无线网络中进行UDP模拟，所使用的无线接口为802.11，传播模型为TwoRayGround
上传时间： 2017-09-10
上传用户：huannan88
表面粗糙度是机械加工工艺中主要的技术参数， 对零件质量和产品性能有着极为重要的影响。 以加工表面粗糙度与切削用量三要素的关系为对象， 采用正交试验方法， 利用立方氮化硼刀具对冷作模具钢 Cr12MoV 进行硬态干式车削试验，测量得到选定参数条件下的加工表面粗糙度值，并应用人工智能神经网络方 法建立了加工表面粗糙度预测模型。结果表明，该预测模型具有很好的预测精度， 其最大误差不超过 5% 。模 型可以对不同切削速度、 进给量和切削深度参数组合下加工后的表面粗糙度进行预测，对干式硬车条件下的切 削用量选择和零件表面质量的控制具有重要指导意义。
上传时间： 2016-03-20
上传用户：happycats
RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用，尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明，RBF具有更有效的非线性逼近能力，并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上，给出了基于MATLAB语言的RBF神经网络PID控制器，及该模型的一非线性对象的仿真结果。
上传时间： 2016-05-19
上传用户：子夜青衫
RBF神经网络用于预测模型，可以进行诸如交通流预测！
上传时间： 2016-06-20
上传用户：chekai
神经网络对非线性函数的拟合可以拓展到神经网络对非线性系统模型的逼近
上传时间： 2019-04-24
上传用户：厉害的厉呀
matlab，PSO-RBF神经网络的训练模型，可以参考学习
上传时间： 2019-12-03
上传用户：dadashizi
深度学习，神经网络，卷积神经网络 Analysis of Deep Learning Models using CNN Techniques
上传时间： 2020-01-02
上传用户：wzy2020
红外图像检测技术因具有非接触、快速等优点，被广泛应用于电力设备的监测与诊断 中，而对设备快速精确地检测定位是实现自动检测与诊断的前提。与普通目标的可见光图像相比， 电力设备的红外图像可能存在背景复杂、对比度低、目标特征相近、长宽比偏大等特征，采用原 始的 YOLOv3 模型难以精确定位到目标。针对此问题，该文对 YOLOv3 模型进行改进：在其骨干 网络中引入跨阶段局部模块；将路径聚合网络融合到原模型的特征金字塔结构中；加入马赛克 （Mosaic）数据增强技术和 Complete-IoU（CIoU）损失函数。将改进后的模型在四类具有相似波纹 外观结构的电力设备红外图像数据集上进行训练测试，每类的检测精度均能达到 92%以上。最后， 将该文方法的测试结果与其他三个主流目标检测模型进行对比评估。结果表明：不同阈值下，该 文提出的改进模型获得的平均精度均值优于 Faster R-CNN、SSD 和 YOLOv3 模型。改进后的 YOLOv3 模型尽管在检测速度上相比原 YOLOv3 模型有所牺牲，但仍明显高于其他两种模型。对 比结果进一步验证了所提模型的有效性。
上传时间： 2021-10-30
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神经网络在智能机器人导航系统中的应用研究1神经网络在环境感知中的应 用 对环境 的感 知 ，环境模型 妁表示 是非常重要 的。未 知 环境中的障碍物的几何形状是不确定的，常用的表示方浩是 槽格法。如果用册格法表示范围较大的工作环境，在满足 精度要求 的情况下，必定要占用大量的内存，并且采用栅 格法进行路径规划，其计算量是相当大的。Kohon~n自组织 神经瞬络为机器人对未知环境的蒜知提供了一条途径。 