FPGA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（影印本），全英文，很有用
標(biāo)簽： FPGA 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2013-08-20
上傳用戶：rologne
抽油井故障診斷系統(tǒng)是油井系統(tǒng)產(chǎn)量的關(guān)鍵，為了更好更快地對(duì)當(dāng)前油井系統(tǒng)進(jìn)行診斷以保證石油的產(chǎn)量，人們利用各種各樣的技術(shù)來完成這一目標(biāo)。示功圖的診斷法是油田有桿抽油診斷的主要方法，文章根據(jù)示功圖診斷的特點(diǎn)，提取出灰度矩陣特征向量，運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)有桿抽油油田典型故障診斷進(jìn)行建模，最后用實(shí)例驗(yàn)證了此方法的正確性。實(shí)驗(yàn)證明，本系統(tǒng)不僅可行性好，而且故障識(shí)別率高，對(duì)增加油井產(chǎn)量有重要意義。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 灰色理論 故障診斷
上傳時(shí)間： 2013-10-17
上傳用戶：alex wang
航空發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷技術(shù)對(duì)避免飛行事故和降低飛行器運(yùn)行成本是十分重要的。提出一種BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)某型飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)進(jìn)行故障診斷，但是由于BP網(wǎng)絡(luò)收斂速度較慢而且容易陷入局部極小值，特別是BP網(wǎng)絡(luò)通常只能給出一個(gè)解，受訓(xùn)練樣本病態(tài)影響大。因此通過對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)，建立了L-M算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的飛機(jī)發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷模型。實(shí)驗(yàn)表明，該網(wǎng)絡(luò)在一定程度上克服了BP網(wǎng)絡(luò)存在的的問題，在逼近能力、分類能力和學(xué)習(xí)速度等方面均優(yōu)于BP網(wǎng)絡(luò)。為機(jī)務(wù)人員提供了有效的、科學(xué)的發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷方法，該種評(píng)估手段較好地解決了發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷問題，在飛行安全中發(fā)揮著越來越大的作用。
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 發(fā)動(dòng)機(jī) 故障診斷 飛機(jī)
上傳時(shí)間： 2014-12-23
上傳用戶：小儒尼尼奧
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的研究與實(shí)現(xiàn):
標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 控制器
上傳時(shí)間： 2013-11-25
上傳用戶：SimonQQ
為了提高電力系統(tǒng)負(fù)荷預(yù)測的精度與速度的需求，提出使用交替梯度算法改進(jìn)徑向基函數(shù)（RBF） 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)， 對(duì)天津市電網(wǎng)進(jìn)行負(fù)荷預(yù)測。改進(jìn)的算法與傳統(tǒng)梯度下降算法相比，具有更快的收斂速度和更高的預(yù)測精度。 仿真結(jié)果表明該算法具有可行性。
標(biāo)簽： RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電力 負(fù)荷預(yù)測
上傳時(shí)間： 2013-10-31
上傳用戶：waixingren
本文應(yīng)用目前較為流行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)電力系統(tǒng)短期負(fù)荷進(jìn)行預(yù)報(bào)，主要進(jìn)行了以下工作： 1．了解電力系統(tǒng)短期負(fù)荷預(yù)報(bào)的現(xiàn)狀，總結(jié)國內(nèi)外的研究方法。 2．深入學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其相關(guān)知識(shí)，設(shè)計(jì)出用共軛梯度算法改進(jìn)的BP網(wǎng)絡(luò)，并將它應(yīng)用于負(fù)荷預(yù)報(bào)中，收到了很好的效果。相比普通的BP網(wǎng)絡(luò)，不但預(yù)報(bào)精度大大提高，而且學(xué)習(xí)時(shí)間也縮短許多。 3．學(xué)習(xí)小波理論，嘗試將小波分析與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，設(shè)計(jì)出一種小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將其用于負(fù)荷預(yù)報(bào)，收到了很好的效果。 4．提出一種新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即RAN網(wǎng)。它是一種能根據(jù)輸入數(shù)據(jù)的復(fù)雜程度而自動(dòng)添加或刪除其隱層神經(jīng)元的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，嘗試將其用于負(fù)荷預(yù)報(bào)，同樣收到了很好的效果，并且將三種方案進(jìn)行了比較。
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 電力系統(tǒng) 負(fù)荷預(yù)測
上傳時(shí)間： 2013-11-20
上傳用戶：cccole0605
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的單片機(jī)開發(fā)
標(biāo)簽： FPGA BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖像壓縮 算法
上傳時(shí)間： 2014-12-28
上傳用戶：432234
針對(duì)目標(biāo)識(shí)別問題，采取了基于協(xié)同學(xué)的模式識(shí)別理論，引入了協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并對(duì)其穩(wěn)定性進(jìn)行了分析，提出了基于協(xié)同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)軍事目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別的方法，并通過仿真驗(yàn)證了該方法的有效性。
標(biāo)簽： 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 導(dǎo)彈 攻擊 目標(biāo)識(shí)別
上傳時(shí)間： 2013-11-02
上傳用戶：gxmm
針對(duì)專家系統(tǒng)在雷達(dá)伺服系統(tǒng)故障診斷中存在的不足，結(jié)合現(xiàn)代伺服設(shè)備的結(jié)構(gòu)和故障特點(diǎn)，采用分層次分模塊的故障診斷方式，構(gòu)建了一種基于專家系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的故障診斷模型，并給出了該模型的組成和功能表述，分析了診斷參數(shù)的選取方法、知識(shí)庫的建立及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊結(jié)構(gòu)
標(biāo)簽： 家 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷
上傳時(shí)間： 2013-11-19
上傳用戶：行旅的喵
小麥在儲(chǔ)藏階段由于各種災(zāi)害導(dǎo)致?lián)p失巨大，并降低了面粉質(zhì)量，及時(shí)檢測并分離小麥的受損顆粒迫在眉睫。文章以提取4類小麥碰撞聲信號(hào)為基礎(chǔ)，使用數(shù)字信號(hào)處理方法對(duì)小麥完好粒、蟲害粒、霉變粒及發(fā)芽粒的碰撞聲信號(hào)提取有效特征，最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類，對(duì)于3類小麥類型的識(shí)別取得了較好的識(shí)別率。應(yīng)用結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好地實(shí)現(xiàn)區(qū)分受損小麥顆粒與完好小麥顆粒。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 聲信號(hào) 分類
上傳時(shí)間： 2014-12-29
上傳用戶：lxm
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