利用c＋＋開發的自組織映射神經網絡源程序，供初學者參考。
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：星仔
有監督自組織映射-偏最小二乘算法(A supervised self-organising map–partial least squares algorithm),可以用語多變量數據的回歸分析
標簽： self-organising supervised algorithm partial
上傳時間： 2015-10-22
上傳用戶：hfmm633
提出了一種基于小波神經網絡整定的PID 控制方法。由于小波變換具有良 好的時頻局部特性,神經網絡具有強大的非線性映射能力,自學習、自適應等優勢,采用規 范正交的小波函數作為神經網絡的基函數構成小波神經網絡,該網絡兼有小波函數的緊 支性、波動性以及神經網絡的非線性映射能力,自學習、自適應能力等優點,滲碳爐控制實 驗結果表明,用該方法整定的PID 控制系統收斂速度快,逼近精度高,魯棒性好
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：yzy6007
一種通過自組織競爭學習網絡實現數據降維和可視化的單層神經網絡模型。用此算法可以把輸入空間的多維映射到低維的（一維或者二維）的離散網絡上，并將保持相同性質的輸入數據在映射到低維空間時的拓撲一致性。iris以及letter兩個數據集進行分類
上傳時間： 2016-09-03
上傳用戶：Andy123456
關于ARM地址重映射的程序,轉自ZLG,可參考.
上傳時間： 2017-02-13
上傳用戶：lunshaomo
本文介紹了一種在單片機應用中實現高效、多功能鍵盤掃描分析的設計思想、方法和原理。該演算法可以實現組合鍵、自動連續等功能，並具有軟、硬體開銷小，效率高等特點。該演算法已應用於實際產品中。 關鍵字：鍵盤掃描；單片機
上傳時間： 2013-12-14
上傳用戶：fredguo
網上關于自組織映射som的代碼一般都是解決極點平衡的，我的這個不是，是用于模式分類的，可以運行，有詳細的注釋，供大家參考。這個代碼，二維平面上的節點個數不能大于樣本向量的個數。
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：www240697738
本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-05-23
上傳用戶：1101055045
永磁同步電機(Permanent Magnet Synchronous Motor)因功率密度大、效率高、過載能力強、控制性能優良等優點，在中小容量調速系統和高精度調速場合發展迅速。但由于永磁同步電機的磁場具有獨特的交叉耦合和交叉飽和現象，且其控制系統是一個強非線性、時變和多變量系統，要實現高精度調速就需對其控制策略進行深入研究。 永磁同步電機調速系統中，位置傳感器的存在使得系統成本增加、結構復雜、可靠性降低，所以永磁同步電機的無位置傳感器控制成為一個新的研究熱點。本文擬借助于神經網絡良好的逼近能力，實現永磁同步電機的無位置傳感器控制。 人工神經網絡(Neural Network)可以逼近任意復雜非線性映射，具有很強的自學習自適應能力，十分適合于解決復雜的非線性控制問題。其中，BP神經網絡是目前廣泛應用的神經網絡之一，得到了較為深入的研究，其結構簡單，需要離線確定的參數少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經網絡實現永磁同步電機的調速控制具有重要意義。 文中提出了基于BP神經網絡的永磁同步電機自適應調速控制策略，建立了一種包含辨識網絡和控制網絡的雙神經網絡結構控制系統。辨識網絡在線動態辨識系統輸出并對控制網絡參數進行調整，控制網絡與PI控制方法相結合實現永磁同步電機自適應轉速控制。仿真結果表明，該系統動態響應快、實時性較強、精度較高。 文中提出了一種基于混合訓練算法的BP神經網絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優化和梯度下降法相結合的混合算法對BP神經網絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉子位置角在線估計。結果表明，該訓練算法可以有效地加快神經網絡收斂速度，且估計的轉子位置角誤差較小、精度較高。 文中建立了以TMS320F2812芯片為核心的永磁同步電機調速控制系統，并進行了相應的軟硬件設計，為實現永磁同步電機的各種控制策略奠定了實驗基礎。DSP控制系統為神經網絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調速控制和轉子位置角估計創造了條件。
上傳時間： 2013-07-03
上傳用戶：kakuki123
自組織系統Kohonen網絡模型。對于Kohonen神經網絡，競爭是這樣進行的：對于“贏”的那個神經元c，在其周圍Nc的區域內神經元在不同程度上得到興奮，而在Nc以外的神經元都被抑制。網絡的學習過程就是網絡的連接權根據訓練樣本進行自適應、自組織的過程，經過一定次數的訓練以后，網絡能夠把拓撲意義下相似的輸入樣本映射到相近的輸出節點上。網絡能夠實現從輸入到輸出的非線性降維映射結構：它是受視網膜皮層的生物功能的啟發而提出的。~..~
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：ghostparker
