神經網絡算法源程序，如SOM、HOpfield、CPN、BPN、BOLTZMAN、ART、ADALINE，同時提供針對不同算法的演示源程序。
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：xz85592677
基于滑?？刂频牟淮_定分數階HOpfield神經網絡有限時間魯棒控制
標簽： 上傳時間： 2019-07-24
上傳用戶：sjjy0220
基于人工神經網絡實現智能機器人的避障軌跡控制摘 要：利用人工神經網絡中的二級 BP網。模擬智能機器人的兩控制參數(左 、右輪速)間的函數關系。實現避 障軌跡為圓弧或橢圓弧的軌跡控制 。并且通過調整橢圓長、短軸大小。能實現多個及多層障礙物的避障控制．該方法 的突出特點是方法簡單、算法容易實現 。使機器人完成多個及多層避障動作時。不滯后于動態環境里其它機器人(障 礙物)位置的變化．在仿真實驗中。取得了理想的效果． 關鍵詞；BP神經網絡I多個及多層避障控制I橢圓軌跡1 弓I言(Introduction) 在機器人中，避障軌跡的生成是一個重要的問 題．對于不確定的動態環境下的實時避障軌跡生成， 是較為困難的．有關這方面的研究，目前已有許多方 法．一些神經網絡模型被設計出來，產生實時的軌跡 生成．文獻113[23提供的神經網絡模型產生的軌跡 生成僅能處理在靜態環境下及假設空間中沒有障礙 物的情況．[3]提供的神經網絡模型，能為智能機器 人產生導航的避障軌跡，然而模型在計算上相當復 雜．文獻[43提供了HOpfield神經網絡模型，能在動 態環境下產生時實的避障軌跡生成，并在文獻[5] 中，嚴格證明了因該方法生成的軌跡沒有遭受局部 極小點逃離問題．并且文獻[63用兩個神經網絡層疊 加起來，每層構造相似于[43中的網絡結構．它是利 用第二層網絡來發現下一個機器人位置的無監督模 型，然而它卻加倍了計算量，盡管文獻[4，6]提供的 方法能在動態環境下，產生時實避障軌跡，但都具有 較慢的運動速度，在快速變化的環境下不能恰當地 完成動作執行，因為機器人要比較好地完成避障動 作，必須不能滯后于障礙物動作變化
上傳時間： 2022-02-12
上傳用戶：得之我幸78
本書主要講述神經網絡的基本概念，介紹實用的網絡模型、學習規則和訓練方法。全書分19章，內容涵蓋神經元模型和網絡結構、感知機學習規則、有監督的Hebb學習、Widrow—Hoff學習算法、反向傳播算法及其變形、聯想學習、競爭網絡、Grossberg網絡、自適應諧振理論和HOpfield網絡。書中注重對數學分析方法和性能優化的討論，強調神經網絡在模式識別、信號處理以及控制系統等實際工程問題中的應用。同時本書包含大量例題、習題，并配有基于MATLAB軟件包的“神經網絡設計演示&
標簽： 神經網絡
上傳時間： 2022-06-21
上傳用戶：默默
《現代通信系統盲處理技術新進展---基于智能算法》主要由以下8章組成： 第1章簡要介紹無線通信系統的結構和發展概況，以及其盲處理算法的相關知識。第2章介紹人工神經網絡及相應知識，從BP神經網絡若手研究盲處理問題,同時給出復數域BP神經網絡的信號盲處理方法和該類方法的優缺點說明。在第3章中介紹智能體的概念，并給出基于多智能體系統的盲處理方法。第4章介紹基于支持向量機框架下的盲處理算法，介紹支持向批機的原理，給出基于ε- 支持向量回歸機的信道估計新方法，并介紹基千支持向批回歸方法的MPSK和QAM的盲信號處理方法，然后引入星座匹配誤差函數，并根據線性支持向攪回歸和有序風險最小化原則，由恒模和星座匹配誤差函數聯合組成的新經驗風險項構造一個新的代價函數，進而通過迭代求解優化問題獲得均衡器。第5章介紹神經動力學和反饋神經網絡的相關知識，特別地從神經動力學角度論述連續反饋神經網絡可有效飛作的原因，論述反饋神經網絡權值矩陣對吸引子和相軌跡的影響。