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  1. 基于LM-PSO算法和BP神经网络的非线性预测控制

  2. 针对非线性系统,提出了一种基于BP神经网络的预测控制方法。以BP神经网络建立多步预测模型并预测系统输出值,用LM(Levenberg-Marquardt)算法和PSO(Particle Swarm Optimization)算法组合的混合算法对目标性能指标函数进行滚动优化求解,得到非线性系统的最优控制量;利用误差修正参考输入法实现反馈矫正。通过将粒子群算法引入LM算法,克服了LM算法依赖初值和粒子群算法过早收敛于局部极值的问题,提高了求解的运行速度和精确度。通过对单变量非线性系统仿真实验,证明了
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-20
    • 文件大小:265216
    • 提供者:weixin_38621082
  1. 某电液伺服系统的神经网络自抗扰控制

  2. 针对某电液伺服系统存在非线性及时变性,难以对其进行精确控制的问题,提出了神经网络自抗扰控制方案。该方案利用神经网络所具有的可以实现任意复杂映射关系的能力,将非线性误差反馈控制规律中的比例系数与微分增益作为单神经元自适应控制器的权系数,通过单神经元的自学习功能进行在线调节;同时利用RBF神经网络作为辨识器,以辨识被控对象的梯度信息。通过MATLAB计算机仿真结果证明,该控制方案使系统具有响应速度快、稳态精度高、鲁棒性强等优点,并能够有效的抑制外界扰动。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-01
    • 文件大小:733184
    • 提供者:weixin_38673694
  1. 忆阻时滞神经网络的全局指数镇定性

  2. 为研究时滞忆阻神经网络的全局指数镇定性,并克服忆阻突触连接权矩阵突然跳变所带来的困难,借助非光滑分析和微分包含理论给出了系统Filippov解的定义.根据Lyapunov稳定性理论,通过设计时滞依赖的反馈控制律,实现了所考虑忆阻网络模型的指数镇定.所设计的反馈控制律,使用于多数已存在的忆阻网络模型的镇定性控制.所设计的镇定性算法简单,容易实现,结论描述了忆阻器件的基本电力学规律.
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-06-28
    • 文件大小:824320
    • 提供者:weixin_38635996
  1. 小脑神经网络用于不确定时滞系统的鲁棒非脆弱控制

  2. 针对不确定时滞系统的鲁棒跟踪控制问题,设计了一种基于小脑神经网络CMAC的鲁 棒非脆弱控制器。首先,给出小脑模型神经网络控制系统的算法。其次针对一类不确定时滞系 统,根据李雅普诺夫稳定理论,进行了鲁棒非脆弱控制器的设计。假设反馈控制中即含有状态 反馈不确定性,也具有状态时滞的不确定性。证明不确定时滞系统鲁棒非脆弱控制存在的条 件。该条件可以利用Matlab的线性矩阵不等式LMI工具箱来求解鲁棒控制器的参数。之后利 用CMAC神经网络较强的学习能力和鲁棒非脆弱控制器对参数摄动抑制作用的特点,将鲁棒
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-25
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38725086
  1. 一种基于忆阻特性的监督神经网络算法及电路设计

  2. 针对如何将忆阻器融入人工神经网络算法并进行硬件实现的问题,提出了一种在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)平台上实现的基于忆阻特性的监督神经网络算法。该设计以忆阻器模块作为神经网络中的权值存储模块,构建误差反馈机制的监督学习。将该忆阻神经网络电路应用于图像分类问题,并进行了资源占用和处理速度的优化。实验结果表明其分类结果良好,在Cyclone II:EP2C70F896I8平台上,整体网络算法占用11 773个逻辑单元(LEs),训练耗时0.33 ms,图像的测试耗时10 μs。这一工作对忆阻器和神
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-15
    • 文件大小:376832
    • 提供者:weixin_38588854
  1. 基于BP神经网络的网络控制系统调度

  2. 为了在复杂的网络环境下能更合理地分配网络资源,提出了利用BP神经网络,通过对网络调度器产生的历史和当前数据进行训练,预测调度器下周期可能产生的数据,进而对下一调度周期的死区大小进行调整。实验仿真表明,所设计的反馈调度器能进一步改善网络控制系统的性能,进一步提高应对负载变化的能力。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-18
    • 文件大小:250880
    • 提供者:weixin_38710566
  1. 通信与网络中的基于神经网络ZISC的模式识别系统

  2. 摘要:首先介绍人工神经网络ANN实现技术的历史、现状和发展,着重分析RBF网络的原理及其建立在超大规模集成电路基础上的硬件神经网络的设计方法。然后,介绍一种新的硬件神经网络技术ZISC的工作原理和应用。最后,以ZISC036芯片为例,实现一个模式识别系统。 关键词:人工神经网络 ZISC 超大规模集成电路 径向基函数 模式识别引言当前对人工神经网络ANN(Artificial Neutron Network)的研究热潮源自Hopfield J.[1]和McclellandJ.等人于20世纪
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-10
    • 文件大小:134144
    • 提供者:weixin_38686153
  1. 搭建神经网络基础综合

  2. 搭建神经网络基础综合 以下内容是根据torch官网和莫烦python学习所得 基本步骤 载入数据,训练集,预测集,标注集 搭建网络,即 class Net 实例化网络 net 创建 optimizer 确定损失函数 loss_func 开始训练 计算预测值 predict 计算损失函数值 loss 优化器 zerograd() 损失反馈 loss.backward() 优化器步进 optimizer.step() import torch from torch.autograd import V
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-21
    • 文件大小:30720
    • 提供者:weixin_38709511
  1. 人工神经网络算法知识点总结

