斯坦福大學-深度學習基礎教程.pdfUFLDL教程 From Ufldl 說明：本教程將闡述無監督特征學習和深入學習的主要觀點。通過學習，你也將實現多個功能 學習/深度學習算法，能看到它們為你工作，并學習如何應用/適應這些想法到新問題上。 本教程假定機器學習的基本知識（特別是熟悉的監督學習，邏輯回歸，梯度下降的想法），如果 你不熟悉這些想法，我們建議你去這里 機器學習課程 (http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php? course=MachineLearning) ，并先完成第II，III，IV章（到邏輯回歸）。 稀疏自編碼器 神經網絡 反向傳導算法 梯度檢驗與高級優化 自編碼算法與稀疏性 可視化自編碼器訓練結果 稀疏自編碼器符號一覽表 Exercise:Sparse Autoencoder 矢量化編程實現 矢量化編程 邏輯回歸的向量化實現樣例 神經網絡向量化 Exercise:Vectorization
標簽： 深度學習
上傳時間： 2022-03-27
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人工神經網絡提供了一種普遍且實用的方法從樣例中學習值為實數、離散值或向量的函數反向傳播算法，使用梯度下降來調節網絡參數以最佳擬合由輸入-輸出對組成的訓練集合人工神經網絡對于訓練數據中的錯誤健壯性很好人工神經網絡已被成功應用到很多領域，例如視覺場景分析，語音識別，機器人控制神經網絡學習對于逼近實數值、離散值或向量值的目標函數提供了一種健壯性很強的方法對于某些類型的問題，如學習解釋復雜的現實世界中的傳感器數據，人工神經網絡是目前知道的最有效的學習方法反向傳搖成功例子，學習識別手寫字符，學習識別口語，學習識別人臉生物學動機ANN受到生物學的啟發，生物的學習系統是由相互連接的神經元組成的異常復雜的網絡。ANN由一系列簡單的單元相互密集連接構成的，其中每一個單元有一定數量的實值輸入，并產生單一的實數值輸出人腦的構成，大約有1011個神經元，平均每一個與其他104個相連神經元的活性通常被通向其他神經元的連接激活或抑制最快的神經元轉換時間比計算機慢很多，然而人腦能夠以驚人的速度做出復雜度驚人的決策很多人推測，生物神經系統的信息處理能力一定得益于對分布在大量神經元上的信息表示的高度并行處理
上傳時間： 2022-04-08
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邊緣（edge）是指圖像局部強度變化最顯著的部分.邊緣主要存在于目標與目標、目標與背景、區域與區域（包括不同色彩）之間，是圖像分割、紋理特征和形狀特征等圖像分析的重要基礎.圖像分析和理解的第一步常常是邊緣檢測（edge detection）.由于邊緣檢測十分重要，因此成為機器視覺研究領域最活躍的課題之一.本章主要討論邊緣檢測和定位的基本概念，并使用幾種常用的邊緣檢測器來說明邊緣檢測的基本問題圖像中的邊緣通常與圖像強度或圖像強度的一階導數的不連續性有關.圖像強度的不連續可分為：（）階躍不連續，即圖像強度在不連續處的兩邊的像素灰度值有著顯著的差異（2）線條不連續，即圖像強度突然從一個值變化到另一個值，保持一個較小的行程后又返回到原來的值.在實際中，階躍和線條邊緣圖像是很少見的，由于大多數傳感元件具有低頻特性，使得階躍邊緣變成斜坡型邊緣，線條邊緣變成屋頂形邊緣，其中的強度變化不是瞬間的，而是跨越一定的距離，這些邊緣如圖6.1所示對一個邊緣來說，有可能同時具有階躍和線條邊緣特性.例如在一個表面上，由一個平面變化到法線方向不同的另一個平面就會產生階躍邊緣：如果這一表面具有鏡面反射特性且兩平面形成的棱角比較圓滑，則當棱角圓滑表面的法線經過鏡面反射角時，由于鏡面反射分量，在棱角圓滑表面上會產生明亮光條，這樣的邊緣看起來象在階躍邊緣上疊加了一個線條邊緣.由于邊緣可能與場景中物體的重要特征對應，所以它是很重要的圖像特征。比如，個物體的輪廓通常產生階躍邊緣，因為物體的圖像強度不同于背景的圖像強度在討論邊緣算子之前，首先給出一些術語的定義：邊緣點：圖像中具有坐標[門且處在強度顯著變化的位置上的點邊緣段：對應于邊緣點坐標[，門及其方位，邊緣的方位可能是梯度角邊緣檢測器：從圖像中抽取邊緣（邊緣點和邊緣段）集合的算法
上傳時間： 2022-04-22
