经网络提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络. 利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置, 同时通过比较隐层神经元的相
经网络提出了一种基于蚁群聚类算法的径向基神经网络. 利用蚁群算法的并行寻优特征和挥发系数方法的自适应更改信息量的能力,并以球面聚类的方式确定了径向基神经网络中基函数的位置, 同时通过比较隐层神经元的相似性、合并相似性较为接近的2 个神经元来约简隐含层的神经元,以达到简化径向...
自组织特征映射网络技术资料
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自组织特征映射网络（SOM）是一种强大的无监督学习算法，广泛应用于数据可视化、聚类分析及模式识别等领域。通过模拟人脑神经元的自组织特性，SOM能够将高维输入空间映射到低维输出空间，同时保持拓扑结构不变，为复杂数据分析提供直观且高效的解决方案。无论是处理图像识别任务还是优化通信系统性能，SOM都是电子工程师不可或缺的知识工具。探索我们精心整理的22016份相关资料，深入理解这一前沿技术如何助力...
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查看全部22016个资源 »提出了一种基于小波神经网络整定的PID 控制方法。由于小波变换具有良 好的时频局部特性,神经网络具有强大的非线性映射能力,自学习、自适应等优势,采用规 范正交的小波函数作为神经网络的基函数构成小波
提出了一种基于小波神经网络整定的PID 控制方法。由于小波变换具有良 好的时频局部特性,神经网络具有强大的非线性映射能力,自学习、自适应等优势,采用规 范正交的小波函数作为神经网络的基函数构成小波神经网络,该网络兼有小波函数的紧 支性、波动性以及神经网络的非线性映射能力,自学习、自适应能力等优...
基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究.rar
本文拟借助于神经网络良好的逼近能力，实现永磁同步电机的无位置传感器控制。 人工神经网络(Neural Network)可以逼近任意复杂非线性映射，具有很强的自学习自适应能力，十分适合于解决复杂的非线性控制问题。其中，BP神经网络是目前广泛应用的神经网络之一，得到了较为深入的研究，其结构简单，需要离线...
基于IEC61850的新型数字化变电站通信网络的研究与实践.rar
变电站自动化系统在我国应用发展十多年来，为保障电网安全经济运行发挥了重要作用。但目前也多少存在着二次接线复杂，自动化功能独立、堆砌，缺少集成应用和协同操作，数据缺乏有效利用等问题。这些问题大多是由变电站整体数字化水平不高、缺乏能够完备实现信息标准化和设备之间互操作的变电站通信标准造成的。 电力工业发...
基于BP神经网络的永磁同步电机自适应控制研究.rar
永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、过载能力强、控制性能优良等优点，在中小容量调速系统和高精度调速场合发展迅速。但由于永磁同步电机的磁场具有独特的交叉耦合和交叉饱和现象，且其控制系统是一个强非线性、时变和多变量系统，要实现高精度调...
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