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RBF

  • K均值算法用于聚類

    K均值算法用于聚類,常用于RBF算法中。

    標簽: K均值算法 聚類

    上傳時間: 2013-12-31

    上傳用戶:JIUSHICHEN

  • 基于Matlab環(huán)境編寫的一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制和模糊PID控制源代碼

    基于Matlab環(huán)境編寫的一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制和模糊PID控制源代碼,其中包含BP pid,CMAC PID,RBF PID,BP數(shù)值逼近算法,BP預(yù)測控制以及模糊PID。

    標簽: PID Matlab 控制 環(huán)境

    上傳時間: 2017-08-15

    上傳用戶:498732662

  • matlab源碼

    matlab源碼,運用遺傳算法 優(yōu)化RBF隱層神經(jīng)元的中心值,寬度,和權(quán)值,具有很強的學(xué)習(xí)性。

    標簽: matlab 源碼

    上傳時間: 2017-08-29

    上傳用戶:songnanhua

  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理 作者SimonHaykin 譯者葉世偉等

    本書包含四個組成部分:導(dǎo)論,監(jiān)督學(xué)習(xí),無監(jiān)督學(xué)習(xí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)模型。導(dǎo)論部 分介紹神經(jīng)元模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和機器學(xué)習(xí)的基本概念和理論。監(jiān)督學(xué)習(xí)討論感知機學(xué)習(xí) 規(guī)則,有監(jiān)督的Hebb學(xué)習(xí),Widrow-Hoff學(xué)習(xí)算法,反向傳播算法及其變形,RBF網(wǎng)絡(luò),正則 化網(wǎng)絡(luò),支持向量機以及委員會機器。無監(jiān)督學(xué)習(xí)包括主分量分析,自組織特征映射模型的 競爭學(xué)習(xí)形式,無監(jiān)督學(xué)習(xí)的信息理論,植根于統(tǒng)計力學(xué)的隨機學(xué)習(xí)機器,最后是與動態(tài)規(guī) 劃相關(guān)的增強式學(xué)習(xí)。

    標簽: 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    上傳時間: 2022-06-21

    上傳用戶:fliang

  • 大功率器件IGBT散熱分析

    0引言任何器件在工作時都有一定的損耗,大部分的損耗均變成熱量。在實際應(yīng)用過程中,大功率器件IGBT在工作時會產(chǎn)生很大的損耗,這些損耗通常表現(xiàn)為熱量。為了使ICBT能正常工作,必須保證IGBT的耗散功率不大于最大允許耗散功率P額定1660 w,室溫25℃時),必須保證1GBT的結(jié)溫T,不超過其最大值Timar 50 ℃),因此必須采用適當?shù)纳嵫b置,將熱量傳導(dǎo)到外部環(huán)境。如果散熱裝置設(shè)計或選用不當,這些大功率器件因過熱而損壞。為了在確定的散熱條件下設(shè)計或選用合適的散熱器,確保器件安全、可靠地工作,我們需進行散熱計算。散熱計算是通過計算器件工作時產(chǎn)生的損耗功率Pa、器件允許的結(jié)溫T、環(huán)境溫度T,求出器件允許的總熱阻R,f-a);:再根據(jù)Raf-a)求出最大允許的散熱器到環(huán)境溫度的熱阻Rinf-):最后根據(jù)RBF-a)選取具有合適熱阻的散熱器。1 IGBT損耗分析及計算對于H型雙極模式PWM系統(tǒng)中使用的1GBT模塊,主要由IGBT元件和續(xù)流二極管FWD組成,它們各自發(fā)生的損耗之和就是IGBT本身的損耗。除此,加上1GBT的基極驅(qū)動功耗,即構(gòu)成IGRT模塊整體發(fā)生的損耗。另外,發(fā)生損耗的情況可分為穩(wěn)態(tài)時和交換時。對上述內(nèi)容進行整理可表述如下:

    標簽: 大功率器件 igbt 散熱

    上傳時間: 2022-06-21

    上傳用戶:

  • MATLAB優(yōu)化算法案例分析與應(yīng)用(余勝威)

    本書全面而系統(tǒng)地介紹了 MATLAB 算法和案例應(yīng)用,涉及面廣,從基本操作到高級算法應(yīng)用,幾乎 涵蓋 MATLAB 算法的所有重要知識。本書結(jié)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(xué)習(xí)和掌握各種算法在不同案例中的應(yīng)用。 本書共 32 章。涵蓋的內(nèi)容有 MATLAB 基礎(chǔ)知識、GUI 應(yīng)用及數(shù)值分析、MATALB 工程應(yīng)用實例、 GM 應(yīng)用分析、PLS 應(yīng)用分析、ES 應(yīng)用分析、MARKOV 應(yīng)用分析、AHP 應(yīng)用分析、DWRR 應(yīng)用分析、 模糊逼近算法、模糊 RBF 網(wǎng)絡(luò)、基于 FCEM 的 TRIZ 評價、基于 PSO 的尋優(yōu)計算、基于 PSO 的機構(gòu)優(yōu) 化、基本 PSO 的改進策略、基于 GA 的尋優(yōu)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(yōu)計算、基于 Bayes 的數(shù)據(jù)預(yù)測、基于 SOA 的 PID 參數(shù)整定、基于 BP 的人臉方向預(yù)測、基于 Hopfield 的數(shù)字識別、基于 DEA 的投入產(chǎn)出分析、基于 BP 的數(shù)據(jù)分類、基于 SOM 的數(shù)據(jù)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(xué)習(xí) MATALB 優(yōu)化算法的人員閱讀,也適合各種使用 MATALB 進行開發(fā)的工 程技術(shù)人員閱讀。對于相關(guān)高校的教學(xué)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(wǎng)絡(luò)上討論的大部分疑難問題給出了解答,值得一讀。   

    標簽: matlab 優(yōu)化算法

    上傳時間: 2022-07-26

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