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人民郵電出版社 2008-05-01出版的《JSP網絡開發實用工程案例》一書的論壇管理系統的源代碼。
標簽： 2008 JSP 05 01
上傳時間： 2017-06-12
上傳用戶：yt1993410
UML軟件工程組織面向對象實例文檔 內涵GIF 圖片和網絡文件格式
標簽： UML GIF 軟件工程 對象
上傳時間： 2017-06-15
上傳用戶：Divine
Visual C++數字圖像模式識別技術及工程實踐(隨書光盤）人民郵電出版社2003張宏林本書介紹了模式識別和人工智能中的一些基本理論以及一些相關的模型,包括貝葉斯決策、線性判別函數、神經網絡理論、隱馬爾可夫模型、聚類技術等,同時結合模式識別中的一些經典問題,從多種不同的角度介紹了這些問題的解決思路。
標簽： Visual 2003 數字圖像 工程實踐
上傳時間： 2017-07-01
上傳用戶：netwolf
從系統外干擾來看：由于多運營商多個LTE系統以及兩種體制（FDD和TDD）的同時引入，疊加在現有的2G/3G網絡上，將使得本已非常復雜的無線環境進一步惡化。LTE與2G/3G各制式間以及與其他運營商LTE系統間的共站或共存所需要的隔離度問題，需要在建網前期方案審核階段及建網后無線網絡優化過程中特別是工程優化階段給予更多的關注；
標簽： 通信-網絡優化
上傳時間： 2015-04-25
上傳用戶：dghfch
國標類相關專輯 313冊 701MJGJ121／T-99工程網絡計劃技術規程.pdf
標簽：
上傳時間： 2014-05-05
上傳用戶：時代將軍
該文檔為基于貝葉斯正則化神經網絡的工程造價估算模型研究簡介文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標簽： 神經網絡
上傳時間： 2021-11-18
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該文檔為基于神經網絡的工程造價快速估算簡介文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
上傳時間： 2021-11-19
無刷直流電機(BLDCM)是隨著電機控制技術、電力電子技術和微電子技術的發展而出現的一種新型電機。它是在有刷直流電機的基礎上發展起來的。無刷直流電機具有交流電機的結構簡單、運行可靠、維護方便等一系列特點，又具有直流電機的運行效率高、無勵磁損耗以及調速性能好等諸多優點，在很多場合有廣泛的應用前景，成為了國內外研究的熱點。無刷直流電機傳統的理論部分分析和設計方法已經比較成熟，因此對無刷直流電機控制策略的研究就顯得十分重要。 PID控制以其結構簡單、可靠性高、易于工程實現等優點至今仍被廣泛應用。在系統模型參數變化不大的情況下，PID控制性能優良。但在工業上有許多無法建立精確數學模型的復雜控制對象和非線性控制對象，若采用傳統的PID進行控制的話，那么很難獲得比較理想的控制效果。 對于無刷直流電機而言，它是一個多變量、強耦合的非線性系統，固定參數的PID調節器無法得到很理想的控制性能指標。基于以上原因，本文以無刷直流電機為控制對象，通過分析無刷直流電機的數學模型，以BP神經網絡為基礎，設計了應用于無刷直流電機的神經網絡PID控制器。 在MATLAB平臺上，先利用神經網絡PID控制器，給出相應的控制算法，對典型的參數時變非線性系統的控制進行了仿真研究。仿真結果表明，同傳統PID控制器相比，神經網絡PID控制器對模型、環境具有較好的適應能力與較強的魯棒性，有效的改善了系統的控制結果，達到了預期的目的。隨后利用SIMULNK建立了無刷直流電機控制系統的仿真模型。分別采用普通PID控制器和神經網絡PID控制器對電機的不同運行狀況進行了仿真分析。仿真結果驗證了所建模型的正確性，并證明了神經網絡控制的優越性。
標簽： PID BP神經網絡 無刷直流電機
上傳時間： 2013-08-04
上傳用戶：YYRR
