人工神经网络\神经网络的程序和训练数据 解压缩后可以运行的
上传时间: 2013-12-21
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遗传算法优化bp神经网络,神经网络为三层网络,遗传算法带有精英保留策略
上传时间: 2015-08-21
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网络神经代码,是综合评价较好的一种方法,该程序是实现该方法途径.
上传时间: 2014-01-09
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基于matlab的网络神经源程序,用法简单,详细见打包下的readme
上传时间: 2016-05-14
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BP网络神经源程序,由Visual C编程,程序简练,实用。
上传时间: 2016-11-21
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网络神经算法中,用径向基函数实现的最快梯度下降法
上传时间: 2013-12-18
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数字识别之网络神经算法,功能强大,十分好用。希望和大家共享。
上传时间: 2014-01-20
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BPN神经网络神经网络神经网络神经网络神经网络神经网络神经网络
上传时间: 2014-03-09
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神经网络神经网络是指用大量的简单计算单元构成的非线性系统,它在一定程度上模仿了人脑神经系统的信息处理、存储和检索功能,是对人脑神经网络的某种简化、抽象和模拟。1943年心理学家McCulloch和数学家Pitts合作提出了神经元的数学模型M-P神经元模型,证明了单个神经元能执行逻辑功能,从此开创了神经科学理论研究的时代。M-P模型,是按照生物神经元的结构和工作原理构造出来的一个抽象和简化了的神经元模型。权重当输入进入神经元时,它会乘以一个权重。例如,如果一个神经元有两个输入,则每个输入都将具有分配给它的一个关联权重。随机初始化权重,并在模型训练过程中更新这些权重。偏置除了权重之外,另一个被应用于输入的线性分量被称为偏置。它被加到权重与输入相乘的结果中。添加偏置的目的是改变权重与输入相乘所得结果的范围。激活函数激活函数的主要作用是加入非线性因素,以解决线性模型表达能力不足的缺陷,在整个神经网络中至关重要。常用的激活函数有Sigmoid、Tanh、ReLU。
上传时间: 2022-06-24
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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,需要离线确定的参数少、泛化能力强、逼近精度高、实时性强,采用BP神经网络实现永磁同步电机的调速控制具有重要意义。 文中提出了基于BP神经网络的永磁同步电机自适应调速控制策略,建立了一种包含辨识网络和控制网络的双神经网络结构控制系统。辨识网络在线动态辨识系统输出并对控制网络参数进行调整,控制网络与PI控制方法相结合实现永磁同步电机自适应转速控制。仿真结果表明,该系统动态响应快、实时性较强、精度较高。 文中提出了一种基于混合训练算法的BP神经网络永磁同步电机无位置传感器控制方法。采用混沌优化和梯度下降法相结合的混合算法对BP神经网络进行离线训练后,将其用于永磁同步电机的转子位置角在线估计。结果表明,该训练算法可以有效地加快神经网络收敛速度,且估计的转子位置角误差较小、精度较高。 文中建立了以TMS320F2812芯片为核心的永磁同步电机调速控制系统,并进行了相应的软硬件设计,为实现永磁同步电机的各种控制策略奠定了实验基础。DSP控制系统为神经网络训练提供样本,为研究永磁同步电机的自适应调速控制和转子位置角估计创造了条件。
上传时间: 2013-05-23
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