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科学家在芯片上搭建神经元电路
研究人脑神经网络的通讯和协调运作，是现代神经科学领域最大的挑战之一。据美国物理学家组织网7月13日（北京时间）报道，最近，以色列特拉维夫大学电力工程学院开发出一种新型芯片实验室平台，利用先进材料和组织工程
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基于神经网络融合的传感器温度误差补偿
目前，我国在役长距离油气输送管道总长两万公里左右，腐蚀导致的油气泄漏事故时有发生，造成了经济损失、能源浪费。因此，对油气管道进行检测在国民经济中占有极为重要的地位。漏磁检测法是国家863高科技项目“
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基于DSP的模拟电路诊断系统的实验可行性验证
引言 电路规模和结构日趋功能化和模块化是其在现代电子技术发展中，呈现出的两大基本特征；而集成电路的大规模应用，使得研究如何运用现代诊断技术从大规模容差电路中准确地诊断出存在故障的元件，成为实际工程
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基于DSP的模拟电路诊断系统的实验可行性验证
引言 电路规模和结构日趋功能化和模块化是其在现代电子技术发展中，呈现出的两大基本特征；而集成电路的大规模应用，使得研究如何运用现代诊断技术从大规模容差电路中准确地诊断出存在故障的元件，成为实际工程
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基于神经网络的电子鼻肺癌早期诊断系统
基于神经网络的电子鼻肺癌早期诊断系统
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基于神经网络技术的虚拟传感器温度补偿系统
摘要：介绍了一体化虚拟温度传感器补偿仪，运用多传感器数据融合技术与神经网络技术，与虚拟仪器技术相结合创建了虚拟压阻式传感器的温度补偿系统。实验结果表明，该方法有效地抑制干扰因素，获得高稳定性测量结果。
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用神经网络控制的二象限开关电感DC/DC变换器
摘要：经典的DC/DC变换器，如Buck变换器、Boost变换器、Buck－Boost变换器、罗氏变换器和Cuk变换器[1－5]，通常都是由电感和电容组成，所以它们的体积大而功率密度低。开关电感已被成功地应用于DC/DC变换器中，开创了
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遗传优化神经网络在小电流接地系统故障选线中的应用
如何准确地检测出故障线路一直是电力系统继电保护的重要研究课题。本文将遗传优化神经网络应用到故障选线中，并将多种电气量综合，进行故障选线。相比于以往的判别方法，此法大大提高了故障选线的准确性。 关键
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用神经网络控制的二象限开关电感DC/DC变换器
摘要：经典的DC/DC变换器，如Buck变换器、Boost变换器、Buck－Boost变换器、罗氏变换器和Cuk变换器[1－5]，通常都是由电感和电容组成，所以它们的体积大而功率密度低。开关电感已被成功地应用于DC/DC变换器中，开创了
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一种神经网络多用户检测器
本文提出采用Hopfield神经网络实现CDMA多用户通信系统中多用户信号的检测.利用基于检测序列最大后验概率最佳多用户检测器的似然函数与Hopfield神经网络的能量函数的对应关系，构造一种离散Hopfield神经网络多用户检测
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一种基于神经网络感知器的双足行走机器人稳定性控制方法
摘 要：本文利用神经网络感知器和安装在机器人脚底的力传感器，测知机器人重心的位置，控制机器人重心在双脚的支撑面内，以使机器人稳定。本文提出的双足行走机器人稳定性控制方案是简单易行的。 关键词：神经
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基于FPGA的人工神经网络系统的实现方法
摘要：为了改变人工神经网络的研究仅仅局限于算法，只是在通用的串行或并行计算机上模拟实现的现状，针对函数逼近问题，将BP神经网络的结构分为3个模块，采用VHDL语言完成对各个模块的硬件描述，并使用Altera公司的Q
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基于FPGA的人工神经网络系统的实现方法
摘要：为了改变人工神经网络的研究仅仅局限于算法，只是在通用的串行或并行计算机上模拟实现的现状，针对函数逼近问题，将BP神经网络的结构分为3个模块，采用VHDL语言完成对各个模块的硬件描述，并使用Altera公司的Q
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基于FPGA的人工神经网络系统的实现方法
基于FPGA的人工神经网络系统的实现方法
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基于神经网络和DSP的锡炉温度控制系统的研究与应用
基于预测神经网络和DSP高速数字处理相结合的构建原理，采用BP神经网络算法进行系统参数的调整，同时利用DSP数字信号高速处理运算，对锡炉温度实现了在线实时控制。实验表明，控制系统的动态响应快，跟踪能力强，稳态精度高，有较强抗扰动能力。
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基于神经网络和DSP的锡炉温度控制系统的研究与应用
基于预测神经网络和DSP高速数字处理相结合的构建原理，采用BP神经网络算法进行系统参数的调整，同时利用DSP数字信号高速处理运算，对锡炉温度实现了在线实时控制。实验表明，控制系统的动态响应快，跟踪能力强，稳态精度高，有较强抗扰动能力。
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CMAC神经网络应用分析
应用 CMAC神经网络具有小脑的机能，因而，被广泛应用于机器人的运动控制。或者反过来说，正是为了机器人的运动控制，Albus构造了CMAC神经系统，以模拟脊椎动物的小脑机能。 正如Albus所说的：“然而，对我来说，
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基于混沌蚁群的神经网络速度辨识器研究
本文将混沌引入到蚁群算法(Ant Colony Optimization，ACO)当中，以形成混沌蚁群算法(Chaos Ant Colony Optimization，CACO)，从而提高了对于BP神经网络的优化效率和精度，解决了上述问题；同时，也在对异步电机直接转矩控制(DTC)转速辨识的仿真试验中，实现了对电机转速的准确辨识。
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BP神经网络的电路最优测试集的生成设计
1 引言 人工神经网络是基于模仿生物大脑的结构和功能而构成的一种信息处理系统。国际著名 的神经网络专家Hecht Nielsen 给神经网络的定义是：“神经网络是一个以有向图为拓扑结构的动态系统，它通过对连续或断续
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基于神经网络的有源电力滤波器应用研究
基于瞬时无功功率谐波动态检测法，检测的精度高、实时性好。本文阐述了基于瞬时无功功率与神经网络组合控制电网谐波动态检测方法的基本原理，分析了基于瞬时无功功率的谐波检测方法，在负载突变是引进神经网络提高准确实时性，在此基础上结合有源电力滤波器进行仿真实验，观察谐波动态检测。