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基于Mat lab的光伏電池建模及MPPT方法研究摘要：自工業化以來的近三百年間，世界能源工業飛速發展，有力支撐了全球經濟與社會發展。在這個發展的過程中，傳統化石能源的大量開發及使用導致了資源緊張、環境污染、氣候變化等問題日益突出，嚴重的威脅了人類生存和可持續發展。近年來，太陽能作為一種高效無污染的新能源，逐漸受到各國乃至全球的廣泛關注。本文首先簡要介紹了光伏發電的背景及意義，對光伏發電歷史以及國內外光伏發電發展現狀進行了綜述，然后闡述了光伏并網發電系統及其基本工作原理，并詳細描述了運用Matlab/Simulink建立光伏陣列仿真模型的過程，最后對光伏發電系統最大功率點跟蹤的理論依據以及工作原理進行了分析，介紹了常見的MPPT方法及仿真分析，并根據文獻[6]詳細描述了一種改進的基于最優梯度的滯環比較法的原理并對改進的基于最優梯度的擾動觀察法與傳統的擾動觀察法做了仿真對比，驗證了改進算法的優越性。關鍵詞：太陽能光伏發電光伏陣列最大功率點跟蹤1.1.1研究背景全球能源發展經歷了從薪柴時代到煤炭時代，再到汽油時代、電氣時代的演變過程。目前，世界能源供應以化石為主，有力的支撐了經濟社會的快速發展。長期以來，世界能源的發展有些過度的依賴化石能源，導致環境污染、氣候變化、資源緊張等問題日益突出，嚴重的威脅了人類社會的生存與發展，我們面臨著十分嚴峻的形式。應對挑戰，需要統籌把握環境影響全球化、資源配置全球化和經濟發展全球化的新特征，推動世界能源走上清潔、高效、安全、可持續發展的道路。全球化石能源資源雖然儲量大，但隨著工業革命以來數百年的大規模開發利用，正面臨資源枯竭、污染排放嚴重等現實問題，截至2014年，全球煤炭、石油、天然氣剩余探明可采儲量分別為8915億噸、2382億噸和186萬億米3，折合標準煤共計1.2萬億噸，其組成結構為煤炭占52.0%、石油占27.8%、天然氣占20.2%按照目前世界平均開采強度，全球煤炭、石油和天然氣分別可以開采113年、53年和55年。
上傳時間： 2022-06-19
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系統辨識與自適應控制Matlab仿真 含pdf書和源代碼-北航版 《系統辨識與自適應控制MATLAB仿真》從MATLAB仿真角度出發，系統地介紹系統辨識與自適應控制的基本理論和方法。 《系統辨識與自適應控制MATLAB仿真》內容主要分為三部分：第1部分為緒論；第二部分為線性系統辨識與自適應控制，包括系統辨識（如*小二乘法、梯度校正法和極大似然法）、模型參考自適應控制、自校正控制和基于常規控制策略的自校正控制；第三部分為非線性系統辨識與自適應控制，包括神經網絡辨識與控制、模糊控制與模糊神經網絡辨識和無模型自適應控制。
上傳時間： 2022-06-24
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eeworm.com VIP專區 單片機源碼系列 52資源包含以下內容：1. C8051F單片機教學實驗機簡介.pdf2. 基于ADUC812單片機的LonWorks智能節點設計.pdf3. KFB130單片機開發板簡介.pdf4. 單片機教材習題.pdf5. 基于89C52單片機的電子點歌系統設計.pdf6. 利用80C31單片機串行口實現多個LED顯示的一種簡單方法.pdf7. 基于單片機控制的小車平衡系統設計.pdf8. 單片機在電力系統安全統計上的應用.pdf9. MCS-51單片機系統擴展技術.pdf10. 基于單片機的家用電器遠程電話控制系統的實現.pdf11. 單片機原理與應用.pdf12. 日電電子16位單片機--78K0R.pdf13. 基于STC12C系列單片機的DS18B20編程.pdf14. 《單片機原理及應用實驗》教學大綱--淮陰師范.pdf15. MCS-51單片機基礎班培訓教材.pdf16. 基于Proteus的單片機實時時鐘的仿真設計.pdf17. 單片機原理及應用--ATMEGA16的C語言開發及應用.pdf18. 單片機串行口的工作方式.pdf19. 基于PIC單片機的冷庫溫度測控系統的研制.pdf20. 《單片機原理及應用課程設計》教學大綱.pdf21. 基于PIC單片機的焊接防觸電裝置的開發.pdf22. 單片機原理及應用技術.pdf23. 一種基于單片機的機床位移檢測系統.pdf24. 單片機技術應用教程.pdf25. 基于Avalon總線的8051MCU IP核的設計.pdf26. 基于AT89S51的數控機床光柵尺位移測量系統.pdf27. 單片機溫度控制系統.pdf28. 基于單片機的CF卡復制系統.pdf29. 一種新的基于瞳孔--角膜反射技術的視線追蹤方法.pdf30. 