在变流器故障诊断系统中,通过MATLAB对牵引变流器建立故障仿真模型,提取故障特征,对输入输出数据进行标幺化和模糊化的处理,并基于改进的动量BP神经网络算法,完成对变流器开关管开路的诊断,误差满足要求范围,结果表明:该算法收敛迅速,能避免陷入局部极值,而且准确率很高,是一种快速有效的方法。
上传时间: 2013-11-09
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对于GSM相控阵无源雷达接收机获取的目标数据提出一种用最佳后验感知的神经网络进行处理的算法,在复杂的杂波及噪声背景下,相比于流行的卡尔曼滤波,提高了目标的检测跟踪精度,对促进GSM无源探测系统实用化具有重要意义。
上传时间: 2013-11-06
上传用户:hhkpj
针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题,结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点,提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次,为了加快BP神经网络学习收敛速度,防止其陷入局部极小点,提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后,给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图,并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。
上传时间: 2014-03-21
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为了在一定的温度和压力下有效改善传感器的非线性及温度变化引起的误差输出特性,提出了一种人工神经网络算法对其实现软件补偿. 它包含4 个权值的调整,分别代表输出信号的一次项,二次项以及温度的一次项,二次项系数,经过迭代以后获得一个最佳输出公式. 该公式既能够满足样本值,也能够满足非样本值,并最终可校验神经网络迭代结果的正确性.
上传时间: 2013-11-05
上传用户:yuanwenjiao
指出了超声波在测距应用中的局限性, 并给出解决方案。着重从新的角度补偿超声传感器的误差, 提出了用BP前馈神经网络补偿超声波声速受温度、湿度变化而引起的误差。
上传时间: 2014-04-24
上传用户:erkuizhang
为了预报电力系统负荷,采用GRNN(广义回归网络)的方法,通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型,用MATLAB7.0仿真,达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高,避免了BP网络预测同样的数据库,算法冗长,网络预测结果不稳定的缺点,GRNN网络具有更好的预报精度。
上传时间: 2014-01-12
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基于神经网络的单片机开发
上传时间: 2013-10-27
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研究了超声导波进行长距离在役管道检测技术, 并利用人工神经网络进行管道缺陷的智能识别, 通过超声导波设备进行了管道缺陷检测实验, 从原始检测数据的信号处理结果中提取出了样本特征值, 并建立和训练了一种用于实现管道缺陷识别的BP神经网络。
上传时间: 2014-01-24
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提出了一种基于BP神经网络的浮选机液位稳定及液泡厚度的预测模型。预测模型主要以搅拌槽输出的矿浆流量,扫选输入流量,精选尾矿流量等为输入量,以液泡厚度为输出量,网络隐含层单元个数与中心向量采用正交最小二乘法(OLS)。同时,在此基础上在通过Matlab软件来分析液泡厚度情况,并给出了预测及预警信息。从仿真的结果来看,符合预期的效果,对预防液位变化过大和保证液位稳定具有较大的参考价值和现实意义。
上传时间: 2013-10-22
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Hopfield Model Autoassociative Memory 源码, 经典的HOPFIELD人工神经网络例子源码
标签: Autoassociative Hopfield HOPFIELD Memory
上传时间: 2015-01-05
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