人臉YALE數(shù)據(jù)庫的識別。二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學習算法實驗中建議采用如下最簡單的三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),輸入層為,有n個神經(jīng)元節(jié)點
2025-06-23 21:38
【摘要】I/64基于局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力需求預測研究摘要電力需求預測是實現(xiàn)電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟運行的基礎(chǔ),對一個電力系統(tǒng)而言,提高電網(wǎng)運行的安全性和經(jīng)濟性,改善電能質(zhì)量,都依賴于準確的電力需求預測。中長期電力預測可以為新發(fā)電機組的安裝以及電網(wǎng)的規(guī)劃、增容和改建等提供決策支持,是電力規(guī)劃部門的重要工作之一。本文提出基于局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預測模型進行電力需求預測。首先,采用模式預處理
2025-06-27 20:43
【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)不具有自適應能力,因環(huán)境的變化,PID控制對系統(tǒng)偏差的響應變差,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)的自適應方法,力圖克服這一難
2025-06-20 12:28
【摘要】目錄摘要2關(guān)鍵詞2Abstract2Keywords2引言31BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述3基本原理3BP算法學習過程42空氣質(zhì)量檢測模型的建立6樣本數(shù)據(jù)6收集和整理分組6輸入/輸出變量的確定及其數(shù)據(jù)的預處理6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的確定7隱層
2025-11-01 04:09
【摘要】第四章基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測量方法黃福珍本章主要內(nèi)容?人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述?BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測量通用模型?基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測量技術(shù)應用實例人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展簡史?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)類型
2025-01-20 03:33
【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的函數(shù)擬合算法研究[摘要]人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetwork,ANN)是智能領(lǐng)域的研究熱點,目前已經(jīng)成功地應用到信號處理、模式識別、機器控制、專家系統(tǒng)等領(lǐng)域中。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因具有結(jié)構(gòu)、學習算法簡單等特點,近年來得到廣泛的關(guān)注,相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在預測、分類等領(lǐng)域中實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。本文針對經(jīng)典的函數(shù)擬合問題,以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為工具,力求
2025-06-24 15:39
【摘要】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法郟東耀經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特點經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學模型經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用—字符識別主要內(nèi)容規(guī)模并行計算線性處理棒性組織及自適應性能力想能力人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點:
2025-05-26 18:03
【摘要】1/44摘要隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究和應用越來越廣泛,誤差反向傳播算法(BP算法)的提出,成功地解決了求解非線性連續(xù)函數(shù)的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值調(diào)整問題,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如今成為最廣泛使用的網(wǎng)絡(luò),研究它對探索非線性復雜問題具有重要意義,而且它具有廣泛的應用前景。以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為例,討論了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及幾種改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的算法;通過BP學習算法的推導和
2025-06-23 19:38
【摘要】基于BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)畢業(yè)論文目錄第一章引言 1神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述 1 1 2 2 3 3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用領(lǐng)域 3第二章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 5BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 5神經(jīng)元 5 5 9BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 9BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要功能 11BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點和缺點 12第三章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應用
2025-06-22 01:33
【摘要】1目錄摘要................................................................3Abstract............................................................4第1章緒論...........................
2025-08-22 17:30
【摘要】目錄摘要 3Abstract 4第1章緒論 5 5 5 6 6第2章入侵檢測技術(shù) 8 8 8 8 10 10 10 11 13第3章小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 15 15 15 15 16 17 18 18 18 19 19 20 20BP網(wǎng)絡(luò)的訓練及算法 21 22第4章
2025-06-27 20:29
【摘要】基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤層瓦斯含量預測研究陳闖模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型研究結(jié)果表明:模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不僅能夠較好地解決模糊信息難于定量表達、學習樣本難于確定等問題,而且能夠較準確地提取出煤層瓦斯含量與其各個影響因素之間的非線性關(guān)系。通過實例運算驗證,其預測精度較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提高了4.84%~25.79%,應用于煤層瓦
2025-01-05 13:47
【摘要】1緒論隨著現(xiàn)代化大生產(chǎn)的發(fā)展,電子線路故障診斷技術(shù)的研究越來越重要。根據(jù)電子線路的特點可將電子線路故障診斷分為模擬電路的故障診斷和數(shù)字電路的故障診斷。在現(xiàn)代電子設(shè)備中,絕大部分電子設(shè)備故障是由于模擬電路故障導致的,可以說,模擬電路的可靠性幾乎決定了電子設(shè)備的可靠性。模擬電路故障診斷的背景意義目前,模擬電路在航天、通信、自動控制、家用電器等許多方面得到廣泛地應用。隨著電子技術(shù)的發(fā)展
2025-06-19 12:59