【摘要】i湖南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)題目基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的指紋識(shí)別系統(tǒng)研究作者顏金偉學(xué)院專業(yè)學(xué)號(hào)指導(dǎo)教師二〇〇年月日i湖南科技大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)任務(wù)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(chǔ)、并行處理以及自學(xué)習(xí)能力等優(yōu)點(diǎn),已經(jīng)在模式識(shí)別、信號(hào)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(yīng)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(xùn)練方法,網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)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(shí)別一、實(shí)驗(yàn)要求采用三層前饋BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)人臉YALE數(shù)據(jù)庫的識(shí)別。二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)算法實(shí)驗(yàn)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(gè)神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)
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(yù)測(cè)研究摘要電力需求預(yù)測(cè)是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的基礎(chǔ),對(duì)一個(gè)電力系統(tǒng)而言,提高電網(wǎng)運(yùn)行的安全性和經(jīng)濟(jì)性,改善電能質(zhì)量,都依賴于準(zhǔn)確的電力需求預(yù)測(cè)。中長期電力預(yù)測(cè)可以為新發(fā)電機(jī)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(yù)測(cè)模型進(jìn)行電力需求預(yù)測(cè)。首先,采用模式預(yù)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(jì)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(dāng)廣泛,原則上講它并不依賴于被控對(duì)象的具體數(shù)學(xué)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(duì)系統(tǒng)偏差的響應(yīng)變差,參數(shù)需重新整定。針對(duì)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
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(xué)習(xí)過程42空氣質(zhì)量檢測(cè)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(yù)處理6神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的確定7隱層
2024-11-10 04:09
【摘要】第四章基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)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(cè)量通用模型?基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟測(cè)量技術(shù)應(yīng)用實(shí)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(diǎn)?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(diǎn),目前已經(jīng)成功地應(yīng)用到信號(hào)處理、模式識(shí)別、機(jī)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(xué)習(xí)算法簡單等特點(diǎn),近年來得到廣泛的關(guān)注,相關(guān)技術(shù)已經(jīng)在預(yù)測(cè)、分類等領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)化。本文針對(duì)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(diǎn)經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用—字符識(shí)別主要內(nèi)容規(guī)模并行計(jì)算線性處理棒性組織及自適應(yīng)性能力想能力人類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn):
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(yīng)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(duì)探索非線性復(fù)雜問題具有重要意義,而且它具有廣泛的應(yīng)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(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能的算法;通過BP學(xué)習(xí)算法的推導(dǎo)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(yīng)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(diǎn)和缺點(diǎn) 12第三章BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)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(cè)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(xùn)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(yù)測(cè)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(dá)、學(xué)習(xí)樣本難于確定等問題,而且能夠較準(zhǔn)確地提取出煤層瓦斯含量與其各個(gè)影響因素之間的非線性關(guān)系。通過實(shí)例運(yùn)算驗(yàn)證,其預(yù)測(cè)精度較神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提高了4.84%~25.79%,應(yīng)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(diǎn)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(dǎo)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(dòng)控制、家用電器等許多方面得到廣泛地應(yīng)用。隨著電子技術(shù)的發(fā)展
2025-06-19 12:59