关于神经网络分类的代码，包含测试数据，使用MATLAB编写的代码，包含两个文件，四个测试数据
上传时间： 2018-01-11
上传用户：zl187638
以水仙花为例，对水仙花的一些特征进行量化描述，进行神经网络模型构建，从而达到对水仙花进行分类的目的
上传时间： 2020-12-04
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基于人工神经网络实现智能机器人的避障轨迹控制摘 要：利用人工神经网络中的二级 BP网。模拟智能机器人的两控制参数(左 、右轮速)间的函数关系。实现避 障轨迹为圆弧或椭圆弧的轨迹控制 。并且通过调整椭圆长、短轴大小。能实现多个及多层障碍物的避障控制．该方法 的突出特点是方法简单、算法容易实现 。使机器人完成多个及多层避障动作时。不滞后于动态环境里其它机器人(障 碍物)位置的变化．在仿真实验中。取得了理想的效果． 关键词；BP神经网络I多个及多层避障控制I椭圆轨迹1 弓I言(Introduction) 在机器人中，避障轨迹的生成是一个重要的问 题．对于不确定的动态环境下的实时避障轨迹生成， 是较为困难的．有关这方面的研究，目前已有许多方 法．一些神经网络模型被设计出来，产生实时的轨迹 生成．文献113[23提供的神经网络模型产生的轨迹 生成仅能处理在静态环境下及假设空间中没有障碍 物的情况．[3]提供的神经网络模型，能为智能机器 人产生导航的避障轨迹，然而模型在计算上相当复 杂．文献[43提供了Hopfield神经网络模型，能在动 态环境下产生时实的避障轨迹生成，并在文献[5] 中，严格证明了因该方法生成的轨迹没有遭受局部 极小点逃离问题．并且文献[63用两个神经网络层叠 加起来，每层构造相似于[43中的网络结构．它是利 用第二层网络来发现下一个机器人位置的无监督模 型，然而它却加倍了计算量，尽管文献[4，6]提供的 方法能在动态环境下，产生时实避障轨迹，但都具有 较慢的运动速度，在快速变化的环境下不能恰当地 完成动作执行，因为机器人要比较好地完成避障动 作，必须不能滞后于障碍物动作变化
上传时间： 2022-02-12
上传用户：得之我幸78
木书以神经网络结构为主线，以学习算法为副线，详细介绍了神经网络结构和算法步骤，并给出实例和练习，目的是使读者易看懂，能动手，会应用。主要内容包括：人工神经网络简介、单层前向网络及LMS学习算法、多层前向网络及BP学习算法、支持向量机及其学习算法、 Hopfield神经网络与联想记忆、随机神经网络及模拟退火算法、竞争神经网络和协同神经网络。每章均给出了基于 MATLAB的仿真实例以及练习。
标签： 人工神经网络
上传时间： 2022-07-12
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本文首先简述了交流调速系统的发展和研究重点，介绍了异步电机调速系统的不同控制策略，详细论述了异步电机矢量控制系统的基本原理：异步电机的数学模型和坐标变换、矢量控制的基本方程式、转子磁链的观测方法、矢量控制的系统结构等，并重点分析了空间矢量脉宽调制(SVPWM)技术的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的实现方法。 从工程实际应用出发，本文设计和开发了一套以DSP芯片TMS320LF2407为核心的有速度传感器异步电机矢量控制系统，并给出了硬件和软件的实现方法。该系统的功率电路采用电压型的交-直-交变压变频结构，由整流电路、滤波电路及智能功率模块IPM(PM15RSH120)逆变电路构成；控制电路以DSP芯片TMS320LF2407为核心，加上PWM信号发生电路、定子电流检测电路、直流母线电压检测电路、智能功率模块驱动电路、速度检测电路、系统保护电路等，构成了功能齐全的异步电机全数字化矢量控制系统。 在此基础上，本文对无速度传感器异步电机矢量控制系统进行了有益的探索。提出了改进的电压型转子磁链估算模型，消除了电压型转子磁链估算模型中纯积分环节所固有的漂移问题和积累误差对实际系统性能的影响。在传统型参考自适应系统基础上，将系统中原有的自适应调节机构用一个具有在线学习能力的模糊神经网络取代，提出一种基于模糊神经网络的异步电机转速估计方法，并给出了速度估计器的模糊神经网络结构和学习算法。最后对基于模糊神经网络转速估计的异步电机矢量控制系统进行了仿真，结果表明该系统具有良好的性能。