  2. 人工神经网络的许多算法已在智能信息处理系统中获得广泛采用,尤为突出是是以下4种算法:ART网络、LVQ网络、Kohonen网络Hopfield网络,下面就具体介绍一下这这四种算法: 1.自适应谐振理论(ART)网络 自适应谐振理论(ART)网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连,该连接沿着正向(自底向上)和反馈(自顶向下)两个方向进行。 当ART-1网络在工作时,其训练是连续进行的,且包括下列算法步骤: (1)对于所有输出神经元,如果一个输出神经元的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-26
    • 文件大小:119808
    • 提供者:weixin_38725734
  1. DEAP致动器系统的基于RBF神经网络的广义预测控制

  2. 介电电活性聚合物(DEAP)材料通常具有很强的磁滞,非线性和不确定性,这些特性使得对其执行器进行有效控制非常困难。 提出了一种基于RBF神经网络的广义预测控制策略。 DEAP执行器的非线性特性通过RBF神经网络进行近似。 在此基础上,采用广义预测控制策略,通过滚动优化和反馈调整实现对DEAP执行器的预测控制。 仿真结果表明,与传统的广义预测控制方法相比,该方法可以减轻DEAP材料非线性引起的干扰,具有适应性,鲁棒性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-25
    • 文件大小:660480
    • 提供者:weixin_38690402
  1. 基于神经网络逼近的不确定严格反馈系统的全局稳定自适应跟踪控制

  2. 基于神经网络逼近的不确定严格反馈系统的全局稳定自适应跟踪控制
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-19
    • 文件大小:526336
    • 提供者:weixin_38548507
  1. 具有时变时滞的忆阻器神经网络指数同步和反同步的矩阵测度策略

  2. 本文涉及基于忆阻器的神经网络的指数同步和反同步。在Filippov系统和线性控制器的框架下,矩阵度量和Halanay不等式可以保证基于忆阻器神经网络的指数同步和反同步标准。这些标准在实践中非常容易实现。最后,通过两个数值例子说明了理论结果的正确性。结果表明,矩阵测度可以提高指数收敛速度,减小指数收敛速度。有效地获得反馈。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-18
    • 文件大小:930816
    • 提供者:weixin_38524246
  1. 控制混沌神经网络进行信息处理

  2. 提出了一种动态相空间约束方法,通过限制随时间变化的阈值的耐火内部状态,来控制混沌神经网络(CNN)中的复杂混沌动力学。 极限阈值根据从网络的反馈内部状态得出的控制信号而变化。 仿真结果表明,受控制的CNN在控制参数空间中表现出多相行为。 利用适当的参数值,受控的CNN会收敛到一个周期性轨道,该轨道包括一个存储模式,该模式到初始状态的汉明距离最短。 受控CNN的属性可用于信息处理,例如内存检索和模式识别。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38734037
  1. 时变控制方向和时滞的随机高阶非线性系统的自适应神经网络状态反馈控制

  2. 时变控制方向和时滞的随机高阶非线性系统的自适应神经网络状态反馈控制
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:262144
    • 提供者:weixin_38708361
  1. 通过基于神经网络的单词表示法改善伪相关反馈

  2. 在信息检索中,设计了诸如伪相关反馈之类的查询扩展方法,以用相关术语丰富用户查询,以全面解释所需信息。 查询扩展的关键问题之一是如何获取高质量的扩展术语以捕获信息需求。 神经网络语言模型的最新进展表明,这些模型可以学习强大的分布式单词表示,已成功应用于解决各种自然语言处理任务。 在本文中,我们提出了一个新的基于神经网络的词表示形式的查询扩展框架。 我们的框架首先使用经过修改的术语相关性方法选择大量的候选扩展词,然后基于单词表示为候选词生成词特征,以对给定查询和相应候选词之间的关系进行编码。 此外,
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-15
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38711369
  1. 线性反馈控制时变时滞复数值神经网络的镇定

  2. 线性反馈控制时变时滞复数值神经网络的镇定
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:709632
    • 提供者:weixin_38695471
  1. 任意切换下切换非线性纯反馈系统的神经网络自适应跟踪控制

  2. 任意切换下切换非线性纯反馈系统的神经网络自适应跟踪控制
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:577536
    • 提供者:weixin_38631978
  1. 量化非线性系统的自适应神经网络有限时间输出反馈控制

  2. 量化非线性系统的自适应神经网络有限时间输出反馈控制
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-13
    • 文件大小:890880
    • 提供者:weixin_38717169
  1. nn-brain:使用神经网络对大脑进行建模的教程代码-源码

  2. nn脑 状态:维护中。 代码 该存储库提供了教程式的代码,用于在与神经科学有关的简单任务上训练人工神经网络,并使用多种神经科学方法来分析这些网络。 内容 (1) 用于训练卷积神经网络,表示相似度分析(RSA)和基于梯度的调整分析。 (2) 用于在记忆任务上训练LSTM,并可视化神经活动。 (3) 用于在工作记忆任务上训练 ,以及基于定点的动力学系统分析。 (4) 用于在决策任务上训练兴奋性抑制性 ,并分析网络连通性。 要求 这段代码已经过Python 3和Pytorch的最新版本的测试。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-12
    • 文件大小:865280
    • 提供者:weixin_42098892
  1. 基于神经网络的纯反馈形式的非线性多智能体系统分布式自适应同步

  2. 基于神经网络的纯反馈形式的非线性多智能体系统分布式自适应同步
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-12
    • 文件大小:941056
    • 提供者:weixin_38692928
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