该文档为基于人工神经网络的系统辨识与控制简介文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： 神经网络
上传时间： 2021-11-26
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30个数学建模智能算法及MATLAB程序代码:chapter10基于粒子群算法的多目标搜索算法.rarchapter11基于多层编码遗传算法的车间调度算法.rarchapter12免疫优化算法在物流配送中心选址中的应用 .rarchapter13粒子群优化算法的寻优算法.rarchapter14基于粒子群算法的PID控制器优化设计.rarchapter15基于混合粒子群算法的TSP搜索算法 .rarchapter16 基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法.rarchapter17基于PSO工具箱的函数优化算法.rarchapter18鱼群算法函数寻优.rarchapter19基于模拟退火算法的TSP算法.rarchapter1遗传算法工具箱.rarchapter20基于遗传模拟退火算法的聚类算法.rarchapter21模拟退火算法工具箱及应用.rarchapter22蚁群算法的优化计算——旅行商问题(TSP)优化 .rarchapter23基于蚁群算法的二维路径规划算法.rarchapter24 基于蚁群算法的三维路径规划算法.rarchapter25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测.rarchapter26.rarchapter27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别.rarchapter28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断 .rarchapter29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测.rarchapter2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法 .rarchapter30极限学习机的回归拟合及分类.rarchapter3基于遗传算法的BP神经网络优化算法 .rarchapter4sa_tsp.rarchapter5基于遗传算法的LQR控制器优化设计.rarchapter6遗传算法工具箱详解及应用 .rarchapter7多种群遗传算法的函数优化算法.rarchapter8基于量子遗传算法的函数寻优算法 .rarchapter9基于遗传算法的多目标优化算法.rar
上传时间： 2021-11-28
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基于人工神经网络ANN和邻近支撑向量机(PSVM)的直齿圆锥齿轮箱故障诊断这是一份非常不错的资料，欢迎下载，希望对您有帮助！
标签： 人工神经网络
上传时间： 2021-12-19
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该文档为第8章人工神经网络与深度学习(科学版)概述文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： 人工神经网络
上传时间： 2022-01-06
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优化RBF神经网络在压力传感器中的应用
标签： 压力传感器
上传时间： 2022-01-13
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该文档为(整理)BP神经网络工具箱讲解文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： bp神经网络
上传时间： 2022-02-02
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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
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该文档为(完整版)人工神经网络算法(基础精讲)总结文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： 神经网络
上传时间： 2022-02-12
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标签： 神经网络
上传时间： 2022-02-17
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该文档为人工神经网络综述总结文档，是一份很不错的参考资料，具有较高参考价值，感兴趣的可以下载看看………………
标签： 人工神经网络
上传时间： 2022-02-17
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