本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-05-23
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永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、过载能力强、控制性能优良等优点，在中小容量调速系统和高精度调速场合发展迅速。但由于永磁同步电机的磁场具有独特的交叉耦合和交叉饱和现象，且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量系统，要实现高精度调速就需对其控制策略进行深入研究。 永磁同步电机调速系统中，位置传感器的存在使得系统成本增加、结构复杂、可靠性降低，所以永磁同步电机的无位置传感器控制成为一个新的研究热点。本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强，采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略，建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整，控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明，该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后，将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明，该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度，且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统，并进行了相应的软硬件设计，为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本，为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间： 2013-07-03
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小麦在储藏阶段由于各种灾害导致损失巨大，并降低了面粉质量，及时检测并分离小麦的受损颗粒迫在眉睫。文章以提取4类小麦碰撞声信号为基础，使用数字信号处理方法对小麦完好粒、虫害粒、霉变粒及发芽粒的碰撞声信号提取有效特征，最后利用BP神经网络进行分类，对于3类小麦类型的识别取得了较好的识别率。应用结果表明BP神经网络能够较好地实现区分受损小麦颗粒与完好小麦颗粒。
上传时间： 2014-12-29
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模式识别-神经网络bp算法用于模式分类，采用了matlab自带的接口函数
上传时间： 2015-05-19
上传用户：奇奇奔奔
Ajax 第一部分 重新思考Web应用 第1章 一种新的Web设计方法 1.1 为什么需要Ajax富客户端？ 1.1.1 比较用户体验 1.1.2 网络延迟 1.1.3 异步交互 1.1.4 独占或瞬态的使用模式 1.1.5 忘掉Web 1.2 Ajax的四个基本原则 1.2.1 浏览器中的是应用而不是内容 1.2.2 服务器交付的是数据而不是内容 1.2.3 用户交互变得流畅而连续 1.2.4 有纪律的严肃编程 1.3 真实世界中的Ajax富客户端 1.3.1 现状 1.3.2 Google Maps 1.4 Ajax的替代方案 1.4.1 基于Macromedia Flash的方案 1.4.2 Java Web Start及其相关技术 1.5 小结 1.6 资源 第2章 Ajax新手上路 2.1 Ajax的关键元素 2.2 用JavaScript改善用户体验 2.3 用CSS定义应用的外观 2.3.1 CSS选择器 2.3.2 CSS样式属性 2.3.3简单的CSS例子 2.4 用DOM组织视图
上传时间： 2016-05-26
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关于神经网络分类的代码，包含测试数据，使用MATLAB编写的代码，包含两个文件，四个测试数据
上传时间： 2018-01-11
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沦文-智能家居安防系统设计与实现 54页摘 要 智能家居给人们生活带来便利的同时也产生了巨大的社会经济效益，但是配套的安 全防范技术一直是制约其安全性和智能化程度的关键因素。本文基于多元特征融合的身 份识别方法，结合GPS定位导航、移动物体监测、流媒体远程监控、ZigBee无线传感 网络、web Server等技术，提出了一套完整的智能家居安防系统解决方案。 传统的智能家居安防系统功能单一，智能化程度低下。本文首先提出一种基于多元 生物特征融合技术的身份识别方法，在系统兼容性和智能化程度上都有大幅提高，同时 支持各种特征任意组合形式，极大提高了系统的灵活性和普适性：引入GPS，通过自行 开发的GPS定位设备实现实时定位、轨迹回放、地图导航等功能；定点监控方面提供 流媒体实时监控、移动物体监测两套解决方案，满足了不同用户的需求；环境监测方面 引入ZigBee技术，降低了监控模块的功耗、同时支持任意布设监控模块；最后创造性 的架设Web服务器作为各个子系统的功能延伸和扩展，极大的方便了用户，提升了系 统的应用价值。 本文详细阐述了智能家居安防系统的软硬件结构框架，重点介绍了多元特征融合身 份识别方法，系统的阐述了软硬件选型、技术方案论证和各个功能模块的实现方法。最 终经过比较完备的测试，证明本系统达到了预期设计目标。 关键词：智能家居；安防系统；多生物特征识别；GPS；ZigBee
标签： 智能家居
上传时间： 2022-03-11
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基于小波变换和神经网络理论,对非稳定、大信噪比(SNR)变化的通信信号进行有效的特征提取和分类,实现了通信信号调制方式的分类识别.首先,采用基于多分辨分析框架的Mallat快速算法提取离散细节作为特征采,实验得出db3小波非常适合作为特征提取小波,用小波变换大大压缩了通信信号特征矢量,提取的信号特征矢量64点;然后依据神经网络理论,分别采用BP网络作为分类器对通信信号调制识别分类.从计算机模拟实验结果可知,该方法能很好地完成通信信号调制识别分类任务,使识别正确率得到了明显改善,同时降低了识别分类过程的复杂度,并且为通信信号调制识别的DSP实现提供了快速计算的理论基础.其次,介绍了TMS320LF2407 DSP和FPGA的结构原理,并在此基础上设计了数字信号处理板和制作调试电路板.最后,用汇编和C语言编制A/D程序、串口通信程序和应用程序,并在信号处理板上调试和运行.
上传时间： 2013-07-23
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一个客户端跟服务器端的代码。用来让学习网络编程的GG学习。
上传时间： 2015-01-20
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BP神经网络分类器C程序
上传时间： 2013-12-18
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