【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(qiáng)的學(xué)習(xí)能力,適應(yīng)能力.本文詳細(xì)敘述了BP算法的原理,并將改進(jìn)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(diǎn).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
2024-11-13 23:02
【摘要】1研究生課程期終論文課程名稱:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)任課教師:彭洪論文題目:基于遺傳-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手寫數(shù)字識別姓名:
2025-06-13 07:07
【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)
2025-07-03 18:42
【摘要】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常點(diǎn)檢測應(yīng)用研究畢業(yè)論文目錄1引言 1 1 傳統(tǒng)已有異常點(diǎn)算法介紹 1 1 2 3 5 62基于屬性特征在異常點(diǎn)檢測中的研究 73BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹 9 9 9修正權(quán)值 104異常檢測中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì) 13 13 13 145實(shí)驗(yàn)研究 17 17:把bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相似性代替距離算法相
2025-07-04 08:08
【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的日負(fù)荷預(yù)測1BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetworks,即ANN)是一種采用物理可實(shí)現(xiàn)的系統(tǒng)來模仿人腦神經(jīng)細(xì)胞的結(jié)構(gòu)和功能的系統(tǒng)。它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎(chǔ)上提出的,試圖通過模擬大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理、記憶信息的方式進(jìn)行信息處理。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是近年來十分熱門的交叉學(xué)科,它涉及生物、電子、計(jì)算機(jī)、數(shù)學(xué)和物理學(xué)科,有著非常廣泛
2025-06-25 15:40
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第4講BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)何建華電信系,華中科技大學(xué)2020年2月28日2020/11/232一、內(nèi)容回顧二、BP網(wǎng)絡(luò)三、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)四、改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)五、內(nèi)容小結(jié)內(nèi)容安排2020/11/233一、內(nèi)容回顧
2024-10-25 20:05
【摘要】人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其應(yīng)用第4講BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)何建華電信系,華中科技大學(xué)2022年2月28日2022/2/12一、內(nèi)容回顧二、BP網(wǎng)絡(luò)三、網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)四、改進(jìn)BP網(wǎng)絡(luò)五、內(nèi)容小結(jié)內(nèi)容安排2022/2/13一、內(nèi)容回顧
2025-01-14 01:10
【摘要】BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化問題研究編號:審定成績:重慶郵電大學(xué)畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)設(shè)計(jì)(論文)題目:基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化問題研究學(xué)院名稱:學(xué)生姓名:專業(yè):班級
2024-12-12 00:53
【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)
2025-06-28 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(dāng)今學(xué)術(shù)界的兩大熱點(diǎn)問題。本文主要是以模擬電路的故障診斷為例進(jìn)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(biāo)準(zhǔn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理的基礎(chǔ)上,詳細(xì)說明了基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的模擬電路故障診斷方法
2024-12-12 09:30
【摘要】基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型及改進(jìn)模型對全國歷年車禍次數(shù)預(yù)測一、背景我國今年來隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,汽車需求量不斷地增加,所以全國每年的車禍次數(shù)也被越來越被關(guān)注,本文首先搜集全國歷年車禍次數(shù),接著通過這些數(shù)據(jù)利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和改進(jìn)的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測,最后根據(jù)預(yù)測結(jié)果,分析模型的優(yōu)劣,從而達(dá)到深刻理解BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)的原理及應(yīng)用。文中所用到的數(shù)據(jù)即全國歷年車禍次數(shù)來自中國
2025-07-03 18:16
【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
2025-06-26 12:28
【摘要】第五章自組織競爭型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)???(ART)?BP網(wǎng)絡(luò)雖已得到廣泛應(yīng)用,然而,它在構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)時(shí)未能充分借鑒人腦工作的特點(diǎn),因而其功能有許多不足之處:?對比之下,人腦的優(yōu)越性就極其明顯了。人的大腦是一個(gè)龐大、復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),它不僅可以記憶來自外界的各種信息,即具有可塑性,而且還可以將新、舊信息保存下來,即具有穩(wěn)定性。人的腦神經(jīng)系統(tǒng)
2025-02-12 21:14
【摘要】本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常點(diǎn)檢測應(yīng)用可行性研究II摘要異常點(diǎn)數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集中與眾不同數(shù)據(jù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)的量小,但是對于我們的日常生產(chǎn)生活的影響極大。因此,異常點(diǎn)檢測被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測,金融保險(xiǎn),天氣預(yù)報(bào)以及新藥研制等領(lǐng)域。相對于大量的正常
2024-09-04 18:10
【摘要】本科畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常點(diǎn)檢測應(yīng)用可行性研究摘要異常點(diǎn)數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)集中與眾不同數(shù)據(jù)。這部分?jǐn)?shù)據(jù)的量小,但是對于我們的日常生產(chǎn)生活的影響極大。因此,異常點(diǎn)檢測被廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)入侵檢測,金融保險(xiǎn),天氣預(yù)報(bào)以及新藥研制等領(lǐng)域。相對于大量的正常數(shù)據(jù)挖掘而言,異常點(diǎn)檢測被稱作小模式數(shù)據(jù)挖掘。B
2025-07-04 07:41