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自組織映射

利用c＋＋開發(fā)的自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡源程序

利用c＋＋開發(fā)的自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡源程序，供初學者參考。

標簽： 自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡源程序

上傳時間： 2013-12-11

上傳用戶：星仔
有監(jiān)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(shù)據(jù)的回歸分析

有監(jiān)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(shù)據(jù)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(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡具有強大的非線性映射能力,自學習、自適應等優(yōu)勢,采用規(guī) 范正交的小波函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的基函數(shù)構成小波

提出了一種基于小波神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡具有強大的非線性映射能力,自學習、自適應等優(yōu)勢,采用規(guī) 范正交的小波函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡的基函數(shù)構成小波神經(jīng)網(wǎng)絡,該網(wǎng)絡兼有小波函數(shù)的緊支性、波動性以及神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性映射能力,自學習、自適應能力等優(yōu)點,滲碳爐控制實驗結(jié)果表明,用該方法整定的PID 控制系統(tǒng)收斂速度快,逼近精度高,魯棒性好

標簽： PID 函數(shù) 神經(jīng)網(wǎng)絡小波神經(jīng)網(wǎng)絡

上傳時間： 2014-01-15

上傳用戶：yzy6007
一種通過自組織競爭學習網(wǎng)絡實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維和可視化的單層神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)絡上

一種通過自組織競爭學習網(wǎng)絡實現(xiàn)數(shù)據(jù)降維和可視化的單層神經(jīng)網(wǎng)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(wǎng)絡上，并將保持相同性質(zhì)的輸入數(shù)據(jù)在映射到低維空間時的拓撲一致性。iris以及l(fā)etter兩個數(shù)據(jù)集進行分類

標簽： 網(wǎng)絡自組織數(shù)據(jù) 可視化

上傳時間： 2016-09-03

上傳用戶：Andy123456
關于ARM地址重映射的程序,轉(zhuǎn)自ZLG,可參考.

關于ARM地址重映射的程序,轉(zhuǎn)自ZLG,可參考.

標簽： ARM ZLG 地址映射

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(xiàn)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(xiàn)組合鍵、自動連續(xù)等功能

本文介紹了一種在單片機應用中實現(xiàn)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(xiàn)組合鍵、自動連續(xù)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(chǎn)品中。關鍵字：鍵盤掃描；單片機

標簽： 多功能分鍵盤算法

上傳時間： 2013-12-14

上傳用戶：fredguo
網(wǎng)上關于自組織映射som的代碼一般都是解決極點平衡的

網(wǎng)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(jié)點個數(shù)不能大于樣本向量的個數(shù)。

標簽： som 自組織映射代碼

上傳時間： 2014-01-09

上傳用戶：www240697738
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的永磁同步電機自適應控制研究.rar

本文擬借助于神經(jīng)網(wǎng)絡良好的逼近能力，實現(xiàn)永磁同步電機的無位置傳感器控制。人工神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡是目前廣泛應用的神經(jīng)網(wǎng)絡之一，得到了較為深入的研究，其結(jié)構簡單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)永磁同步電機的調(diào)速控制具有重要意義。文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的永磁同步電機自適應調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識網(wǎng)絡和控制網(wǎng)絡的雙神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構控制系統(tǒng)。辨識網(wǎng)絡在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡參數(shù)進行調(diào)整，控制網(wǎng)絡與PI控制方法相結(jié)合實現(xiàn)永磁同步電機自適應轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動態(tài)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(jīng)網(wǎng)絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉(zhuǎn)子位置角在線估計。結(jié)果表明，該訓練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度，且估計的轉(zhuǎn)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(diào)速控制系統(tǒng)，并進行了相應的軟硬件設計，為實現(xiàn)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(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計創(chuàng)造了條件。

標簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡永磁同步電機自適應控制

上傳時間： 2013-05-23

上傳用戶：1101055045
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的永磁同步電機自適應控制研究.rar

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(yōu)良等優(yōu)點，在中小容量調(diào)速系統(tǒng)和高精度調(diào)速場合發(fā)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(xiàn)象，且其控制系統(tǒng)是一個強非線性、時變和多變量系統(tǒng)，要實現(xiàn)高精度調(diào)速就需對其控制策略進行深入研究。永磁同步電機調(diào)速系統(tǒng)中，位置傳感器的存在使得系統(tǒng)成本增加、結(jié)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(jīng)網(wǎng)絡良好的逼近能力，實現(xiàn)永磁同步電機的無位置傳感器控制。人工神經(jīng)網(wǎng)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(jīng)網(wǎng)絡是目前廣泛應用的神經(jīng)網(wǎng)絡之一，得到了較為深入的研究，其結(jié)構簡單，需要離線確定的參數(shù)少、泛化能力強、逼近精度高、實時性強，采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)永磁同步電機的調(diào)速控制具有重要意義。文中提出了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的永磁同步電機自適應調(diào)速控制策略，建立了一種包含辨識網(wǎng)絡和控制網(wǎng)絡的雙神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構控制系統(tǒng)。辨識網(wǎng)絡在線動態(tài)辨識系統(tǒng)輸出并對控制網(wǎng)絡參數(shù)進行調(diào)整，控制網(wǎng)絡與PI控制方法相結(jié)合實現(xiàn)永磁同步電機自適應轉(zhuǎn)速控制。仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)動態(tài)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(jīng)網(wǎng)絡永磁同步電機無位置傳感器控制方法。采用混沌優(yōu)化和梯度下降法相結(jié)合的混合算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行離線訓練后，將其用于永磁同步電機的轉(zhuǎn)子位置角在線估計。結(jié)果表明，該訓練算法可以有效地加快神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度，且估計的轉(zhuǎn)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(diào)速控制系統(tǒng)，并進行了相應的軟硬件設計，為實現(xiàn)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(tǒng)為神經(jīng)網(wǎng)絡訓練提供樣本，為研究永磁同步電機的自適應調(diào)速控制和轉(zhuǎn)子位置角估計創(chuàng)造了條件。

標簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡永磁同步電機自適應控制

上傳時間： 2013-07-03

上傳用戶：kakuki123
自組織系統(tǒng)Kohonen網(wǎng)絡模型。對于Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡

自組織系統(tǒng)Kohonen網(wǎng)絡模型。對于Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡，競爭是這樣進行的：對于“贏”的那個神經(jīng)元c，在其周圍Nc的區(qū)域內(nèi)神經(jīng)元在不同程度上得到興奮，而在Nc以外的神經(jīng)元都被抑制。網(wǎng)絡的學習過程就是網(wǎng)絡的連接權根據(jù)訓練樣本進行自適應、自組織的過程，經(jīng)過一定次數(shù)的訓練以后，網(wǎng)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(jié)點上。網(wǎng)絡能夠?qū)崿F(xiàn)從輸入到輸出的非線性降維映射結(jié)構：它是受視網(wǎng)膜皮層的生物功能的啟發(fā)而提出的。~..~

標簽： Kohonen 自組織神經(jīng)網(wǎng)絡

上傳時間： 2014-01-06

上傳用戶：ghostparker