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小波神經網絡

BP神經網絡的液位PID控制及仿真

針對硫化鎳礦選礦浮選工業過程中液位控制進行數學分析，建立 BP預測模型并實施多浮選槽液位控制方法，利用目前工程領域流行的 MATLAB 7.0中提供的神經網絡工具箱，對網絡模型進行訓練和仿真，為有效抑制各槽液位擾動、實時調整各浮選槽液位和實現浮選指標的提高提供了有效的途徑。仿真結果證明了BP神經網絡對解決硫化鎳礦浮選過程液位PID控制的有效性，具有廣泛應用和推廣的價值。

標簽： PID BP神經網絡液位控制

上傳時間： 2014-12-29

上傳用戶：凌云御清風
人工神經網絡在金相圖像分割中的應用研究

摘要：利用多層感知器神經網絡和自組織映射神經網絡對球墨鑄鐵、可鍛鑄鐵和灰鑄鐵的金相圖像進行了分割提取。通過對比以上兩種方法分割后的圖像質量和定量分析樣本圖像中的石墨結構、珍珠巖/鐵氧體結構所占的百分含量后發現，多層感知器網絡分割提取的結果與樣本實際的結果更加接近，而自組織映射神經網絡分割提取的結果則不夠理想。據此，可以推斷多層感知器網絡是實現金屬圖像分割自動化提取和精確性分析的有效工具。

標簽： 人工神經網絡中的應用圖像分割

上傳時間： 2014-12-29

上傳用戶：icarus
基于RBF神經網絡的大型客機制造成本分析

為使設計人員在大型客機設計階段便可對其制造成本有較為準確的把握，針對大型客機制造成本，采用RBF神經網絡理論建立了一種分析模型，并給出建模流程。利用Matlab神經網絡工具箱進行模擬仿真，對所建立大型客機制造成本分析的神經網絡模型進行了驗證，最后進行誤差分析。仿真結果表明，所建RBF神經網絡對大型客機成本的估算是有效的，且該方法精度較高，實用性較強。

標簽： RBF 神經網絡大型制造成本

上傳時間： 2013-11-19

上傳用戶：wpwpwlxwlx
基于前向對向傳播神經網絡的信息檢索技術研究

提出了一種基于前向對向傳播神經網絡的信息檢索算法。分析了信息檢索技術的基本概念、原理、以及檢索方式，研究了科技信息檢索的流程，研究了前向對向傳播神經網絡的基本模型和算法，提出了基于前向對向傳播神經網絡的信息檢索的原理和算法，并將這種算法與傳統方法通過仿真實驗進行對比，在保持100%的查準率的情況下，將查全率由79.63%提高至85.59%，獲得了較好的效果。

標簽： 對向傳播信息檢索神經網絡技術研究

上傳時間： 2013-11-21

上傳用戶：逗逗666
基于神經網絡的智能變頻抽油煙機的研究與實現

文中旨在研究一種新式抽油煙機的智能變頻技術，通過對烹飪環境的綜合分析，確定所需排風量，進而以一個最適宜的轉速進行排煙，達到節能降耗的目的。采用神經網絡控制器，在無被控對象數學模型情況下，實現轉速與油煙、蒸汽兩輸入變量的非線性映射。仿真和實物測試結果顯示：采用神經網絡控制能較好實現廚房環境的實時調控，能夠快速響應，具有良好的動態和穩態性能。

標簽： 神經網絡抽油煙機

上傳時間： 2013-10-27

上傳用戶：haohao
基于BP神經網絡算法PID控制器的研究與仿真

文中將BP神經網絡的原理應用于參數辨識過程，結合傳統的 PID控制算法，形成一種改進型BP神經網絡PID控制算法。該算法利用BP神經網絡建立系統參數模型，能夠跟蹤被控對象的變化，取得較高的辨識精度。針對BP神經網絡對權系初始值敏感的缺點，優化BP神經網絡的初始權系數。通過BP算法修正BP網絡自身權系數，實現PID參數的在線調整。仿真結果顯示了該算法收斂速度快、精度高、魯棒性強、穩定性好，表明了該算法的可行性與有效性。

標簽： PID BP神經網絡算法控制器

上傳時間： 2013-10-08

上傳用戶：cxl274287265
基于改進BP神經網絡的牽引變流器故障診斷

在變流器故障診斷系統中，通過MATLAB對牽引變流器建立故障仿真模型，提取故障特征，對輸入輸出數據進行標幺化和模糊化的處理，并基于改進的動量BP神經網絡算法，完成對變流器開關管開路的診斷，誤差滿足要求范圍，結果表明：該算法收斂迅速，能避免陷入局部極值，而且準確率很高，是一種快速有效的方法。

標簽： BP神經網絡牽引變流器故障診斷

上傳時間： 2013-11-09

上傳用戶：familiarsmile
基于神經網絡的GSM無源探測系統目標檢測算法

對于GSM相控陣無源雷達接收機獲取的目標數據提出一種用最佳后驗感知的神經網絡進行處理的算法，在復雜的雜波及噪聲背景下，相比于流行的卡爾曼濾波，提高了目標的檢測跟蹤精度，對促進GSM無源探測系統實用化具有重要意義。

標簽： GSM 神經網絡無源探測系統

上傳時間： 2013-11-06

上傳用戶：hhkpj
基于小波包分析和Elman神經網的故障診斷方法

由非線性電力電子裝置組成的電路發生故障時，故障特征信息不易提取和識別。對此提出一種基于小波包分析和Elman神經網的電力電子裝置故障診斷的方法，先運用小波包分析法提取電路在不同故障狀態下電壓及電流信號的特征信息，然后對數據進行歸一化處理并作為Elman神經網的輸入，由具有智能學習功能的神經元故障分類器完成故障識別和定位。以12脈沖整流電路為例，在Matlab軟件下建立電路模型進行仿真實驗，結果表明該方法能快速、準確的完成故障診斷。

標簽： Elman 分故障診斷

上傳時間： 2013-11-11

上傳用戶：zjf3110
基于模糊神經網絡的起重機安全評估方法研究

根據橋式起重機的特點，建立了安全性評估指標體系。在模糊綜合評判的基礎上，引入BP神經網絡，建立了起重機安全評估的模糊神經網絡模型。采用改進的梯度下降動量BP算法對網絡進行計算，克服了常用BP算法收斂速度較慢的缺點。通過神經網絡的多次學習訓練，評估因素權重得到了優化。研究結果表明：訓練好的模糊神經網絡很好地獲得并儲存了專家的知識、經驗和判斷，可將此網絡應用于橋式起重機的安全性評估。

標簽： 模糊神經網絡方法研究起重機

上傳時間： 2013-10-12

上傳用戶：思索的小白