该程序为自己编写的简单例程，程序建立了神经网络模型，输入样本，并进行训练，输入检验样本即可得到输出，为神经网络初学者提供帮助。
上传时间： 2013-12-12
上传用户：tianyi223
复杂网络，删除指定节点的复杂网络模型，适用性强
标签： 复杂网络
上传时间： 2013-12-26
上传用户：hoperingcong
基于MATLAB的Som聚类算法程序。SOM是一种通过自组织竞争学习网络实现数据的分类和降维可视化神经网络模型。内附算法的原理说明以及详细的程序调用说明及运算结果。是初学者的很好的入门材料
上传时间： 2016-06-13
上传用户：fanfan2050
网络模型的matlab实现(包括随机网络、小世界网络、无标度网络、以及拓扑性质计算程序)
上传时间： 2020-03-16
上传用户：tianming
数学建模32种常规方法1..第一章 线性规划.pdf10.第十章 数据的统计描述和分析.pdf11.第十一章 方差分析.pdf12.第十二章 回归分析.pdf13.第十三章 微分方程建模.pdf14.第十四章 稳定状态模型.pdf15.第十五章 常微分方程的解法.pdf16.第十六章 差分方程模型.pdf17.第十七章 马氏链模型.pdf18.第十八章 变分法模型.pdf19.第十九章 神经网络模型.pdf2.第二章 整数规划.pdf20.第二十章 偏微分方程的数值解.pdf21.第二十一章 目标规划.pdf22.第二十二章 模糊数学模型.pdf23.第二十三章 现代优化算法.pdf24.第二十四章 时间序列模型.pdf25.第二十五章 存贮论.pdf26.第二十六章 经济与金融中的优化问题.pdf27.第二十七章 生产与服务运作管理中的优化问题.pdf28.第二十八章 灰色系统理论及其应用.pdf29.第二十九章 多元分析.pdf3.第三章 非线性规划.pdf30.第三十章 偏最小二乘回归.pdf31、支持向量机(数学建模).pdf32、作业计划(数学建模).pdf4.第四章 动态规划.pdf5.第五章 图与网络.pdf6.第六章 排队论.pdf7.第七章 对策论.pdf8.第八章 层次分析法.pdf9.第九章 插值与拟合.pdf前言.pdf灰色预测公式的理论缺陷及改进.pdf
标签： 数学建模
上传时间： 2021-10-20
上传用户：kingwide
论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像，引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型，同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下： (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现， 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O．34～0．68)，其中， 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优，预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0．66和0．420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果，RP和RMSEP分别为0．76和O．370C。此外，应用特征选择方法LARS． Lasso确定了7个重要特征建立简化模型，其校正集和预测集的R分别为0．80和 0．80，RMSEs分别为0．30和0．350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN．8s、U．Net一3和U． Net．4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能，结果表明U-Net．4网络结构的分割 效果最优，平均区域重合度最高为78．75％。然而，当计算设备的计算力不够时，可 以选用U．Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法，将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A．E，得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0．6时模型效果最好，验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1．96％和2．65％。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5％ 和10％的比例分别为89．5％和97．4％。模型能够很好的定位猪脸关键点，用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度，通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法，同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法，有助于实现母猪体温测量自动化，为生猪健康管理提供参考。
标签： 红外热成像技术
上传时间： 2022-02-13
上传用户：jiabin
《现代通信系统盲处理技术新进展---基于智能算法》主要由以下8章组成： 第1章简要介绍无线通信系统的结构和发展概况，以及其盲处理算法的相关知识。第2章介绍人工神经网络及相应知识，从BP神经网络若手研究盲处理问题,同时给出复数域BP神经网络的信号盲处理方法和该类方法的优缺点说明。在第3章中介绍智能体的概念，并给出基于多智能体系统的盲处理方法。第4章介绍基于支持向量机框架下的盲处理算法，介绍支持向批机的原理，给出基于ε- 支持向量回归机的信道估计新方法，并介绍基千支持向批回归方法的MPSK和QAM的盲信号处理方法，然后引入星座匹配误差函数，并根据线性支持向搅回归和有序风险最小化原则，由恒模和星座匹配误差函数联合组成的新经验风险项构造一个新的代价函数，进而通过迭代求解优化问题获得均衡器。第5章介绍神经动力学和反馈神经网络的相关知识，特别地从神经动力学角度论述连续反馈神经网络可有效飞作的原因，论述反馈神经网络权值矩阵对吸引子和相轨迹的影响。并给出如何根据系统接收信号与发送信号之间的子空间关系，构造一个适用于现代通信系统中的盲检测的特定性能函数和优化问题。第6章分别展示如何基于连续多阈值神经元Hopfield网络模型实现通信信号盲处理的理论和方法，针对多相制信号的特点给出两种连续相位多阙值激励函数形式，并分析讨论该两类激励函数参数的选择、分别给出连续多阈值神经元 Hopfield 网络工作于同步和异步模式下的新能队函数及其相关证明。介绍采用幅相连续激励法解决稀疏QAM 信号的盲检测思路，并针对 QAM 信号的特点，分别给出连续幅度和相位多阙值激励函数形式，分析讨论该类激励函数的特点。第7章则电在从另一个角度提出采用同相正交振幅连续激励法解决密集QAM信号盲检测方法。介绍如何从激励函数角度分析放大因子选择的范围；给出该特定问题的同步和异步运行模式下的新能量函数形式；并证明和分析所设计的能量函数部分定理；介绍在基于反馈神经网络的信号盲处理方法这一研究课题中发现的几类现象，包括当信号的统计信息缺失或失真情况下，连续多阈值神经元反馈神经网络的盲检测能力：通用高阶QMA的激励函数被使用作为低阶QAM信号盲检测问题时的适用性......
