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- 论文标题:自适应模糊系统在手写体数字识别中的应用研究 作者:张镭 作者专业:计算机软件人工智能 导师姓名:黄战 授予学位:硕士 授予单位:暨南大学 授予学位时间:19990501 论文页数:59页 文摘语种:中文文摘 分类号:TP18 TP391.4 关键词:手写体数字 自适应 模糊逻辑 神经网络 模式识别 摘要:该文针对模式识别的特点,构造了适合于模式识别问题的自适应模糊系统,对三种不同学习算法加以改进,在手写全数字识别上对分类器进行了实现,
Genetic_Algorithms_in_dam_safety_monitoring_neural
- 本文基于遗传算法思想，采用浮点数矩阵表示编码，在遗传算法的进化过程中加入一定的约束条件等方法，探讨了网络结构的设计和学习。经实例分析，在用于建立大坝安全监控预报模型的前馈神经网络设计中，该方法在满足一定约束条件下，能同时有效地寻找合适的网络结构和相应的参数(神经网络的权值和阈值)，且在精度和速度上都有较大的提高，为实现实时在线分析评价大坝的安全性态提供了有力的技术支持。-Based on the genetic algorithm, using a float matrix coding, Ge
dsp-motor
- 摘要:分析了影响同步电动机矢m:控制电流控制环动态特性的主要因索.指出同步电动机反电动势是 其中最重要的{一扰因索针对通常采用的F I(比例一积分)电流调 y器因下作频带的限制无法在较高转速时 抑制反电动势的影响.提出了前馈补偿和变电流环增益的设计方法.少}应用于基于数-f_信写处理器的矢m:控 制系统给出了系统结构及软硬件设计方案实验结果表明.该系统硬件简的一控制精l夏高.动态}h I能良好（.caj)
slidingmode
- 介绍一种滑模控制方法，该方法包含了并联机器人前馈力和反馈摩擦力的补偿。-A method of robot sliding-mode control control combined with compensation of feed-forward load force and feedback friction is presented to reduce the motion vibration of 6-DOF（six degree-of-freedom） hydraulic para
asdf
- 本文提出一种粗糙集理论和动态前馈神经网络相结合的神经网络构造方法。充分发挥了粗糙集理论和神经网络的优势，弥补了各自的缺点。并应用于实际工业过程，在乙烯装置裂解炉燃料气热值控制中取得了良好的应用效果。-This paper presents a rough set theory and dynamic feedforward neural networks combined neural network constructed. Give full play to the rough set th
FIRlvboqi
- FIR 滤波器也称为有限冲击响应滤波器，它用当前和过去输入样值的加权和来形成它的输出, 如下所的前馈差分方程所描述的。 FIR 滤波器又称为移动均值滤波器, 因为任何时间点的输出均依赖于包含有最新的 M个输入样值的一个窗。由于它的响应只依赖于有限个输入, FIR 滤波器对一个离散事件冲激有一个有限长非零响应, 即一个 M阶 FIR 滤波器对一个冲激的响应在 M个时钟周期之后为零。 -FIR filter, also known as finite impulse response
Power-Apparatus
- 关于TCR+FC型SVC的研究文献，这篇文章考查了晶闸管控制的并联补偿器的理论基础。不平衡负荷补偿和电压稳定的条件是建立在对称分量的应用上的。适用于前馈控制（电脑的）的数学关系是根据。这里对前馈和反馈的实用方法进行了讨论。-This paper examines the theoretical foundations of thyristorcontrolled shunt compensation. Conditions for unbalanced load compensation and
compensation-of-dead-time
- 交流伺服系统中的死区效应分析与补偿分析了逆变器的死区效应产生的原因及其对交流伺服系统控制性能产生的影响,指出死区补偿的关键 在于电流相位的获取,为了克服实际系统中电流零点的模糊性,提出了一种基于两相静止坐标系下的前馈死 区补偿方法. 该方法通过对三相输出电流一个周期内补偿电压进行傅里叶变换,发现仅需补偿1 ,5 ,7 次谐波 分量即可消除死区效应. 仿真和试验结果验证了这种方法的正确性和可行性.-AC servo system analysis and compensation of
ccdd
