Matlab神经网络

MATLAB中文论坛神经网络版块数千个帖子的总结，充分强调“案例实用性、程序可模仿性”。所有案例均来自于论坛会员的切身需求，保证每一个案例都与实际课题相结合。读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。该书共有30个Matlab神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还包含PSO(粒子群）、灰色神经网络、模糊网络、概率神经网络、遗传算法优化等内容。该书另有31个配套的教学视频帮助读者更深入地了解神经网络。《Matlab神经网络30个案例分析》可作为本科毕业设计、研究生项目设计、博士低年级课题设计参考书籍，同时对广大科研人员也有很高的参考价值。[1]

人工神经网络在金相图像分割中的应用研究

摘要：利用多层感知器神经网络和自组织映射神经网络对球墨铸铁、可锻铸铁和灰铸铁的金相图像进行了分割提取。通过对比以上两种方法分割后的图像质量和定量分析样本图像中的石墨结构、珍珠岩/铁氧体结构所占的百分含量后发现，多层感知器网络分割提取的结果与样本实际的结果更加接近，而自组织映射神经网络分割提取的结果则不够理想。据此，可以推断多层感知器网络是实现金属图像分割自动化提取和精确性分析的有效工具。

标签： 人工神经网络中的应用图像分割

上传时间： 2014-12-29

上传用户：icarus
基于前向对向传播神经网络的信息检索技术研究

提出了一种基于前向对向传播神经网络的信息检索算法。分析了信息检索技术的基本概念、原理、以及检索方式，研究了科技信息检索的流程，研究了前向对向传播神经网络的基本模型和算法，提出了基于前向对向传播神经网络的信息检索的原理和算法，并将这种算法与传统方法通过仿真实验进行对比，在保持100%的查准率的情况下，将查全率由79.63%提高至85.59%，获得了较好的效果。

标签： 对向传播信息检索神经网络技术研究

上传时间： 2013-11-21

上传用户：逗逗666
基于神经网络的智能变频抽油烟机的研究与实现

文中旨在研究一种新式抽油烟机的智能变频技术，通过对烹饪环境的综合分析，确定所需排风量，进而以一个最适宜的转速进行排烟，达到节能降耗的目的。采用神经网络控制器，在无被控对象数学模型情况下，实现转速与油烟、蒸汽两输入变量的非线性映射。仿真和实物测试结果显示：采用神经网络控制能较好实现厨房环境的实时调控，能够快速响应，具有良好的动态和稳态性能。

标签： 神经网络抽油烟机

上传时间： 2013-10-27

上传用户：haohao
基于BP神经网络算法PID控制器的研究与仿真

文中将BP神经网络的原理应用于参数辨识过程，结合传统的 PID控制算法，形成一种改进型BP神经网络PID控制算法。该算法利用BP神经网络建立系统参数模型，能够跟踪被控对象的变化，取得较高的辨识精度。针对BP神经网络对权系初始值敏感的缺点，优化BP神经网络的初始权系数。通过BP算法修正BP网络自身权系数，实现PID参数的在线调整。仿真结果显示了该算法收敛速度快、精度高、鲁棒性强、稳定性好，表明了该算法的可行性与有效性。

标签： PID BP神经网络算法控制器

上传时间： 2013-10-08

上传用户：cxl274287265
基于神经网络的GSM无源探测系统目标检测算法

对于GSM相控阵无源雷达接收机获取的目标数据提出一种用最佳后验感知的神经网络进行处理的算法，在复杂的杂波及噪声背景下，相比于流行的卡尔曼滤波，提高了目标的检测跟踪精度，对促进GSM无源探测系统实用化具有重要意义。

标签： GSM 神经网络无源探测系统

上传时间： 2013-11-06

上传用户：hhkpj
基于BP神经网络的PID控制器参数优化方法

针对传统PID控制系统参数整定过程存在的在线整定困难和控制品质不理想等问题，结合BP神经网络自学习和自适应能力强等特点，提出采用BP神经网络优化PID控制器参数。其次，为了加快BP神经网络学习收敛速度，防止其陷入局部极小点，提出采用粒子群优化算法来优化BP神经网络的连接权值矩阵。最后，给出了PSO-BP算法整定优化PID控制器参数的详细步骤和流程图，并通过一个PID控制系统的仿真实例来验证本文所提算法的有效性。仿真结果证明了本文所提方法在控制品质方面优于其它三种常规整定方法。

标签： PID BP神经网络控制器参数优化

上传时间： 2014-03-21

上传用户：diets
基于模糊神经网络的起重机安全评估方法研究

根据桥式起重机的特点，建立了安全性评估指标体系。在模糊综合评判的基础上，引入BP神经网络，建立了起重机安全评估的模糊神经网络模型。采用改进的梯度下降动量BP算法对网络进行计算，克服了常用BP算法收敛速度较慢的缺点。通过神经网络的多次学习训练，评估因素权重得到了优化。研究结果表明：训练好的模糊神经网络很好地获得并储存了专家的知识、经验和判断，可将此网络应用于桥式起重机的安全性评估。

标签： 模糊神经网络方法研究起重机

上传时间： 2013-10-12

上传用户：思索的小白
基于人工神经网络的压力传感器的温度补偿

　为了在一定的温度和压力下有效改善传感器的非线性及温度变化引起的误差输出特性,提出了一种人工神经网络算法对其实现软件补偿. 它包含4 个权值的调整,分别代表输出信号的一次项,二次项以及温度的一次项,二次项系数,经过迭代以后获得一个最佳输出公式. 该公式既能够满足样本值,也能够满足非样本值,并最终可校验神经网络迭代结果的正确性.

标签： 人工神经网络压力传感器温度补偿

上传时间： 2013-11-05

上传用户：yuanwenjiao
基于BP神经网络的超声测距误差补偿

指出了超声波在测距应用中的局限性, 并给出解决方案。着重从新的角度补偿超声传感器的误差, 提出了用BP前馈神经网络补偿超声波声速受温度、湿度变化而引起的误差。

标签： BP神经网络超声测距误差补偿

上传时间： 2014-04-24

上传用户：erkuizhang
GRNN神经网络在电力系统负荷预报中的应用

为了预报电力系统负荷，采用GRNN（广义回归网络）的方法，通过GRNN神经网络和BP神经网络建立电力系统负荷预报网络模型，用MATLAB7.0仿真，达到了预测的目的。利用GRNN神经网络预测结果准确率高，避免了BP网络预测同样的数据库，算法冗长，网络预测结果不稳定的缺点，GRNN网络具有更好的预报精度。

标签： GRNN 神经网络电力系统中的应用

上传时间： 2014-01-12

上传用户：zhangyigenius