利用遞迴式模糊類神經網路(recerrent neural networks system identification, RFNN)進行系統辨識, 自己寫的請多包含
標簽： identification recerrent networks neural
上傳時間： 2017-02-27
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跟類神經網路有點像的東西， 不過現今最常拿來就是做分類也就是說，如果我有一堆已經分好類的東西 （可是分類的依據是未知的！） ，那當收到新的東西時， SVM 可以預測 (predict) 新的資料要分到哪一堆去。
標簽：
上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：hasan2015
徑向基底函數類神經網路，是單隱藏層的3層前向網路，模擬人腦中局部調整，有很好的逼近能力
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：wanghui2438
字元辨識系統-利用二元化之後利用類神經網路系統來辨識字原碼
標簽： 系統 二元
上傳時間： 2013-12-28
上傳用戶：waizhang
類神經網路，MLP程式碼，可以計算多層架構之類神經網路運算~C
上傳用戶：txfyddz
追隨sin函數,輸出有包含物插曲線圖,到傳遞神經網路
標簽： sin
上傳時間： 2014-01-08
上傳用戶：change0329
神經網路學習分類..Neural Fault Classifier for Transmission Line Protection A Modular Approach
標簽： Transmission Classifier Protection Approach
上傳時間： 2016-01-16
上傳用戶：shizhanincc
屬於SUGENO模糊模型可以藉由類神經網路架構來替代
標簽： SUGENO 模糊模型
上傳時間： 2014-01-16
上傳用戶：eclipse
類神經網路 後傳遞演算法 沒有的人可以參考一下該文件
標簽： 算法
上傳時間： 2014-01-27
上傳用戶：hphh
表面粗糙度是機械加工中描述工件表面微觀形狀重要的參數。在機械零件切削的過程中，刀具或砂輪遺留的刀痕，切屑分離時的塑性變形和機床振動等因素，會使零件的表面形成微小的蜂谷。這些微小峰谷的高低程度和間距狀況就叫做表面粗糙度，也稱為微觀不平度。表面粗糙度的測量是幾何測量中的一個重要部分，它對于現代制造業的發展起了重要的推動作用。世界各國競相進行粗糙度測量儀的研制，隨著科學技術的發展，各種各樣的粗糙度測量系統也競相問世。對于粗糙度的測量，隨著技術的更新，國家標準也一直在變更。最新執行的國家標準(GB/T6062-2002)，規定了粗糙度測量的參數，以及制定了觸針式測量粗糙度的儀器標準[1]。 隨著新國家標準的執行，許多陳舊的粗糙度測量儀已經無法符合新標準的要求。而且生產工藝的提高使得原有方案的采集精度和采集速度，滿足不了現代測量技術的需要。目前，各高校公差實驗室及大多數企業的計量部門所使用的計量儀器(如光切顯微鏡、表面粗糙度檢查儀等)只能測量單項參數，而能進行多參數測量的光電儀器價格較貴，一般實驗室和計量室難以購置。因此如何利用現有的技術，結含現代測控技術的發展，職制出性能可靠的粗糙度測量儀，能有效地降低實驗室測量儀器的成本，具有很好的實用價值和研究意義。 基于上述現狀，本文在參考舊的觸針式表面粗糙度測量儀技術方案的基礎上，提出了一種基于ARM嵌入式系統的粗糙度測量儀的設計。這種測量儀采用了先進的傳感器技術，保證了測量的范圍和精度；采用了集成的信號調理電路，降低了信號在調制、檢波、和放大的過程中的失真；采用了ARM處理器，快速的采集和控制測量儀系統；采用了強大的PC機人機交互功能，快速的計算粗糙度的相關參數和直觀的顯示粗糙度的特性曲線。 論文主要做了如下工作：首先，論文分析了觸針式粗糙度測量儀的發展以及現狀；然后，詳細敘述了系統的硬件構成和設計，包括傳感器的原理和結構分析、信號調理電路的設計、A/D轉換電路的設計、微處理器系統電路以及與上位機接口電路的設計。同時，還對系統的數據采集進行了研究，開發了相應的固件程序及接口程序，完成數據采集軟件的編寫，并且對表面粗糙度參數的算法進行程序的實現。編寫了控制應用程序，完成控制界面的設計。最終設計出一套多功能、多參數、高性能、高可靠、操作方便的表面粗糙度測量系統。
標簽： ARM 測量
上傳時間： 2013-04-24
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