- 本文將混沌引入到蟻群算法(Ant Colony Optimization，ACO)當中，以形成混沌蟻群算法(Chaos Ant Colony Optimization，CACO)，從而提高了對于BP神經網絡的優化效率和精度，解決了上述問題；同時，也在對異步電機直接轉矩控制(DTC)轉速辨識的仿真試驗中，實現了對電機轉速的準確辨識。
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辨識 研究 速度 神經網絡 混沌 蟻群 基于
- 神經網絡PID控制器實現了兩種算法本質的結合，借助于神經網絡的自學習，自組織能力，可實現PID參數的在線調整，控制器自適應性好；該算法不要求被控對象有精確的數學模型，擴大了應用范圍，控制效果良好；在合理選擇神經網絡的結構的情況下，該算法有很強的泛化能力。基于以上優點，神經網絡PID控制器具有很好的發展應用前景。
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控制器 仿真 PID 神經網絡 BP 基于
- 近些年來，由于計算機技術、信號處理、人工智能、模式識別技術的發展，促進了故障診斷技術的不斷發展，大型復雜電子設備的出現，使得人們更迫切地希望能提高整體可靠性與維修性，這就給故障診斷提出了更高的要求。因
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- 基于瞬時無功功率諧波動態檢測法，檢測的精度高、實時性好。本文闡述了基于瞬時無功功率與神經網絡組合控制電網諧波動態檢測方法的基本原理，分析了基于瞬時無功功率的諧波檢測方法，在負載突變是引進神經網絡提高準確實時性，在此基礎上結合有源電力濾波器進行仿真實驗，觀察諧波動態檢測。
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神經網絡 有源電力濾波器 應用研究
- 建立一個基于改進的CMAC小腦模型神經網絡的PID參數自整定控制系統，該PID參數的整定方法為基于規則的整定方法，不必精確地辨識被控對象的數學模型，只需將系統誤差 的時間特性中的特征值送入CMAC網絡，CMAC再根據輸入的特征值得出相應的PID參數的變化量，即可實現PID參數的自整定。
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CMAC PID 神經網絡 參數
- 本文提出了一種新的基于改進的ADALINE神經網絡的DTMF信號檢測算法，并介紹了在TMS320C5402和TLV320AIC10上采用此算法的DTMF信號解碼器方案設計。仿真結果和實際工程實驗均表明該算法比傳統的DTMF信號解碼方法具有更強的抗干擾能力；該方案具有一定的實用和參考價值。
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ADALINE DTMF 神經網絡 解碼器
- 1 引言
人工神經網絡最重要的功能之一是分類。對于線性可分問題，采用硬限幅函數的單個神經元，通過簡單的學習算法就可成功實現分類。即對于兩個不同類中的輸入矢量，神經元的輸出值為0或1。但對于大多數非線性
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Adaline LMS 神經網絡 仿真研究
- 隨著控制理論的不斷完善和發展，以及計算機技術在工業控制領域的廣泛應用，控制系統的自動化水平、控制品質均得到了顯著的改善和提高。在追求控制系統良好控制性能的同時，對提高系統的可靠性和可維修性也提出了越來
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診斷 專家系統 故障 生產過程 神經網絡 火電廠 基于
- 在人臉識別中，高維、小樣本是一個問題。對此，提出了一種基于Gabor小波與徑向基函數(RBF)神經網絡的人臉識別方法。首先對人臉進行Gabor濾波，選取有效的Gabor組合。進行小波分解，獲取低頻圖像，構造特征矢量，采用主分量分析降低特征維數。接著，提出了一種聚類方法用于確定RBF神經網絡的結構和初值，采用混合學習法訓練RBF神經網絡。用ORL人臉庫進行試驗，結果表明本文提出的方法具有優秀的學習效率和識別效果。
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人臉 識別 方法 神經網絡 RBF Gabor 小波 基于
- 引 言
傳感器是現行研究的壓鑄機實時檢測與控制系統的關鍵部件，系統利用傳感器對壓鑄機的各重要電控參數 (如：合型力、油壓、壓射速度、模具溫度等)進行檢測，并進行準確控制。這一過程中，各傳感器輸出信號的
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故障 診斷方法 傳感器 控制系統 RBF 神經網絡 基于 仿真
- 摘要：基于線性神經網絡原理，提出線性神經網絡的模型，并利用Matlab實現Widrow-Hoff神經網絡算法。分析Matlab人工神經網絡工具箱中有關線性神經網絡的工具函數，最后給出線性神經網絡在系統辨識中的實際應用。通過對
- 關鍵字：
Widrow-Hoff 神經網絡 應用研究
- 摘 要：以電加熱爐為控制對象，提出一種基于BP神經網絡的PID控制策略。針對BP網絡學習速度的緩慢性及較差的泛化能力，受Fletcher-Reeves線性搜索方法的指引，對傳統BP神經網絡進行改進，改善算法在訓練過程中的收
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PID 控制 研究 加熱爐 神經網絡 改進 BP 基于
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