上传时间： 2022-07-09
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论文分析了混合式步进电动机的工作原理和运行特性。采用简化的磁网络模型，推导了建立二相混合式步进电机数学模型的关系式。并对步进电机的多种驱动技术进行了详细的研究，着重分析和论述了正弦脉宽调制细分驱动技术。文中对整个系统的结构、硬件电路设计及驱动软件编程进行了研究和实现，并给出了系统性能实验结果。 步进电机的使用离不开步进电机驱动器，驱动器的优劣影响着步进电机的运行性能。传统的驱动方式侧重于使步进电机绕组电流以尽可能短的时间上升到额定值，以提高电机高速运行时的转矩，一般步距角较大，且造成低速运行时的振动和噪声加大。针对此问题，开发出一种新型的基于单片机的多细分二相混合式步进电机驱动器。该驱动器以二相混合式步进电动机的静态和动态运行特性为出发点，主要分为数字控制部分、GAL片逻辑综合信号处理单元、SG3525恒流控制电路、驱动功放电路、过流保护及反馈电路和系统供电电源模块等。采用专用集成芯片和可编程逻辑器件，以8位单片机AT89C51为控制核心，实现恒流控制、正／反转运行、过流保护和多档位细分等功能。在器件选型和软、硬件设计方面兼顾了性能与成本等因素，性价比较高且通用性强。 该驱动器样机已完成制作并进行了联调测试，文中给出了测试结果并对所测波形进行了分析。实验结果表明，系统硬件和软件设计合理可行，各项技术指标均达到了设计要求。它与混合式步进电动机配套可以明显地改善步进电动机的运行性能，拓宽其应用领域。
上传时间： 2013-06-07
上传用户：西伯利亚狼
嵌入式人脸识别系统建立在嵌入式操作系统和嵌入式硬件系统平台之上,具有起点高、概念新、实用性强等特点。它涉及嵌入式硬件设计、嵌入式操作系统应用开发、人脸识别算法等领域的研究；嵌入式人脸识别系统携带方便、安装快捷、机动性强,可广泛应用于各类门禁系统、户外机动布控的实时监测等特殊场合,因此对嵌入式人脸识别的研究工作具有突出的理论意义和广泛的应用前景。 本文是上海市经委创新研究项目《射频识别RFID系统-自动识别和记录人群的身份》(编号：04-11-2)与上海市科委AM基金项目《基于ARM和RFID芯片的自组织安全监控系统的研制》(编号：0512)的主要研究内容之一。论文从构建自动人脸识别系统所需解决的若干关键问题入手,重点探讨了基于嵌入式ARM微处理器的实时人脸检测、关键特征定位、高效的人脸特征描述、鲁棒的人脸识别分类器及自动人脸识别系统设计等问题的研究。论文的主要工作和创新点表现在以下方面： 1实现了结合肤色校验的Haar特征级联分类器嵌入式实时人脸检测,提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法。 复杂背景中的人脸检测是自动人脸识别系统首先要解决的关键问题,通过对基于肤色模型和基于Haar特征级联强分类器的人脸检测算法的分析研究,综合两个算法的优点,提出了基于肤色模型校验和Haar特征级联强分类器的嵌入式实时人脸检测算法。实验结果表明,该算法不仅解决了复杂背景中的类肤色和类人脸结构问题,而且具有较高的检测率和较快的检测速度,同时对光照、尺度等变化条件下的人脸检测也具有较强的鲁棒性。 人眼检测与瞳孔定位在人脸归一化和有效人脸特征抽取等方面起着非常重要的作用,为了快速检测人眼并精确定位人眼瞳孔中心,论文提出了基于人脸约束的人眼Haar特征RSVM级联分类器人眼检测算法和基于遮罩掩磨与椭圆拟合的瞳孔定位算法,首先利用人眼检测分类器在人脸区域内完成对人眼位置的检测,然后通过对检测到的人眼进行遮罩掩磨、简单图像形态学变换及椭圆拟合实现瞳孔中心的精确定位。测试结果表明该算法只需几百毫秒便能完成人眼检测与瞳孔中心定位整个过程,在保证检测速度较快的同时,还能确保较高的定位精度。 2 针对传统线性判别分析法存在的小样本问题(sss),通过调整Fisher判别准则,实现了自适应线性判别分析算法及相应的人脸识别方法人脸识别中的小样本问题使线性判别分析算法的类内散布矩阵发生严重退化,导致问题无法求解。