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rbf_mems
- 为了提高使用精度，研究了某型号MEMS陀螺仪的随机漂移模型。采用游程检验法分析了 该陀螺仪随机漂移数据的平稳性，并根据该漂移为均值非平稳、方差平稳的随机过程的结论， 采用梯度径向基（RBF）神经网络对漂移数据进行了建模。实验结果表明：相比经典RBF网络模 型而言，这种方法建立的模型能更好地描述MEMS陀螺仪的漂移特；相对于季节时间序列模型而 言，其补偿效果提高了大约15％。
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- 基于视觉传感器实现道路信息的理解是目前移动机器人自主导航的重要研究方向，其中道路图象的正确分割 是提取有效路径信息的关键。该文针对复杂、干扰因素多的室外环境下传统方法难以实现道路图象正确分割的问题，提 出了一种基于’() 神经网络的道路图象分割方法。该方法通过选取道路图象的归一化色彩分量为特征向量，应用基于 ’() 学习算法的神经网络分类器进行道路与非道路识别；为解决环境噪声对神经网络输出的影响，本文设计了串行级联 式四阶形态滤波器实现对神经网络输出的分割图象的滤波处理。通过对实
200642991948257
- 提出了一种利用肤色信息，建立 YCbCr 肤色模型空间作为人脸检测的预处理手段，利用小波分解和 BP 神经网络作为检测方法。对算法进行仿真验证，实验结果表明：该肤色模型空间 对光线、遮挡以及姿 态 有很好的 robust 特性 ；本检测方法达到较好的检测效果。 关键词 : 小波分解；神经网络；亮度补偿-Skin color model based on an oval face detection method
bpnet
- 智能控制；BP神经网络算法；PID控制器MATLAB 仿真-Intelligent Control BP neural network algorithm MATLAB simulation, the PID controller
znkz
- 智能控制；神经网络；PID控制；遗传算法等及其相关程序代码-Intelligent control neural network PID control genetic algorithm and its associated program code
BPPID
- 基于BP神经网络PID整定原理和算法步骤，并文中附有相关的MATLAB程度源代码；-Based on BP neural network PID tuning principles and steps of the algorithm, and can be related to the degree of the MATLAB source code
wzrh
- (1)针对在线计算量大这一缺陷，将预测控制中的柔化输出信号的思想推广到柔化输入信号，使得约束条件被简化为仅对当前控制量的约束，可以直接计算得出；同时该方法避免了求逆矩阵，大大减小了计算量，并能够保证控制算法的可行性和良好的控制性能。 (2)针对传统算法中设计参数整定困难这一缺点，应用基于BP神经网络变参数设计的广义预测控制算法，实现了对控制量柔化参数的在线调整。 (3)利用带有遗忘因子的最小二乘法对系统辨识。本文通过仿真发现该方法对于Hénon混沌系统并不完全适用，可考虑利用其他优化系统
tixingguanzi2
- 分析了支持向量回归机在能源需求预测中的优势,确定了输入向量集合和输出向量集合,建立了基于Matlab技术的SVR能源需求预测模型.对我国1985-2008年能源需求相关数据进行模拟与仿真,并对中国2010年和2020年能源需求量进行预测.研究结果表明:一是中国未来对能源的需求量逐渐增加,从2010年的330400万吨标准煤上升到2020年418320万吨标准煤,年均增长率为2.39％；二是在解决我国能源系统小样本.非线性及高维模式识别问题中SVR比BP神经网络等方法有更高的预测精度.-Suppo
2005510101315809
- 提出了一种复杂背景下的多车牌图像分割和识别方法，首先采用统计和特征匹配相结合的方法进行背景提取，将可能存在车辆的区域提取出来；然后分别对可能的车辆区域进行局部边缘检测，并使用车牌的先验知识确定车牌的位置和单个字符分割，包括车牌倾斜时的字符分割；最后使用PCA和神经网络相结合的方法精确识别车牌。-Proposed a multi-plate image segmentation and recognition method under a complex background, the first
GLS_Standardization
- 近红外化学计量学PLS-BP人工神经网络入研究，指导性较强；第1章程序；主要用于模型转移-Near infrared stoichiometry of PLS-BP artificial neural network research, strong guidance the first chapter is mainly used for model transfer procedures
matlab
- 对具有随机噪声的二阶系统的模型辨识，进行标幺化以后系统的参考模型差分方程为 (7.90) 式中， 为随机噪声。由于神经网络的输出最大为1，所以，被辨识的系统应先标幺化，这里标幺化系数为5。利用图7.5正向建模(并联辨识)结构，神经网络选用3-9-9-1型，即输入层i，隐层j包括2级，输出层k的节点个数分别为3、9、9、1个； -Model identification of two order systems with stochastic noise