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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。
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基于CMAC神经网络的PID参数自整定方法的研究
建立一个基于改进的CMAC小脑模型神经网络的PID参数自整定控制系统，该PID参数的整定方法为基于规则的整定方法，不必精确地辨识被控对象的数学模型，只需将系统误差 的时间特性中的特征值送入CMAC网络，CMAC再根据输入的特征值得出相应的PID参数的变化量，即可实现PID参数的自整定。
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基于FPGA的人工神经网络实现方法的研究
基于FPGA的神经网络实现方法已成为实际实时应用神经网络的一种途径。本文就十多年来基于FPGA的ANN实现作一个系统的总结，例举关键的技术问题，给出详细的数据分析，引用相关的最新研究成果，对不同的实现方法和思想进行讨论分析，并说明存在的问题以及改善方法，强调神经网络FPGA实现的发展方向和潜力及提出自己的想法。另外，还指出基于FPGA实现神经网络存在的瓶颈制约，最后对今后的研究趋势作出估计。
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一种新的基于改进的ADALINE神经网络的DTMF解码器方案
本文提出了一种新的基于改进的ADALINE神经网络的DTMF信号检测算法，并介绍了在TMS320C5402和TLV320AIC10上采用此算法的DTMF信号解码器方案设计。仿真结果和实际工程实验均表明该算法比传统的DTMF信号解码方法具有更强的抗干扰能力；该方案具有一定的实用和参考价值。
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一种新的基于改进的ADALINE神经网络的DTMF解码器方案
本文提出了一种新的基于改进的ADALINE神经网络的DTMF信号检测算法，并介绍了在TMS320C5402和TLV320AIC10上采用此算法的DTMF信号解码器方案设计。仿真结果和实际工程实验均表明该算法比传统的DTMF信号解码方法具有更强的抗干扰能力；该方案具有一定的实用和参考价值。
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Adaline神经网络随机逼近LMS算法的仿真研究
1 引言 人工神经网络最重要的功能之一是分类。对于线性可分问题，采用硬限幅函数的单个神经元，通过简单的学习算法就可成功实现分类。即对于两个不同类中的输入矢量，神经元的输出值为0或1。但对于大多数非线性
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基于神经网络的火电厂生产过程故障诊断专家系统
随着控制理论的不断完善和发展，以及计算机技术在工业控制领域的广泛应用，控制系统的自动化水平、控制品质均得到了显著的改善和提高。在追求控制系统良好控制性能的同时，对提高系统的可靠性和可维修性也提出了越来
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Widrow-Hoff神经网络学习规则的应用研究
摘要：基于线性神经网络原理，提出线性神经网络的模型，并利用Matlab实现Widrow-Hoff神经网络算法。分析Matlab人工神经网络工具箱中有关线性神经网络的工具函数，最后给出线性神经网络在系统辨识中的实际应用。通过对
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基于模拟退火神经网络的I型FIR数字滤波器设计
摘要：提出一种基于模拟退火神经网络设计FIR数字滤波器的方法，是对用神经网络设计方法的一种改进。由于线性相位FIR数字滤波器的幅频特性是有限项的傅里叶级数，因此构造了一个三层余弦基神经网络模型，并用模拟退火
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模块化免疫神经网络模型在计算机病毒分类检测中的应用
0 引言随着信息技术的发展和互联网应用的普及，计算机系统受到计算机病毒的威胁。计算机病毒分类检测，指将可疑文件作为输入，执行某病毒检测算法后输出结果(无毒、带毒／带何种毒)的过程，实质上是对文件的分类。病
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神经网络预测编码器的设计及应用
1 BP网络结构及其算法 反向传播算法又称误差后向传播算法(Error Back Propagation Algorithm)，它是用来训练多层前馈网络的一种学习算法。是一种有监督的学习算法。通常称用误差反向传播算法训练的网络叫BP网络
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基于神经网络的多电机同步控制
1 引言 在造纸、印染、纺织等高精度、高转速传动系统中，随着工业自动化程度的提高和生产规模的扩大，采用单电机驱动往往难以满足生产的要求。而多电机同步控制历来是最核心的问题，对多电机同步协调控制，国内
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基于神经网络的声测法车辆类型辨识的应用研究
随着我国高速公路和汽车技术的迅猛发展,汽车行驶速度越来越高,极需一种更有效的交通管理系统。这种系统应能自动识别汽车,并能准确判断出汽车类型。20世纪50年代以来,点测式设备如环形线圈检测器,主要用于十字路口的交
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基于神经网络的微波均衡器建模与仿真
大功率行波管等微波管是雷达等电子装备的核心器件，其技术水平决定了电子装备的战术性能。但是由于大功率微波管的增益波动较大，在等激励输入的情况下，不能使频带内所有点均达到饱和输出，这样会造成输入信号产生谐
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基于神经网络的自适应滑模逆控制器设计
1、引言 导弹的运动模型是一个十分复杂的非线性变参数模型。反馈线性化是一种重要的非线性控制方法，其基本思想是通过状态变换，将一个非线性系统的动态特性全部或部分变换成线性特性，从而用成熟的线性控制方
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基于神经网络的热电偶非线性校正
1 引言 热电偶因其结构简单、易于制造和测温范围宽等优点而被广泛用于温度测量领域，但是热电偶非线性校正问题(也称线性化处理)，严重影响了温度测量精度。国际、国内计算标准都给出了热电势 -温度 关系表,即热电
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基于神经网络的电子鼻肺癌早期诊断系统
肺癌是目前全世界最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率不断上升。究其原因是肺癌病因不明，发病时间短、转移快、恶性程度高，早期不易诊断，到中、晚期失去了手术机会，患者五年生存率仅为15％左右。早期发现可使
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基于神经网络的电子鼻肺癌早期诊断系统
肺癌是目前全世界最常见的恶性肿瘤之一，其发病率和死亡率不断上升。究其原因是肺癌病因不明，发病时间短、转移快、恶性程度高，早期不易诊断，到中、晚期失去了手术机会，患者五年生存率仅为15％左右。早期发现可使
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基于神经网络电机 速度控制器的SOPC系统
针对机器人伺服控制系统高速度、高精度的要求，介绍一种全数字化的基于神经网络控制的直流电机速度伺服控制系统的设计方案。速度控制器采用BP网络参数辨识自适应控制，并将其在FPGA进行硬件实现；同时用Nios II软核处理器作为上位机，构成一个完整的速度伺服控制器的片上可编程系统(SOPC)。实验结果表明，该控制系统具有较高的控制精度、较好的稳定性和灵活性。
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