用C51實現無功補償中電容組循環投切的算法.pdf31. Z8E000單片機在暖風機中的應用.pdf32. 80X86微處理器.ppt33. 網上學單片機（入門篇）.pdf34. 《單片機與接口技術》課程實驗指導書.pdf35. 單片機仿真機使用說明.pdf36. 單片機培訓、電子公共實驗室.pdf37. 單片機實踐培訓實習班.pdf38. 單片機實驗課案例簡介.pdf39. 加速器控制技術.pdf40. 單片機控制系統中一種新穎溫度"數字化"的.pdf41. 單片機在高壓測試儀中的應用.pdf42. 單片機IO口的使用.pdf43. STL215單片機技術規格書.pdf44. 單片機快速入門——按鍵、繼電器、蜂鳴器篇.pdf45. SONIX 8位OTP型單片機燒錄器用戶手冊.pdf46. PLH-312型單片機開發板簡介.pdf47. 基于單片機的真空冷凍干燥試驗儀溫度控制器設計.pdf48. 數字邏輯電路、單片機及EDA綜合實驗箱簡介.pdf49. MSP430F2系列16位超低功耗單片機模塊原理--CPU.pdf50. 串口與單片機通訊問題.pdf51. PIC 8位單片機的特點.pdf52. DS18B20在ME300B單片機開發系統的應用實例.pdf53. 模擬試題:單片機技術試題.pdf54. PHILIPS單片機ISP功能快速入門.pdf55. SST89E564RD單片機介紹.pdf56. SN65LBC170,SN75LBC170,pdf(TRIP.pdf57. PHILIPS公司80C51系列單片機與眾不同的4大特點是什.pdf58. SST89系列單片機介紹.pdf59. MC9S12X系列單片機開發工具包.pdf60. PC機與MCS51單片機串行通信接口電路的設計.pdf61. MCS-51單片機在直流電機閉環調速系統中的應用.pdf62. HT48RA0-2,HT48RA0-1，HT48RA1,HT.pdf63. P89LPC932A1 Flash單片機使用指南.pdf64. 8位OTP單片機芯片MC10P23XXY管腳與三星9454完.pdf65. PROG430專業MSP430單片機編程器（USB型）使用說.pdf66. 8-bit 80C51 Flash系列單片機--P89C66.pdf67. MCS-51單片機匯編語言中的偽指令.pdf68. PowerWise技術推動新世代便攜式裝置.pdf69. P87LPC768 OTP單片機數據手冊.pdf70. 8031單片機較小系統的制作與應用.pdf71. MSP430F2系列16位超低功耗單片機模塊原理--FLAS.pdf72. ISD1700-51單片機C語言示例程序.pdf73. 基于VB與單片機串行通信的數據采集系統設計.pdf74. HT48R10A-1/HT48R30A-1/HT48R50A.pdf75. 單片機項目教學改革總結和規劃.pdf76. EM78系列單片機仿真系統使用說明.pdf77. 基于單片機的語音數字聯網火災報警器設計.pdf78. 基于ADS8364和ARM7單片機的導航姿態角采集系統設計.pdf79. 基于SX單片機的嵌入式遠程溫度控制系統.pdf80. 《基于MSP430單片機的開發學習板》項目計劃書.pdf81. 如何防止AVR單片機假死.pdf82. HT4/48C/49C系列MASK單片機選型指南.pdf83. 汽車發動機電控系統的結構與維修(A)試題.pdf84. HHD1A系列數顯智能型電動機監控器使用說明書.pdf85. 基于單片機的串行通信.pdf86. AVR單片機及嵌入式系統--單片機原理及接口技術.pdf87. 單片機在線仿真器的使用.pdf88. 用51單片機控制RTL8029實現以太網通信.pdf89. 《單片機應用技術》筆試試題樣卷.pdf90. HCS08系列單片機的低功耗特性.pdf91. AD2S1200YSTZ資料.pdf92. 單片機技術及應用參考答案.pdf93. 基于帶PWM模塊單片機的步進電機細分驅動技術.pdf94. 《單片機原理與應用》實驗教學大綱.pdf95. 《單片機應用設計》實驗教學大綱.pdf96. 基于STM32的脈沖變極性弧焊控制系統設計.pdf97. 基于溫度梯度驅動的液滴傳輸行為研究.pdf98. 基于S12X的直流無刷電機反電勢控制方法.pdf99. Wang1jin帶您從零學單片機--定時器部分.pdf100. 8位OTP單片機芯片CM5001產品規格書.pdf
標簽： 電力電子技術
上傳時間： 2013-04-15
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