- 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。
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- 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。
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- 近些年来，由于计算机技术、信号处理、人工智能、模式识别技术的发展，促进了故障诊断技术的不断发展，大型复杂电子设备的出现，使得人们更迫切地希望能提高整体可靠性与维修性，这就给故障诊断提出了更高的要求。因
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- 基于瞬时无功功率谐波动态检测法，检测的精度高、实时性好。本文阐述了基于瞬时无功功率与神经网络组合控制电网谐波动态检测方法的基本原理，分析了基于瞬时无功功率的谐波检测方法，在负载突变是引进神经网络提高准确实时性，在此基础上结合有源电力滤波器进行仿真实验，观察谐波动态检测。
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神经网络 有源电力滤波器 应用研究
- 建立一个基于改进的CMAC小脑模型神经网络的PID参数自整定控制系统，该PID参数的整定方法为基于规则的整定方法，不必精确地辨识被控对象的数学模型，只需将系统误差 的时间特性中的特征值送入CMAC网络，CMAC再根据输入的特征值得出相应的PID参数的变化量，即可实现PID参数的自整定。
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CMAC PID 神经网络 参数
- 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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- 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
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