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bp神經網絡

  • 基于PCA和BP神經網絡算法的車牌字符識別

    ·基于PCA和BP神經網絡算法的車牌字符識別

    標簽: PCA BP神經網絡 算法 車牌字符

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:maizezhen

  • 臺灣神達電腦集團pcb設計規范

    臺灣神達電腦集團pcb設計規范

    標簽: pcb 電腦 設計規范

    上傳時間: 2013-06-28

    上傳用戶:tyg88888

  • 基于BP神經網絡的PID控制器的研究與實現

    基于BP神經網絡的PID控制器的研究與實現:

    標簽: PID BP神經網絡 控制器

    上傳時間: 2013-11-25

    上傳用戶:SimonQQ

  • 基于OMAP1510的mp3播放器設計

      第一章 序論……………………………………………………………6   1- 1 研究動機…………………………………………………………..7   1- 2 專題目標…………………………………………………………..8   1- 3 工作流程…………………………………………………………..9   1- 4 開發環境與設備…………………………………………………10   第二章 德州儀器OMAP 開發套件…………………………………10   2- 1 OMAP介紹………………………………………………………10   2-1.1 OMAP是什麼?…….………………………………….…10   2-1.2 DSP的優點……………………………………………....11   2- 2 OMAP Architecture介紹………………………………………...12   2-2-1 OMAP1510 硬體架構………………………………….…12   2-2.2 OMAP1510軟體架構……………………………………...12   2-2.3 DSP / BIOS Bridge簡述…………………………………...13   2- 3 TI Innovator套件 -- OMAP1510 ……………………………..14   2-2.1 General Purpose processor -- ARM925T………………...14   2-2.2 DSP processor -- TMS320C55x …………………………15   2-2.3 IDE Tool – CCS …………………………………………15   2-2.4 Peripheral ………………………………………………..16   第三章 在OMAP1510上建構Embedded Linux System…………….17   3- 1 嵌入式工具………………………………………………………17   3-1.1 嵌入式程式開發與一般程式開發之不同………….….17   3-1.2 Cross Compiling的GNU工具程式……………………18   3-1.3 建立ARM-Linux Cross-Compiling 工具程式………...19   3-1.4 Serial Communication Program………………………...20   3- 2 Porting kernel………………………………………………….…21   3-2.1 Setup CCS ………………………………………….…..21   3-2.2 編譯及上傳Loader…………………………………..…23   3-2.3 編譯及上傳Kernel…………………………………..…24   3- 3 建構Root File System………………………………………..…..26   3-3.1 Flash ROM……………………………………………...26   3-3.2 NFS mounting…………………………………………..27   3-3.3 支援NFS Mounting 的kernel…………………………..27   3-3.4 提供NFS Mounting Service……………………………29   3-3.5 DHCP Server……………………………………………31   3-3.6 Linux root 檔案系統……………………………….…..32   3- 4 啟動及測試Innovator音效裝置…………………………..…….33   3- 5 建構支援DSP processor的環境…………………………...……34   3-5.1 Solution -- DSP Gateway簡介……………………..…34   3-5.2 DSP Gateway運作架構…………………………..…..35   3- 6 架設DSP Gateway………………………………………….…36   3-6.1 重編kernel……………………………………………...36   3-6.2 DEVFS driver…………………………………….……..36   3-6.3 編譯DSP tool和API……………………………..…….37   3-6.4 測試……………………………………………….…….37   第四章 MP3 Player……………………………………………….…..38   4- 1 MP3 介紹………………………………………………….…….38   4- 2 MP3 壓縮原理……………………………………………….….39   4- 3 Linux MP3 player – splay………………………………….…….41   4.3-1 splay介紹…………………………………………….…..41   4.3-2 splay 編譯………………………………………….…….41   4.3-3 splay 的使用說明………………………………….……41   第五章 程式改寫………………………………………………...…...42   5-1 程式評估與改寫………………………………………………...…42   5-1.1 Inter-Processor Communication Scheme…………….....42   5-1.2 ARM part programming……………………………..…42   5-1.3 DSP part programming………………………………....42   5-2 程式碼………………………………………………………..……43   5-3 雙處理器程式開發注意事項…………………………………...…47   第六章 效能評估與討論……………………………………………48   6-1 速度……………………………………………………………...48   6-2 CPU負載………………………………………………………..49   6-3 討論……………………………………………………………...49   6-3.1分工處理的經濟效益………………………………...49   6-3.2音質v.s 浮點與定點運算………………………..…..49   6-3.3 DSP Gateway架構的限制………………………….…50   6-3.4減少IO溝通……………….………………………….50   6-3.5網路掛載File System的Delay…………………..……51   第七章 結論心得…

