神经元网络
共 49 篇文章
神经元网络 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 49 篇文章，持续更新中。
人工神经网络
人工神经元网络在无刷直流电机直接转矩控制方向的应用
神经网络PID控制
BP神经元网络使用与多变量复杂的控制系统，此例是建立在matlab上的PID控制算法
神经元网络语音增强方法及DSP实现
·摘要： 在噪声环境下双麦克风语音增强应用中,由于麦克风之间存在交叉串扰,传统自适应对消算法降噪性能受到极大的哪影响.为了提高降噪系统性能,提出了一种基于神经元网络双麦克风自适应抗交叉串扰语音增强方法.该方法通过设置两级自适应算法,消除了麦克风之间的交叉串扰,其中自适应算法均采用神经元网络对消方法.算法仿真基础上,运用DSP制作了实时降噪处理样机.测试结果表明,采用新方法后,系统噪声抑
期刊论文：多权值神经元网络仿生模式识别方法在低训练样本数量非特定人语音识别中与HMM及DTW的比较研究
·期刊论文：多权值神经元网络仿生模式识别方法在低训练样本数量非特定人语音识别中与HMM及DTW的比较研究
基于PID神经网络控制微信号发生装置
· 摘要： 高压电网中电子式互感器输出信号一般为毫伏级模拟信号,在高压保护、测量装置研发试验中需要能够提供高精度微小信号的继电保护测试仪.文中介绍了一种基于PID神经元网络负反馈控制技术和FPGA控制高精度串行DA转换输出精准微小信号的系统设计方案,分析了装置为提供高稳定度小信号所采用的新方法,设计了基于现场可编程门阵列(FPGA)技术的16位并行数字信号串行输出控制模块.系
基于神经元网络的电机换相控制
·摘 要:无刷直流电机(BLDCM)一般是通过位置传感器产生正确的换相信息实现控制,而在无位置无刷直流电机中,一般通过检测反电动势过零点间接获得换相时刻,但是由于电机的非线性动态特性、温度、转速等因素的影响,难以得到准确的信息.本文利用神经网络的非线性任意逼近特性,提出一种基于神经元网络的电机相位补偿控制.首先由硬件电路获得有效的反电动势信息,再利用BP神经网络的方法进行正确的补偿相位,实现无位置
用于图像识别的新型神经元网络
·用于图像识别的新型神经元网络
语音识别中的模型和算法
·详细说明：语音识别中的模型和算法：动态时间归正技术（DTW），隐马尔可夫模型（HMM），高斯混合模型（GMM），高斯混合模型（GMM）文件列表: 算法 ....\人工神经元网络（ANN） ....\.....................\基于人工神经网络的语音识别研究.caa ....\.....................\基于神
前馈型人工神经元网络在语音识别中的应用
·前馈型人工神经元网络在语音识别中的应用
期刊论文：基于多边界特征神经元网络的肾小球区域分割方法
·期刊论文：基于多边界特征神经元网络的肾小球区域分割方法
人工神经元网络的电机自适应控制方法
·人工神经元网络的电机自适应控制方法
人工神经元网络及其应用.pdf
资料->【C】嵌入系统->【C3】自动化控制->【1】控制算法->【人工神经】->人工神经元网络及其应用.pdf
用于图像识别的新型神经元网络
·用于图像识别的新型神经元网络
无速度传感器感应电机矢量控制系统
利用模糊逻辑理论将两种磁场定向的方式进行结合,从而减少电机的电气参数误差对磁场定向的影响。同时利用神经元网络进行电机转子速度的辨识,仿真结果表明该方案具有较好的效果。<BR>关键词 无速度传感器 矢量
复杂温度系统的PID神经元网络控制研究
针对工业对象中普遍存在的大滞后、非线性、时变等复杂特性，本文结合PID 与神<BR>经网络的特点，设计了PID 神经元网络控制器，仿真结果表明, 该控制器具有很高的灵活<BR>性与鲁棒性，能取得较好的
基于人工神经元网络的煮糖控制算法
煮糖结晶过程是一非线性、慢时变过程。其内部机理复杂，各变量间相互耦合，建立机<BR>理模型相对困难。随着人工神经网络的发展，出现了很多网络模型及训练算法，结合煮糖工艺的特点我们采用传统的BP模型，但原
基于模糊神经网络预测技术检测蓄电池剩余电量研究
采用基于模糊神经元网络预测技术并应用TI 公司的DSP TMS320F240 辅以相应的传感器检测蓄电池剩余电量。该方法技术先进,实验结果表明测试精度高,为蓄电池剩余电量的检测提供了有效的途径。
基于电路模型与神经元网络的谐波电流检测方法
有源电力滤波器(APF)的谐波电流检测方法,是决定其补偿性能的关键因素.本文研究APF谐波电流检测方法,以适应现代电力系统的多变性及不同APF应用的要求.本文首先对电力系统谐波的产生、危害及目前最新的抑制措施进行必要的论述和分析,并介绍了目前较为流行的两种用于APF的谐波电流检测方法:基于瞬时无功理论的检测方法与基于人工神经元网络(ANN)的检测方法.通过对电力系统非线性电流的分析,提出非线性负载
PID神经元网络及其控制系统
PID神经元网络及其控制系统-2006-2-国防工业出版社-舒怀林，有需哟啊的朋友可以下来看看
神经元网络及训练方法的C_仿真实现.pdf
神经元网络及训练方法的C_仿真实现.pdf