基于模糊神经网络的起重机安全评估方法研究
根据桥式起重机的特点，建立了安全性评估指标体系。在模糊综合评判的基础上，引入BP神经网络，建立了起重机安全评估的模糊神经网络模型。采用改进的梯度下降动量BP算法对网络进行计算，克服了常用BP算法收敛速度较慢的缺点。通过神经网络的多次学习训练，评估因素权重得到了优化。研究结果表明：训练好的模糊神经网络...
混沌神经网络技术资料
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混沌神经网络，作为一种先进的计算模型，融合了混沌理论与人工神经网络的优势，特别适用于复杂系统建模、时间序列预测及模式识别等领域。它通过引入混沌动力学特性来增强网络的学习能力和泛化性能，为解决非线性问题提供了新思路。无论是对于从事信号处理、控制系统设计还是数据挖掘的研究者来说，掌握混沌神经网络技术都将极大提升其创新能力与实践水平。探索我们精心整理的15122份相关资料，开启您的深度学习之旅！
🔥 混沌神经网络热门资料
查看全部15122个资源 »基于人工神经网络的压力传感器的温度补偿
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...
基于BP神经网络的超声测距误差补偿
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。 ...
GRNN神经网络在电力系统负荷预报中的应用
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...
面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用_丛爽
《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》利用目前国际上流行通用的MATLAB 7.0环境，结合神经网络工具箱4.0.6版本，分别从网络构造、基本原理、学习规则以及训练过程和应用局限性几个方面，通过多层次、多方面的分析与综合，深入浅出地介绍了人工神经网络中的各种典型网络，以及各种不同神经网络之间...
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