本文在人脸识别小样本问题的基础上,通过调整Fisher判别准则,利用类间散布矩阵的补空间巧妙地避开类内散布矩阵的求逆运算,通过训练集每类样本的样本数信息自适应改变调整参数,实现了自适应线性判别分析算法,实验结果表明,该算法能有效解决人脸识别中的小样本问题。 3 提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,有效地解决了Gabor特征抽取维数过高的问题。 Gabor小波对图像的光照、尺度变化具有较强鲁棒性,是一种良好的人脸特征表征方法。但维数过高的Gabor特征造成应用系统的维数灾难,为解决Gabor特征的维数灾难问题,论文第四章提出了基于有效人脸区域的Gabor特征抽取算法,该算法不仅有效地降低了人脸特征向量维数,缩小了人脸特征库的规模,同时降低了核心算法的时间和空间复杂度,而且具有与传统Gabor特征抽取算法同样的鲁棒性。 4 结合有效人脸区域的Gabor特征抽取、自适应线性判别分析算法和基于支持向量机分类策略,提出并实现了基于支持向量机的嵌入式人脸识别和嵌入式人像比对系统支持向量机通过引入核技巧对训练样本进行学习构造最小化错分风险的最优分类超平面,不仅具有强大的非线性和高维处理能力,而且具有更强的泛化能力。本文研究了支持向量机的多类分类策略和训练方法,并结合论文中提出的基于有效人脸区域的Gabor特征提取算法、自适应线性判别分析算法,首次在基于Windows CE操作系统的嵌入式ARM平台中实现了具有较强鲁棒性的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统。 5 提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的远距离人脸识别方案为解决嵌入式人脸识别系统在海量人脸库中进行识别的难题,论文提出并初步实现了基于客户机/服务器结构无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 客户机(嵌入式平台)完成对人脸图像的检测、归一化处理和人脸特征提取,然后通过无线网络将提取后的人脸特征数据传输到服务器端,由服务器在海量人脸库中完成人脸识别,并将识别后的结果通过无线网络传输到客户机显示输出,从而实现基于客户机/服务器无线网络模型的嵌入式远距离人脸识别方案。 6 结合我们开发的基于ARM的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统,从系统设计的角度探讨了在嵌入式系统中进行人脸识别应用设计的思路及应该注意的问题虽然嵌入式人脸识别系统的性能很大程度上取决于高效的人脸特征描述和鲁棒的人脸识别核心算法。但是,嵌入式系统的设计思想对嵌入式人脸识别系统的性能影响同样值得重视。本文第六章重点阐述了嵌入式自动人脸识别应用系统的设计思路,并结合我们自主开发的嵌入式自动人脸识别系统和嵌入式人像比对系统从系统设计的角度探讨了嵌入式人脸识别应用系统设计中应该注意的关键技术问题。 结合本文提出的算法我们在PC上完成对人脸识别分类器的训练,然后在嵌入式ARM开发平台上实现了嵌入式自动人脸识别、嵌入式人像比对两个便携式人员身份认证系统,经测试运行效果良好。所提出的人脸识别算法不仅具有一定的理论参考价值,而且对于嵌入式系统应用开发、AFR应用系统开发也具有一定的借鉴意义。
上传时间： 2013-05-18
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特点： 精确度0.1%满刻度 可作各式數學演算式功能如:A+B/A-B/AxB/A/B/A&B(Hi or Lo)/|A|/ 16 BIT类比输出功能 输入与输出绝缘耐压2仟伏特/1分钟(input/output/power) 宽范围交直流兩用電源設計 尺寸小,穩定性高
上传时间： 2014-12-23
上传用户：ydd3625
