- 本文提出了一种新的基于改进的ADALINE神经网络的DTMF信号检测算法，并介绍了在TMS320C5402和TLV320AIC10上采用此算法的DTMF信号解码器方案设计。仿真结果和实际工程实验均表明该算法比传统的DTMF信号解码方法具有更强的抗干扰能力；该方案具有一定的实用和参考价值。
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ADALINE DTMF 神经网络 解码器
- 1 引言
人工神经网络最重要的功能之一是分类。对于线性可分问题，采用硬限幅函数的单个神经元，通过简单的学习算法就可成功实现分类。即对于两个不同类中的输入矢量，神经元的输出值为0或1。但对于大多数非线性
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Adaline LMS 神经网络 仿真研究
- 随着控制理论的不断完善和发展，以及计算机技术在工业控制领域的广泛应用，控制系统的自动化水平、控制品质均得到了显著的改善和提高。在追求控制系统良好控制性能的同时，对提高系统的可靠性和可维修性也提出了越来
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诊断 专家系统 故障 生产过程 神经网络 火电厂 基于
- 在人脸识别中，高维、小样本是一个问题。对此，提出了一种基于Gabor小波与径向基函数(RBF)神经网络的人脸识别方法。首先对人脸进行Gabor滤波，选取有效的Gabor组合。进行小波分解，获取低频图像，构造特征矢量，采用主分量分析降低特征维数。接着，提出了一种聚类方法用于确定RBF神经网络的结构和初值，采用混合学习法训练RBF神经网络。用ORL人脸库进行试验，结果表明本文提出的方法具有优秀的学习效率和识别效果。
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人脸 识别 方法 神经网络 RBF Gabor 小波 基于
- 引 言
传感器是现行研究的压铸机实时检测与控制系统的关键部件，系统利用传感器对压铸机的各重要电控参数 (如：合型力、油压、压射速度、模具温度等)进行检测，并进行准确控制。这一过程中，各传感器输出信号的
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故障 诊断方法 传感器 控制系统 RBF 神经网络 基于 仿真
- 摘要：基于线性神经网络原理，提出线性神经网络的模型，并利用Matlab实现Widrow-Hoff神经网络算法。分析Matlab人工神经网络工具箱中有关线性神经网络的工具函数，最后给出线性神经网络在系统辨识中的实际应用。通过对
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Widrow-Hoff 神经网络 应用研究
- 摘 要：以电加热炉为控制对象，提出一种基于BP神经网络的PID控制策略。针对BP网络学习速度的缓慢性及较差的泛化能力，受Fletcher-Reeves线性搜索方法的指引，对传统BP神经网络进行改进，改善算法在训练过程中的收
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PID 控制 研究 加热炉 神经网络 改进 BP 基于
- 摘要：提出一种基于模拟退火神经网络设计FIR数字滤波器的方法，是对用神经网络设计方法的一种改进。由于线性相位FIR数字滤波器的幅频特性是有限项的傅里叶级数，因此构造了一个三层余弦基神经网络模型，并用模拟退火
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FIR 模拟退火 滤波器设计 神经网络
- 摘要：随着智能信息技术的发展，模糊神经网络算法广泛应用于工业控制。但该算法尚未应用于PLC。针对这种现状，给出基于S7-200PLC的模糊神经网络算法设计。利用模糊神经网络算法的理论知识，在S7-200的平台上采用梯形
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算法 设计 神经网络 模糊 S7-200 PLC 基于
- 1 BP网络结构及其算法
反向传播算法又称误差后向传播算法(Error Back Propagation Algorithm)，它是用来训练多层前馈网络的一种学习算法。是一种有监督的学习算法。通常称用误差反向传播算法训练的网络叫BP网络
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神经网络 编码器
- 移动机器人沿墙导航控制包含了追踪和避障两种情况，是移动机器人研究中的常见问题。它是指机器人在一定方向上沿墙运动，或者更一般意义上的沿着物体轮廓运动，并与墙保持一定距离。移动机器人利用声纳采集机器人与墙体的距离和角度信息，通过模糊神经网络将输入数据进行融合，从而判断移动机器人的位姿信息，输出左右轮速度控制其动作。实验证明此方法可以有效地保证移动机器人在安全距离内沿墙体运动。对比采用模糊神经网络前后的实验，采用后的移动机器人沿墙导航控制轨迹优于采用前，均方误差大大减小。
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导航 控制 机器人 移动 模糊 神经网络 基于
- 1、引言 导弹的运动模型是一个十分复杂的非线性变参数模型。反馈线性化是一种重要的非线性控制方法，其基本思想是通过状态变换，将一个非线性系统的动态特性全部或部分变换成线性特性，从而用成熟的线性控制方
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控制器 设计 滑模 适应 神经网络 基于
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