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神经网络 文章

基于改进神经网络的非线性系统观测器设计

  • 根据非线性系统利用前馈网络的函数逼近能力,设计了一种神经网络观测器,并利用网络权值校正法,建立Lyapunov函数对观测器的稳定性进行了分析。为了加快训练速度,在训练网络时采用LM优化算法来实现,仿真结果不仅证明了所设计的神经网络观测器的有效性,还证实了神经网络改进算法后的优越性。
  • 关键字: 神经网络  非线性系统  观测器    

径向基函数神经网络芯片ZISC78及其应用

  • 摘要:ZISC78是IBM公司和Sillicon公司联合生产的一种具有自学习功能的径向基函数神经网络芯片,文中主要介绍了ZICS78芯片的功能、原理,给出了ZISC78神经网络芯片在舰载武器系统中进行船舶运动实时预报的应用方法。1
  • 关键字: 及其  应用  ZISC78  芯片  函数  神经网络  向基  

基于优化神经网络的三相全控整流电路故障诊断

  • 摘要:研究了递阶遗传算法用于神经网络的参数确定问题,以期利用递阶遗传算法的二级编码结构解决以往同时优化神经网络结构、权值、阈值效率不高的难题。此外,建立了三相桥式全控整流电路的故障模型,并对几种常见故
  • 关键字: 电路  故障  诊断  整流  全控  优化  神经网络  三相  基于  

基于神经网络融合的传感器温度误差补偿

  • 目前,我国在役长距离油气输送管道总长两万公里左右,腐蚀导致的油气泄漏事故时有发生,造成了经济损失、能源浪费。因此,对油气管道进行检测在国民经济中占有极为重要的地位。漏磁检测法是国家863高科技项目“
  • 关键字: 误差  补偿  温度  传感器  神经网络  融合  基于  

基于模糊输入的BP-ART2混合神经网络在电力变压器故障综合诊断中的应用

  • 基于模糊输入的BP-ART2混合神经网络在电力变压器故障综合诊断中的应用,根据模糊理论和神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法,根据DGA(dissolved gas analysis) 法、电气试验法及外部故障特征法,建立了基于模糊输入的BP-ART2混和神经网络对电力变压器故障进行综合诊断。仿真结果表
  • 关键字: 故障  变压器  综合  诊断  应用  电力  神经网络  模糊  输入  

一种RBF神经网络的自适应学习算法

  • 建立了一种RBF神经网络的自适应学习模型。该模型事先不需要确定隐层节点的中心位置和数量,而是在学习过程中,根据相应的添加策略和删除策略,自适应地增加或减少隐层节点的数量。最终形成的网络不仅结构简单,精度高,而且具有较好的泛化能力。
  • 关键字: RBF  神经网络  学习算法    

用神经网络控制的二象限开关电感DC/DC变换器

  • 摘要:经典的DC/DC变换器,如Buck变换器、Boost变换器、Buck-Boost变换器、罗氏变换器和Cuk变换器[1-5],通常都是由电感和电容组成,所以它们的体积大而功率密度低。开关电感已被成功地应用于DC/DC变换器中,开创了
  • 关键字: DC/DC  变换器  电感  开关  控制  象限  神经网络  

遗传优化神经网络在小电流接地系统故障选线中的应用

  • 如何准确地检测出故障线路一直是电力系统继电保护的重要研究课题。本文将遗传优化神经网络应用到故障选线中,并将多种电气量综合,进行故障选线。相比于以往的判别方法,此法大大提高了故障选线的准确性。
      关键
  • 关键字: 系统  故障  应用  接地  电流  优化  神经网络  遗传  

一种神经网络多用户检测器

  • 本文提出采用Hopfield神经网络实现CDMA多用户通信系统中多用户信号的检测.利用基于检测序列最大后验概率最佳多用户检测器的似然函数与Hopfield神经网络的能量函数的对应关系,构造一种离散Hopfield神经网络多用户检测
  • 关键字: 检测  用户  神经网络  

基于混沌蚁群的神经网络速度辨识器研究

  • 本文将混沌引入到蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)当中,以形成混沌蚁群算法(Chaos Ant Colony Optimization,CACO),从而提高了对于BP神经网络的优化效率和精度,解决了上述问题;同时,也在对异步电机直接转矩控制(DTC)转速辨识的仿真试验中,实现了对电机转速的准确辨识。
  • 关键字: 辨识  研究  速度  神经网络  混沌  蚁群  基于  

基于BP神经网络的PID控制器及仿真

  • 神经网络PID控制器实现了两种算法本质的结合,借助于神经网络的自学习,自组织能力,可实现PID参数的在线调整,控制器自适应性好;该算法不要求被控对象有精确的数学模型,扩大了应用范围,控制效果良好;在合理选择神经网络的结构的情况下,该算法有很强的泛化能力。基于以上优点,神经网络PID控制器具有很好的发展应用前景。
  • 关键字: 控制器  仿真  PID  神经网络  BP  基于  
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神经网络介绍

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