- 摘要：為了提高LED燈帶生產中焊點類型被自動地識別的精度，提出了基于SVM-DDA的改進RBF網絡的檢測方法。它首先使用動態衰減算法(DDA)確定SVM的結構及參數，然后利用SVM與RBF網絡的近似性，根據SVM確定RBF網絡的結構及初始化參數。
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LED RBF 201304
- 介紹了RBF神經網絡，并采用CORDIC算法實現了其隱層非線性高斯函數的映射。同時，為縮減ROM表的存儲空間并提高查表效率，本設計還采用了基于STAM算法的非線性存儲。最后，以Altera公司開發的EDA工具QuarlusⅡ作為編譯、仿真平臺，采用Cyclone系列中的EP1C6Q 240C8器件，實現了RBF神經網絡在FPGA上的實現，并以XOR問題為算例進行硬件仿真，得出仿真結果與理論值一致。
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FPGA RBF 神經網絡 硬件實現
- 引言不論是傳統工藝制作的經典傳感器，還是半導體工藝制作的現代傳感器，都存在交叉敏感。交叉敏感是引起單傳感器系統不穩定的主要因素，表現為傳感器標稱的目標參量恒定不變，而其它非目標參量變化時，該傳感器的輸
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設計 應用 模塊 傳感器 神經網絡 智能 RBF
- RBF網絡和貝葉斯分類器融合的人臉識別方法設計,引言本文基于人臉圖像分塊和奇異值壓縮，進行RBF 神經網絡和貝葉斯分類器融合的設計。將人臉圖像本身的灰度分布描述為矩陣，其奇異值特征具有轉置不變性、旋轉不變性、位移不變性、鏡像不變性等諸多重要的性質，進行
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識別 方法 設計 人臉 融合 網絡 貝葉斯 分類 RBF
- 建立了一種RBF神經網絡的自適應學習模型。該模型事先不需要確定隱層節點的中心位置和數量，而是在學習過程中，根據相應的添加策略和刪除策略，自適應地增加或減少隱層節點的數量。最終形成的網絡不僅結構簡單，精度高，而且具有較好的泛化能力。
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RBF 神經網絡 學習算法
- 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
- 0 引 言
在目前種類繁多的CO2傳感器中，紅外光學式因為其體積小、壽命長、反應快、精度高等優點，已經成為CO2氣體分析最常用的方法，但因環境總壓的影響一直是這種分析方法中難以解決的主要問題之一，所以，它的適用范圍受到了很大的限制。在實際應用中，此類傳感器通常都用在標準大氣壓環境中，其環境總壓基本保持恒定，不存在受總壓影響的情況。目前，一些精度較高的紅外CO2傳感器都通過采用壓力補償措施來保證分析測量精度，其中，比較簡單常見的一種數學方法是利用最小二乘法對不同分壓值的CO2氣體由于環境總壓變化引
- 關鍵字：
傳感器 RBF 神經網絡 CO2 紅外 MATLAB
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