上传时间： 2013-07-02
上传用户：amandacool
开关磁阻电机(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有结构简单、工作可靠、效率高和成本较低等优点，在很多领域都显示出强大的竞争力，但是位置传感器的存在不仅削弱了SRM结构简单的优势，而且降低了系统高速运行的可靠性，增加了成本，探索实用的无位置传感器检测转子位置的方案成为开关磁阻电机驱动系统(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的热点。SRM高度非线性的电磁特性决定了在精确的数学模型基础上实现无位置传感器控制十分困难，而人工神经网络的出现为解决这个问题提供了新的思路。径向基函数(RadialBasisFunction，RBF)神经网络是一种映射能力极强的前向型神经网络，具有收敛速度快、全局逼近能力强等优点。本文提出一种利用自适应RBF神经网络对SRM进行控制的新方法，所采用的RBF神经网络以电机绕组的相电流、磁链作为输入，转子位置作为输出，通过离线和在线相结合的方法对网络进行训练，建立SRM电流、磁链与转子位置之间的非线性映射，从而实现SRM的无位置传感器控制。 常规的PID控制以其结构简单、可靠性高、易于工程实现等优点至今仍被广泛采用。在系统模型参数变化不大的情况下，PID控制效果良好，但当被控对象具有高度非线性和不确定性时，仅靠PID调节效果不好。对于SRM，它的电磁关系高度非线性，固定参数的PID调节器无法得到很理想的控制性能指标。论文提出了一种基于RBF神经网络在线辨识的SRM单神经元PID自适应控制新方法。该方法针对开关磁阻电机的非线性，利用具有自学习和自适应能力的单神经元来构成开关磁阻电机的单神经元自适应控制器，不但结构简单，而且能适应环境变化，具有较强的鲁棒性。同时构造了一个RBF网络对系统进行在线辨识，建立其在线参考模型，由单神经元控制器完成控制器参数的自学习，从而实现控制器参数的在线调整，能取得更好的控制效果。 仿真及实验结果表明，自适应RBF神经网络能够实现电机的准确换相，从而实现了电机的无位置传感器控制；基于RBF神经网络在线辨识的单神经元自适应控制能够达到在线辨识在线控制的目的，控制精度高，动态特性好，具有较好的自适应性和鲁棒性。
上传时间： 2013-04-24
上传用户：skfreeman
·鲁棒控制7本.神经网络10本
上传时间： 2013-05-20
上传用户：lizhen9880
·详细说明：基于概率神经网络的数字语音识别matlab程序文件列表: newpnn ......\demopnn1.m ......\ENFRAME.M ......\MELBANKM.M ......\mfcc.m ......\testpnn.asv ......\testpnn.m
上传时间： 2013-06-22
上传用户：thh29
·人工神经网络与模拟进化计算.pdf人工神经网络与盲信号处理.pdf人工神经网络实用教程.pdf人工神经网络理论及应用.pdf人工神经网络建造.pdf人工神经网络技术及应用.pdf人工神经网络的模型及其应用.pdf人工神经网络导论.pdf人工神经网络——第六代计算机的实现.pdf基于神经网络的智能诊断.pdf二进前项人工神经网络----理论及应用.pdf电脑人脑化 神经网络.pdf大脑设计
标签： 神经网络
上传时间： 2013-04-24
上传用户：lty6899826
神经网络经典教材。使大家更快的学习神经网络
标签： 神经网络
上传时间： 2013-08-04
上传用户：ZHWKLIU