    標簽: OMAP 1510 mp3 播放器

    上傳時間: 2013-10-14

    上傳用戶:a471778

  • 基于BP神經網絡的小麥碰撞聲信號分類

    小麥在儲藏階段由于各種災害導致損失巨大,并降低了面粉質量,及時檢測并分離小麥的受損顆粒迫在眉睫。文章以提取4類小麥碰撞聲信號為基礎,使用數字信號處理方法對小麥完好粒、蟲害粒、霉變粒及發芽粒的碰撞聲信號提取有效特征,最后利用BP神經網絡進行分類,對于3類小麥類型的識別取得了較好的識別率。應用結果表明BP神經網絡能夠較好地實現區分受損小麥顆粒與完好小麥顆粒。

    標簽: BP神經網絡 聲信號 分類

    上傳時間: 2014-12-29

    上傳用戶:lxm

  • BP神經網絡的液位PID控制及仿真

    針對硫化鎳礦選礦浮選工業過程中液位控制進行數學分析,建立 BP預測模型并實施多浮選槽液位控制方法,利用目前工程領域流行的 MATLAB 7.0中提供的神經網絡工具箱,對網絡模型進行訓練和仿真,為有效抑制各槽液位擾動、實時調整各浮選槽液位和實現浮選指標的提高提供了有效的途徑。仿真結果證明了BP神經網絡對解決硫化鎳礦浮選過程液位PID控制的有效性,具有廣泛應用和推廣的價值。

    標簽: PID BP神經網絡 液位 控制

    上傳時間: 2014-12-29

    上傳用戶:凌云御清風

  • 基于BP神經網絡算法PID控制器的研究與仿真

    文中將BP神經網絡的原理應用于參數辨識過程,結合傳統的 PID控制算法,形成一種改進型BP神經網絡PID控制算法。該算法利用BP神經網絡建立系統參數模型,能夠跟蹤被控對象的變化,取得較高的辨識精度。針對BP神經網絡對權系初始值敏感的缺點,優化BP神經網絡的初始權系數。通過BP算法修正BP網絡自身權系數,實現PID參數的在線調整。仿真結果顯示了該算法收斂速度快、精度高、魯棒性強、穩定性好,表明了該算法的可行性與有效性。

    標簽: PID BP神經網絡 算法 控制器

    上傳時間: 2013-10-08

    上傳用戶:cxl274287265

  • 基于改進BP神經網絡的牽引變流器故障診斷

    在變流器故障診斷系統中,通過MATLAB對牽引變流器建立故障仿真模型,提取故障特征,對輸入輸出數據進行標幺化和模糊化的處理,并基于改進的動量BP神經網絡算法,完成對變流器開關管開路的診斷,誤差滿足要求范圍,結果表明:該算法收斂迅速,能避免陷入局部極值,而且準確率很高,是一種快速有效的方法。

    標簽: BP神經網絡 牽引變流器 故障診斷

    上傳時間: 2013-11-09

    上傳用戶:familiarsmile

  • 基于BP神經網絡的PID控制器參數優化方法

     針對傳統PID控制系統參數整定過程存在的在線整定困難和控制品質不理想等問題,結合BP神經網絡自學習和自適應能力強等特點,提出采用BP神經網絡優化PID控制器參數。其次,為了加快BP神經網絡學習收斂速度,防止其陷入局部極小點,提出采用粒子群優化算法來優化BP神經網絡的連接權值矩陣。最后,給出了PSO-BP算法整定優化PID控制器參數的詳細步驟和流程圖,并通過一個PID控制系統的仿真實例來驗證本文所提算法的有效性。仿真結果證明了本文所提方法在控制品質方面優于其它三種常規整定方法。

    標簽: PID BP神經網絡 控制器 參數優化

    上傳時間: 2014-03-21

    上傳用戶:diets

  • BP網絡原理

    BP神經網絡由多個網絡層構成,通常包括一個輸入層、若干個中間層和一個輸出層。BP網絡的特點是:各層神經元僅與相鄰層神經元之間有連接;各層內神經元之間沒有任何連接;各層神經元之間也沒有反饋連接。BP網絡具有很強的非線性映射能力,根據Kolrnogorov定理,一個3層BP神經網絡能夠實現對任意非線性函數進行逼近。

    標簽: BP網絡

    上傳時間: 2013-10-31

    上傳用戶:xy@1314

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