神经元模型
共 10 篇文章
神经元模型 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 10 篇文章，持续更新中。
基于DSP的拟生物神经信号刺激器的研制
·摘要： 介绍一种用于研究生物体运动神经机理的在体拟生物信号电刺激装置.刺激器以DSP为计算核心,采用基于振动理论的神经元模型生成信号,输出模拟电压,通过微电极进行在体刺激.实验结果证实,刺激信号在形态上与生物信号基本吻合,并且刺激强度、频率等可调.此研究为后续研究生物机器人技术提供了硬件准备.
单神经元自适应PID控制在电动油门控制中的应用
利用单神经元模型自学习和自适应特点，在传统PID 控制基础上设计出了一种单神经元自适应PID控制器，并将其应用于电动油门控制系统中。实验结果表明：采用单神经元自适应PID 控制的电动油门系统能够适应油
人工智能：神经网络与深度学习
<p>神经网络</p><p>神经网络是指用大量的简单计算单元构成的非线性系统，它在一定程度上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能，是对人脑神经网络的某种简化、抽象和模拟。</p><p>1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了神经元的数学模型M-P神经元模型，证明了单个神经元能执行逻辑功能，从此开创了神经科学理论研究的时代。</p><p>M-P模型，是按照生物神经元的
神经网络设计+.+美国+Hagan.清晰版
<p>本书主要讲述神经网络的基本概念，介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章，内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow&mdash;Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想学习、竞争网络、Grossberg网络、自适应谐振理论和Hopfield网络。书中注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统
神经网络原理 作者SimonHaykin 译者叶世伟等
<p>本书包含四个组成部分：导论，监督学习，无监督学习，神经网络动力学模型。导论部 分介绍神经元模型、神经网络结构和机器学习的基本概念和理论。监督学习讨论感知机学习 规则，有监督的Hebb学习，Widrow-Hoff学习算法，反向传播算法及其变形，RBF网络，正则 化网络，支持向量机以及委员会机器。无监督学习包括主分量分析，自组织特征映射模型的 竞争学习形式，无监督学习的信息理论，植根于统计力学的
感知器（Perceptron) 单层感知器神经元模型图,我们可以看出感知器的基本功能是将输入矢量转化成0或1的输出。这一功能可以通过在输入矢量空间里的作图来加以解释。
感知器（Perceptron)
单层感知器神经元模型图,我们可以看出感知器的基本功能是将输入矢量转化成0或1的输出。这一功能可以通过在输入矢量空间里的作图来加以解释。
这是神经元模型的C语言代码。神经元模型在控制等有着极为重要的应用。
这是神经元模型的C语言代码。神经元模型在控制等有着极为重要的应用。
通用神经元模型的java代码
通用神经元模型的java代码，自己编的，编的很辛苦的哦
用matlab实现模拟神经元模型
用matlab实现模拟神经元模型，采用Hodkgin-Huxley方程为主要算法
通过试验了解Adaline的工作原理。与采用硬限幅函数的单个神经元模型进行对比
通过试验了解Adaline的工作原理。与采用硬限幅函数的单个神经元模型进行对比，比较异同