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《机器学习》课程配套教学电子教案(PPT课件讲稿)第4章 人工神经网络(ANN)
文档格式:PPT 文档大小:253KB 文档页数:80
《机器学习》课程配套教学电子教案(PPT课件讲稿)第4章 人工神经网络(ANN)
华中科技大学:《人工神经网络及其应用》课程教学资源(教案讲义)第六讲 反向传播网络
文档格式:DOC 文档大小:184KB 文档页数:19
第06讲反向传播网络 给定任意>0和任意L2函数f:[0,1CR→R,存在一个三层BP网络,可以 在任意ε平方误差精度内逼近f。 实现任意N个输入向量构成的任何布尔函数的前向网络所需权系数数目为:
《MATLAB语言基础》课程教学资源(MatLab工程数学应用)
文档格式:PDF 文档大小:7.45MB 文档页数:465
MatLab是一种数值计算和图形图像处理工具软件,它的特点是语法结构简明、数值计算高效、图形 功能完备、易学易用。它在矩阵代数、数值计算、数字信号处理、提动理论、神经网络控制、动态仿真 等领域都有广泛的应用 本书从 MatLab的基础知识入手,在详细介绍各种命令的同时,向读者介绍了 Matlab在高等数学、 线性代数、符号运算、图形图像处理、数据处理等方面的应用和外部接口程序设计。本书侧重于利用大 量的实例来引导读者快速学习和掌握 MatLab的各种功能,并尽量与实际问题相结合,以体现其工程应用 的重要性。书中配有习题和参考答案,供读者练习附录则配有常用命令的列表,以供参考
大尺度采空区围岩断裂失稳信号数据挖掘及破坏预测分析
文档格式:PDF 文档大小:495.64KB 文档页数:4
随着监测技术数字化和信息化程度逐步提高,获得的大尺度采空区围岩损伤演化过程,以及包括各种数据格式的图形、矢量等信息量呈数量级增加.将小波变换、固体断裂非平衡统计和神经网络理论用于对非线性采空区围岩断裂失稳信号进行数据挖掘以及综合分析,有利于正确认识和理解采空区围岩体损伤演化的全过程
《智能控制》课程电子教案(PPT教学课件,共八章)
文档格式:PPT 文档大小:7.33MB 文档页数:674
◼ 智能控制的基本概念 ◼ 智能控制系统的特点 ◼ 智能控制系统的结构理论 ◼ 智能控制与传统控制的关系 ◼ 智能控制的研究对象 ◼ 智能控制的类型 ◼ 智能控制的发展概述 Chapter 2 Fuzzy Control Chapter 4 Adaptive Fuzzy Control Chapter 5 Perspectives on Fuzzy Control 第6章 神经网络控制 第7章 专家控制系统 第8章 智能控制在过程控制中的应用
知识“溶化”技术及无搜索快速求解智能系统的建立
文档格式:PDF 文档大小:422.65KB 文档页数:5
介绍了一个模糊神经网络专家系统.研究了知识的“溶化”技术,即导入算法、无搜索快速推理、寻出算法,井对用三分法确立输入变量隶属函数及模糊规则求精作了有益的研究.用以上理论对连续推钢式加热炉进行控制,控制效果较为理想
基于CNN-PDE偏差异质扩散预处理的红外图像分水岭分割
文档格式:PDF 文档大小:339.53KB 文档页数:5
为了抑止采用分水岭方法分割红外图像时的过分割现象,首先利用细胞神经网络高效求解偏微分方程的能力,实现了可调偏差异质扩散滤波器并用其对图像作预处理.为了消除噪声残留,引入了平滑系数与限制强度系数对梯度图作阈值化处理.实际红外图像的分水岭分割结果显示,所提出的预处理方法能够有效抑止过分割现象
基于判别域界面几何法模式识别的铁路轴承故障诊断
文档格式:PDF 文档大小:1.28MB 文档页数:8
基于最优分类线的概念,提出了一种新的模式识别分类器构建方法——判别域界面几何法.该方法利用BP神经网络的高度非线性,将模式类样本数据从高维输入空间映射至二维判别域空间后,采用多边形中轴提取方法,构造模式类间隙多边形的中轴线,延伸至整个二维判别域空间,生成模式类决策边界.以铁路货车车轮用双列圆锥滚子轴承的故障诊断为例,介绍了判别域界面几何法的应用过程.结果表明,判别域界面几何法能在二维判别域空间上给出各不同故障模式类之间明确的界限,这就给操作者直观判断故障模式类别提供了条件
基于ANFIS方法的连续定向凝固BFe10-1-1合金的压缩流变应力模型
文档格式:PDF 文档大小:845.54KB 文档页数:6
以连续定向凝固柱状晶组织BFe10-1-1合金在应变速率为0.01~10s-1和变形温度为25~500℃条件下的压缩试验所得实测数据为基础,采用自适应神经网络模糊推理系统(ANFIS)方法,建立了连续柱状晶组织BFe10-1-1合金压缩变形真应力与变形温度、应变速率和真应变关系的预测模型.结果表明:ANFIS模型预测的流变应力值与试验值之间的平均误差为0.75%,均方根误差为2.13,相关系数为0.9996,很好地反映了实际变形过程的特征,而在相同情况下采用传统回归模型预测的平均误差为6.28%,表明ANFIS模型具有优良的预测精度
监控AGC系统的智能PID控制策略
文档格式:PDF 文档大小:422.93KB 文档页数:4
为了解决带有纯滞后的监控AGC系统的控制问题,提出了基于RBF神经网络的PID控制器与Smith预估器相结合的智能PID控制系统,并对传统监控AGC、应用Smith预估器的监控AGC及应用智能PID控制的监控AGC系统进行了仿真.结果表明,应用智能PID控制的监控AGC系统收敛速度明显加快,适应能力与鲁棒性比常规PID控制要好
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