工业生产过程往往具有非线性、不确定性，难以建立精确的数学模型。应用常规的PID控制器难以达到理想的控制效果。作为的重要分支，人工神经网络具有良好的非线性映射能力和高度的并行信息处理能力，已成为非线性系统建模、辨识和控制中常用的理论和方法。其中，神经元具有很强的信息综合、学习记忆、自学习和自适应能力，可以处理那些难以用模型和规则描述的过程，将神经元与PID结合，应用到实际的控制中，可以在线调整PID的参数，使系统具有较强的抗干扰能力、自适应能力和较好的鲁棒性。 目前，人工神经网络的研究主要是神经网络的理论研究、神经网络的应用研究和神经网络的实现技术研究，这三方面是相互依赖和相互促进的关系。本文主要侧重的是神经网络的实现技术研究方面，创新性地利用FPGA嵌入式系统开发技术实现单神经元PID智能控制器的研究与设计，并将其封装成为一个专用的IP核供其他的控制系统使用。 首先，对单神经元PID智能控制器的设计原理和设计算法进行了深入的研究与分析；其次，利用MATLAB设计单神经元PID智能控制器，针对特定的被控对象，对其进行仿真实验，获得比较理想的系统输出；然后，研究基于FPGA的单神经元智能控制算法的实现，对控制器进行VHDL语言分层设计，使用Altera公司的软件QuartusⅡ6.1进行仿真实验。两个仿真实验结果表明，基于FPGA的单神经元智能控制器比MATLAB设计的单神经元PID智能控制器性能优良。 本文的设计模块主要包括权值修改模块、误差计算模块、权值产生模块和输出模块。在各个模块的设计中进行了优化处理，使本文的设计不仅利用的硬件资源少，而且也有很快的运行速度，同时也改善了传统控制器的控制性能。
上传时间： 2013-04-24
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·基于BP神经网络的字符识别
上传时间： 2013-06-17
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·鲁棒控制7本.神经网络10本
上传时间： 2013-05-20
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·基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别
上传时间： 2013-04-24
上传用户：maizezhen
神经网络控制算法作为一种比较成熟的智能控制算法，在空空导弹的理论研究中也得到了很多应用，但它的实际应用通常是通过软件实现的，而软件实现是串行执行指令，运行速度慢，可靠性低，很难满足实际导弹制导系统实时性的要求。控制算法硬件实现的最大特点就是可提高控制算法的实时运算速度和可靠性。本课题针对导弹制导系统，以FPGA为硬件平台研究神经网络控制算法的硬件实现。本文首先对BP神经网络算法思想进行了深入分析，并对BP网络的各个阶段进行了理论推导，最后对BP神经网络PID飞行控制算法进行了研究和总结，为硬件实现提供了理论基础。基于对上述理论的深入研究和分析，本文提出了一种适合FPGA实现该神经网络控制算法的硬件实现模型。在该模型中，神经网络各层之间采用串行执行数据方式，层间则采用并行运行方式，可有效提高系统的运算速度。由于模块化、层次化的自顶向下的模块化设计方法可有效减少错误的产生，是设计复杂大规模系统的理想设计方法。本文采用了此设计方法，通过把系统模块化，对各个子模块分别用VHDL硬件描述语言进行描述，并基于QUARTUS II软件开发平台进行综合和仿真，直到达到研究设计要求。最后将仿真程序源代码下载配置到具体的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,应用于某实际导弹控制系统的研究。理论分析和实验结果表明该神经网络飞行控制算法的FPGA硬件实现是有效可行的，可满足系统实时性的要求，为制导系统的实际工程实现提供了基础。
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·详细说明：基于概率神经网络的数字语音识别matlab程序文件列表: newpnn ......\demopnn1.m ......\ENFRAME.M ......\MELBANKM.M ......\mfcc.m ......\testpnn.asv ......\testpnn.m
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神经网络经典教材。使大家更快的学习神经网络
标签： 神经网络
上传时间： 2013-08-04
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基于FPGA的神经网络硬件实现中的关键问题研究，适合用fpga研究神经网络的工程人员参考
上传时间： 2013-08-07
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神经网络算法的FPGA实现，英文版，具有很强的实用价值
上传时间： 2013-08-15
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FPGA神经网络设计（影印本），全英文，很有用
上传时间： 2013-08-20
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