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概率<b>神经</b>网络

  • ⑴ 提供简单命令 A、通过串口加载程序到指定内存 B、将程序烧写到 NANDFLASH 指定位置 C、LCD 操作函数 I、画点 II、画线 III、画圆 IV、显示图像

    ⑴ 提供简单命令 A、通过串口加载程序到指定内存 B、将程序烧写到 NANDFLASH 指定位置 C、LCD 操作函数 I、画点 II、画线 III、画圆 IV、显示图像 ⑵ bootloader 具备自我更新能力 ⑶ bootloader 可以启动 LINUX ⑷ 能通过网络传输文件(FTP/UDP)

    标签: NANDFLASH LCD III 命令

    上传时间: 2016-06-18

    上传用户:牧羊人8920

  • Matlab实现: Erlang B model(M/M/n/n)与 Erlang C model排队系统的模拟

    Matlab实现: Erlang B model(M/M/n/n)与 Erlang C model排队系统的模拟,并画出阻塞概率(P)与负载(A=lamda/miu in Erlang)的关系图。用法:运行RunMe

    标签: Erlang model Matlab 排队系统

    上传时间: 2014-01-02

    上传用户:wcl168881111111

  • Cell 插件用于开发B/S结构程序

    Cell 插件用于开发B/S结构程序,使用Asp, Asp.net, Jsp, VbScript, JavaScript等语言开发,可以在浏览器中直接打印报表(非IE打印),带有国际化数字签名,让用户使用更方便,更安全。 · 具备Cell组件的所有特色功能,在浏览器中提供报表的显示和打印(非IE的打印) · 网络报表界面美观,大大改善了浏览器中报表的输出效果 · 带有国际化数字签名,让用户使用的更安全、更放心 · 可将报表文件另存为华表文件或者Excel文件,从而可以进行进一步加工 · 支持ASP、ASP.Net、JSP、VBScript、JavaScript等语言开发 在开发工具中将Cell插件引入至工程,然后将Cell插件拖至页面中即可开始报表设计。

    标签: Cell 插件 程序

    上传时间: 2017-06-25

    上传用户:13160677563

  • C/S(Client/Server,客户端/服务器)结构和 B/S(Browser/Server

    C/S(Client/Server,客户端/服务器)结构和 B/S(Browser/Server,浏览 器/服务器)结构是大家熟知的也是现在市面上使用最多的两种软件 体系结构。随着信息技术与网络技术的发展,WEB技术的日益成熟, C/S结构有逐渐被 B/S结构取代的趋势。

    标签: Server Browser Client 服务器

    上传时间: 2014-01-21

    上传用户:zsjinju

  • 21世纪大学新型参考教材系列 集成电路B 荒井

    21世纪大学新型参考教材系列 集成电路B 荒井

    标签: 大学 教材 集成电路

    上传时间: 2013-04-15

    上传用户:eeworm

  • 家电维修(最基础的教程B)1-20.Torrent

    家电维修(最基础的教程B)1-20.Torrent

    标签: Torrent 20 家电维修 教程

    上传时间: 2013-06-10

    上传用户:eeworm

  • jk-b交通信号控制机原理图

    jk-b交通信号控制机原理图

    标签: jk-b 交通信号 控制机 原理图

    上传时间: 2013-07-13

    上传用户:eeworm

  • jk-b交通信号控制机原理图-1.3M.zip

    专辑类-实用电子技术专辑-385册-3.609G jk-b交通信号控制机原理图-1.3M.zip

    标签: jk-b 1.3 zip 交通信号

    上传时间: 2013-08-02

    上传用户:zhf1234

  • 21世纪大学新型参考教材系列-集成电路B-荒井-159页-2.8M.pdf

    专辑类-电子基础类专辑-153册-2.20G 21世纪大学新型参考教材系列-集成电路B-荒井-159页-2.8M.pdf

    标签: 159 2.8 大学

    上传时间: 2013-05-16

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  • 基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究.rar

    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。

    标签: BP神经网络 永磁同步电机 自适应控制

    上传时间: 2013-05-23

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