- 前馈调节与反馈调节相比较,其中的一个差异是:系统质量对对象特性参数或调节器参数的变化的敏感程度前者强于后者。-Feedforward adjustment and feedback regulation comparison, one of the differences are: the change of the system the quality of the object characteristic parameters or the regulator parameter and
A-hybrid
- 针对传统的ＢＰ或ＧＡ对模糊神经网络的识别应用存在收敛容易陷入局部极小 识别率低下等问题 提出一 种基于ＢＦＧＳ的混合遗传算法 其基本思想为 首先构造一种前馈型模糊神经网络结构 然后用遗传算法进化若干代 后 当目标函数的梯度或者范数小于预先设定值 则改用ＢＦＧＳ算法进行优化识别 仿真实验表明 对比ＧＡ该算法 收敛速度较快 识别精度提高了约７％ 能够较好地应用于一类模糊神经网络的识别-In traditional BP or GA to identify the application
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
qq
- 采用了pwm整流器，加了前馈解耦环节，有良好的稳态性能-pwm zhengliuqi
position-control-algorithm
- 在运动控制中反馈和前馈补偿的位置控制算法的研究，以及软件实现。-n motion control feedback and feedforward compensation position control algorithm and software implementation.
-feedforward-technology-
- 射频功率放大器前馈线性化技术研究-RF power amplifier feedforward technology research
神经网络极速学习方法研究
- 单隐藏层前馈神经网络(Single-hidden Layer Feedforward Neural Network, SLFN)已经在模式识别、自动控制及数据挖掘等领域取得了广泛的应用，但传统学习方法的速度远远不能满足实际的需要，成为制约其发展的主要瓶颈。产生这种情况的两个主要原因是：（1）传统的误差反向传播方法(back propagation，BP)主要基于梯度下降的思想，需要多次迭代；（2）网络的所有参数都需要在训练过程中迭代确定。因此算法的计算量和搜索空间很大。针对以上问题，借鉴ELM的
ruoci-2
- 关于弱磁控制的文献，超前叫控制，电压前馈等等，希望对正在研究PMSM控制的你，有帮助-About flux-weakening control literature, advanced call control, voltage feedforward, etc., and I hope you are studying PMSM control, help
bpwt
- 神经网络算法和小波分解与重构，BP（Back Propagation）网络，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络-Neural network algorithm and wavelet decomposition and reconstruction, BP (Propagation Back) network, is a kind of multilayer feedforward network trained by the error back propagation algorit
Multi---axis-Position-Servo
- 针对多电机同步控制中传统环形耦合 PID 控制存在抗扰动性不强 扰动下同步误差较大等问题， 提出了一种带前馈控制的滑模变结构多电机相邻耦合控制策略， 建立了3 台永磁同步电动机同步控制仿真模 型， 通过 Lyapunov 稳定性理论证明了滑模控制算法的稳定性， 并进行了交变负载 突变负载实验 仿真分析和 实验结果表明， 该控制策略相比传统环形耦合 PID 控制 相邻耦合 PID 控制具有更高的同步精度和更好的抗扰 动性能-Abstract: Aiming at the probl
Parameter-Calibration
- 针对驱动系统的非理想因素，提出轨迹点前馈补偿校准技术，详细阐述前馈质量和前馈延时系数校准算法，推导出加速度前馈校准流程，极大的提高控制系统的高速响应特性-The combined movement is generated by the linear motor and the spindle motor of the table of CNC. In order to meet high speed、 high precision and multi-d
offer-pid
- MATLAB实现前馈补偿PID程序 能够实现反馈PID 这个程序可以使用-MATLAB realize PID feedforward compensation program