并給出如何根據系統接收信號與發送信號之間的子空間關系，構造一個適用于現代通信系統中的盲檢測的特定性能函數和優化問題。第6章分別展示如何基于連續多閾值神經元HOpfield網絡模型實現通信信號盲處理的理論和方法，針對多相制信號的特點給出兩種連續相位多闕值激勵函數形式，并分析討論該兩類激勵函數參數的選擇、分別給出連續多閾值神經元 HOpfield 網絡工作于同步和異步模式下的新能隊函數及其相關證明。介紹采用幅相連續激勵法解決稀疏QAM 信號的盲檢測思路，并針對 QAM 信號的特點，分別給出連續幅度和相位多闕值激勵函數形式，分析討論該類激勵函數的特點。第7章則電在從另一個角度提出采用同相正交振幅連續激勵法解決密集QAM信號盲檢測方法。介紹如何從激勵函數角度分析放大因子選擇的范圍；給出該特定問題的同步和異步運行模式下的新能量函數形式；并證明和分析所設計的能量函數部分定理；介紹在基于反饋神經網絡的信號盲處理方法這一研究課題中發現的幾類現象，包括當信號的統計信息缺失或失真情況下，連續多閾值神經元反饋神經網絡的盲檢測能力：通用高階QMA的激勵函數被使用作為低階QAM信號盲檢測問題時的適用性......
上傳時間： 2022-07-09
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木書以神經網絡結構為主線，以學習算法為副線，詳細介紹了神經網絡結構和算法步驟，并給出實例和練習，目的是使讀者易看懂，能動手，會應用。主要內容包括：人工神經網絡簡介、單層前向網絡及LMS學習算法、多層前向網絡及BP學習算法、支持向量機及其學習算法、 HOpfield神經網絡與聯想記憶、隨機神經網絡及模擬退火算法、競爭神經網絡和協同神經網絡。每章均給出了基于 MATLAB的仿真實例以及練習。
標簽： 人工神經網絡
上傳時間： 2022-07-12
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本書全面而系統地介紹了 MATLAB 算法和案例應用，涉及面廣，從基本操作到高級算法應用，幾乎 涵蓋 MATLAB 算法的所有重要知識。本書結合算法理論和流程，通過大量案例，詳解算法代碼，解決具 體的工程案例，讓讀者更加深入地學習和掌握各種算法在不同案例中的應用。 本書共 32 章。涵蓋的內容有 MATLAB 基礎知識、GUI 應用及數值分析、MATALB 工程應用實例、 GM 應用分析、PLS 應用分析、ES 應用分析、MARKOV 應用分析、AHP 應用分析、DWRR 應用分析、 模糊逼近算法、模糊 RBF 網絡、基于 FCEM 的 TRIZ 評價、基于 PSO 的尋優計算、基于 PSO 的機構優 化、基本 PSO 的改進策略、基于 GA 的尋優計算、基于 GA 的 TSP 求解、基于 HOpfield 的 TSP 求解、基 于 ACO 的 TSP 求解、基于 SA 的 PSO 算法、基于 kalman 的 PID 控制、基于 SOA 的尋優計算、基于 Bayes 的數據預測、基于 SOA 的 PID 參數整定、基于 BP 的人臉方向預測、基于 HOpfield 的數字識別、基于 DEA 的投入產出分析、基于 BP 的數據分類、基于 SOM 的數據分類、基于人工免疫 PSO 的聚類算法、 模糊聚類分析和基于 GA_BP 的抗糖化活性研究。 本書適合所有想全面學習 MATALB 優化算法的人員閱讀，也適合各種使用 MATALB 進行開發的工 程技術人員閱讀。對于相關高校的教學與研究，本書也是不可或缺的參考書。另外，對于 MATLAB 愛好 者，本書也對網絡上討論的大部分疑難問題給出了解答，值得一讀。
上傳時間： 2022-07-26
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