本文首先簡述了交流調速系統的發展和研究重點，介紹了異步電機調速系統的不同控制策略，詳細論述了異步電機矢量控制系統的基本原理：異步電機的數學模型和坐標變換、矢量控制的基本方程式、轉子磁鏈的觀測方法、矢量控制的系統結構等，并重點分析了空間矢量脈寬調制(SVPWM)技術的基本原理、控制算法以及在TMS320LF2407中的實現方法。 從工程實際應用出發，本文設計和開發了一套以DSP芯片TMS320LF2407為核心的有速度傳感器異步電機矢量控制系統，并給出了硬件和軟件的實現方法。該系統的功率電路采用電壓型的交-直-交變壓變頻結構，由整流電路、濾波電路及智能功率模塊IPM(PM15RSH120)逆變電路構成；控制電路以DSP芯片TMS320LF2407為核心，加上PWM信號發生電路、定子電流檢測電路、直流母線電壓檢測電路、智能功率模塊驅動電路、速度檢測電路、系統保護電路等，構成了功能齊全的異步電機全數字化矢量控制系統。 在此基礎上，本文對無速度傳感器異步電機矢量控制系統進行了有益的探索。提出了改進的電壓型轉子磁鏈估算模型，消除了電壓型轉子磁鏈估算模型中純積分環節所固有的漂移問題和積累誤差對實際系統性能的影響。在傳統型參考自適應系統基礎上，將系統中原有的自適應調節機構用一個具有在線學習能力的模糊神經網絡取代，提出一種基于模糊神經網絡的異步電機轉速估計方法，并給出了速度估計器的模糊神經網絡結構和學習算法。最后對基于模糊神經網絡轉速估計的異步電機矢量控制系統進行了仿真，結果表明該系統具有良好的性能。
標簽： 模糊神經網絡 異步電機 轉速
上傳時間： 2013-07-02
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開關磁阻電機(SwitchedReluctanceMotor，SRM)具有結構簡單、工作可靠、效率高和成本較低等優點，在很多領域都顯示出強大的競爭力，但是位置傳感器的存在不僅削弱了SRM結構簡單的優勢，而且降低了系統高速運行的可靠性，增加了成本，探索實用的無位置傳感器檢測轉子位置的方案成為開關磁阻電機驅動系統(SwitchedReluctanceMotorDrive，SRD)研究的熱點。SRM高度非線性的電磁特性決定了在精確的數學模型基礎上實現無位置傳感器控制十分困難，而人工神經網絡的出現為解決這個問題提供了新的思路。徑向基函數(RadialBasisFunction，RBF)神經網絡是一種映射能力極強的前向型神經網絡，具有收斂速度快、全局逼近能力強等優點。本文提出一種利用自適應RBF神經網絡對SRM進行控制的新方法，所采用的RBF神經網絡以電機繞組的相電流、磁鏈作為輸入，轉子位置作為輸出，通過離線和在線相結合的方法對網絡進行訓練，建立SRM電流、磁鏈與轉子位置之間的非線性映射，從而實現SRM的無位置傳感器控制。 常規的PID控制以其結構簡單、可靠性高、易于工程實現等優點至今仍被廣泛采用。在系統模型參數變化不大的情況下，PID控制效果良好，但當被控對象具有高度非線性和不確定性時，僅靠PID調節效果不好。對于SRM，它的電磁關系高度非線性，固定參數的PID調節器無法得到很理想的控制性能指標。論文提出了一種基于RBF神經網絡在線辨識的SRM單神經元PID自適應控制新方法。該方法針對開關磁阻電機的非線性，利用具有自學習和自適應能力的單神經元來構成開關磁阻電機的單神經元自適應控制器，不但結構簡單，而且能適應環境變化，具有較強的魯棒性。同時構造了一個RBF網絡對系統進行在線辨識，建立其在線參考模型，由單神經元控制器完成控制器參數的自學習，從而實現控制器參數的在線調整，能取得更好的控制效果。 仿真及實驗結果表明，自適應RBF神經網絡能夠實現電機的準確換相，從而實現了電機的無位置傳感器控制；基于RBF神經網絡在線辨識的單神經元自適應控制能夠達到在線辨識在線控制的目的，控制精度高，動態特性好，具有較好的自適應性和魯棒性。
標簽： RBF PID 控制 神經網絡
上傳時間： 2013-04-24
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