Kohone~冲经网络是一十自组织神经网络，其学习的结 果能体现出输入样本的分布情况，从而对输入样本实现数 据压缩 。基于 网络 的这些特 性，可采 用K0h0n曲 神经元 的 权向量来表示 自由空间，其方法是在 自由空间中随机地选 取坐标点xltl【可由传感器获得】作为网络输入，神经嘲络通 过对大量的输八样本的学习，其神经元就会体现出一定的 分布形 式 学习过程如下：开 始时网络的权值随机地赋值 ， 其后接下式进行学 习： ， 、 Jm(，)+叫f)f，)一珥ff)) ∈N，(f) (，) VfeN．(f1 其 中M(f1：神经元 1在t时刻对 应的权值 ；a(∽ 谓整系 数 ； (『l网络的输八矢量；Ⅳ()：学习的 I域。每个神经元能最 大限度 地表示一 定 的自由空间 。神经 元权 向量的最 小生成 树可以表示出自由空问的基本框架。网络学习的邻域 (，) 可 以动 态地 定义 成矩形 、多边 形 。神经 元数量 的选取取 决 于环境 的复杂度 ，如果神 经元 的数量 太少 ．它们就 不能 覆 盖整十空间，结果会导致节点穿过障碍物区域 如果节点 妁数量太大 ．节点就会表示更多的区域，也就得不到距障 碍物的最大距离。在这种情况下，节点是对整个 自由空间 的学 习，而不是 学习最 小框架空 间 。节 点的数 量可 以动态 地定义，在每个学习阶段的结柬．机器人会检查所有的路 径．如检铡刊路径上有障碍物 ，就意味着没有足够的节点 来 覆盖整 十 自由窑 间，需要增加 网络节点来 重新学 习 所 138一 以为了收敛于最小框架表示 ，应该采用较少的网络 节点升 始学习，逐步增加其数量。这种方法比较适台对拥挤的'E{= 境的学习，自由空间教小，就可用线段表示；若自由空问 较大，就需要由二维结构表示 。 采用Kohonen~冲经阿络表示环境是一个新的方法。由 于网络的并行结构，可在较短的时间内进行大量的计算。并 且不需要了解障碍物的过细信息．如形状、位置等 通过 学习可用树结构表示自由空问的基本框架，起、终点问路 径 可利用树的遍 历技术报容易地被找到 在机器人对环境的感知的过程中，可采用人】：神经嘲 络技术对 多传 感器的信息进 行融台 。由于单个传感器仅能 提 供部分不 完全 的环境信息 ，因此只有秉 甩 多种传感器 才 能提高机器凡的感知能力。 2 神经 网络在局部路径规射中的应 用 局部路径 规删足称动吝避碰 规划 ，足以全局规荆为指 导 利用在线得到的局部环境信息，在尽可能短的时问内
上传时间： 2022-02-12
上传用户：qingfengchizhu
H3C网络安全系统规划方案投标建议书.doc1.1. 方案设计原则在规划（————）信息系统安全时，我们将遵循以下原则，以这些原则为基础，提供完善的体系化的整体网络安全解决方案l 体系化设计原则通过分析信息网络的网络层次关系、安全需求要素以及动态的实施过程，提出科学的安全体系和安全模型，并根据安全体系和安全模型分析网络中可能存在的各种安全风险，针对这些风险以动态实施过程为基础，提出整体网络安全解决方案，从而最大限度地解决可能存在的安全问题。l 全局性、均衡性原则安全解决方案的设计从全局出发，综合考虑信息资产的价值、所面临的安全风险，平衡两者之间的关系，根据信息资产价值的大小和面临风险的大小，采取不同强度的安全措施，提供具有最优的性能价格比的安全解决方案。l 可行性、可靠性原则在采用全面的网络安全措施之后，应该不会对（————）的网络上的应用系统有大的影响，实现在保证网络和应用系统正常运转的前提下，有效的提高网络及应用的安全强度，保证整个信息资产的安全。l 可动态演进的原则方案应该针对（————）制定统一技术和管理方案，采取相同的技术路线，实现统一安全策略的制定，并能实现整个网络从基本防御的网络，向深度防御的网络以及智能防御的网络演进，形成一个闭环的动态演进网络安全系统。
上传时间： 2022-02-23
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