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人工神经网络(Aartificial Neural Network，下简称ANN)是模拟生物神经元的结构而提出的一种信息处理方法。早在1943年，已由心理学家Warren S.Mcculloch和数学家Walth H.Pitts提出神经元数学模型，后被冷落了一段时间，80年代又迅猛兴起［1］。ANN之所以受到人们的普遍关注，是由于它具有本质的非线形特征、并行处理能力、强鲁棒性以及自组织自学习的能力。其中研究得最为成熟的是误差的反传模型算法(BP算法，Back Propagation)，它的网络
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摘要图像特征的提取是视觉图像识别的重要方法之一，采用细胞神经网络（&’’）并行处理器进行图像特征的提取
具有实时快速的优点。该文将介绍&’’ 并行处理器的基本工作原理及其实现图像特征处理的逻辑组合通用方法，并以
图像的纹理分割与识别为例来说明&’’ 并行处理器应用于视觉图像识别的通用编程方法。-Abstract image feature extraction is a visual image to identify one of the important ways, the use
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Parallel Processing, Neural Networks And Genetic Algorithms.djvu-Parallel Processing, Neural Networks And Genetic Algorithms
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由于人工神经网络具有大规模并行信息处理，良好的自适应与自学习
等许多特点，因此利用神经网络解决复杂非线性动态系统的预测问题就有了一条新的可能途径
-As massively parallel artificial neural network information processing, a good adaptive and self-learning and many other features, the use of neural networks to solve compl
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文章介绍如何使用CUDA实现神经网络，并把他应用在GPU图像处理单元上。
-An Artificial Neural Network is an information processing method that was inspired by the way biological nervous systems function, such as the brain, to process information. It is composed of a large number of
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人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
-Artificial neural network (ArtificialNeuralNetworks, abbreviated as ANNs) also refe
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人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionistModel），它是一种模范动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。-Artificial neural network (ArtificialNeuralNetworks, abbreviated as ANNs) are also ref
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Multi-step-prediction of chaotic time series based
on co-evolutionary recurrent neural network
协同进化递归神经网络的多步混沌时间序列预测-This paper proposes a co-evolutionary recurrent neural network (CERNN) for the multi-step-prediction of chaotic
time series, it
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针对传统方法在齿轮故障诊断中可靠性不高的问题,提出了基于证据理论的混合诊断算法。
根据齿轮故障特征向量,采用两个并行的BP神经网络进行局部故障诊断,获得彼此独立的证据。再用
证据理论对各证据进行融合,最终实现对齿轮的故障诊断。实例结果表明,该方法可充分利用各种故障
的冗余和互补信息,有效地提高诊断的可信度。
关键词 证据理论 齿轮 神经网络 故障诊断
-Gear Fault Diagnosis based on Evidence Theory
Xiong Wei Chen
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齿轮箱具有传动比固定、传动转矩大、结构紧凑等
优点,是机械系统的重要部件。
-Gear Fault Diagnosis based on Evidence Theory
Xiong Wei Cheng Jiatang Xu Shaokun
(Engineering College, Honghe University, Mengzi 661100,China)
Abstract For the reason of low-reliability exists in the g
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针对传统方法在齿轮故障诊断中可靠性不高的问题,提出了基于证据理论的混合诊断算法。根据齿轮故障特征向量,采用两个并行的BP神经网络进行局部故障诊断,获得彼此独立的证据。再用
证据理论对各证据进行融合,最终实现对齿轮的故障诊断。实例结果表明,该方法可充分利用各种故障的冗余和互补信息,有效地提高诊断的可信度。
-For the reason of low-reliability exists in the gear fault diagnosis of traditional methods,
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Neural networks are composed of simple elements operating in parallel. These
elements are inspired by biological nervous systems. As in nature, the network
function is determined largely by the connections between elements. We can
train a neura
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《人工神经网络与模糊信号处理.pdf》,书中首先介绍人工神经网络和模糊理论的信号处理概要；其次作为神经网络的典型的例子介绍阶梯型及相互结合型的神经网络以及基于它们的信号处理，还介绍模糊推论和模糊信号处理等；最后示出神经网络与模糊信号处理的种种应用实例，介绍今后以高度智能化系统为目标的人工并列处理模型和智能信号处理等。
-" Artificial neural networks and fuzzy signal processing. Pdf" , the book intro
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工神经网络（Artificial Neural Network）又称连接机模型，是在现代神经学、生物学、心理学等学科研究的基础上产生的，它反映了生物神经系统处理外界事物的基本过程，是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统，是由大量处理单元通过广泛互联而构成的网络体系，它具有生物神经系统的基本特征，在一定程度上反映了人脑功能的若干反映，是对生物系统的某种模拟，具有大规模并行、分布式处理、自组织、自学习等优点，被广泛应用于语音分析、图像识别、数字水印、计算机视觉等很多领域，取得了许多突出的成果
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Genetic algorithm and its application, Chen Guoliang edited and published with the People s Post and in 2001 the first book version of the full introduction of the genetic algorithm basic tenets , design methods and parallel implementation, and its p
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and parallel implementation, and its portfolio optimization, machine learning, image processing, process control, evolutionary neural networks, Fuzzy Pattern Recognition and Artificial Life
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DeepLearnToolbox_CNN_lzbV2.0
深度学习,卷积神经网络,Matlab工具箱
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusberg
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CNN - 主程序
参考文献:
[1] Notes on Convolutional Neural Networks. Jake Bouvrie. 2006
[2] Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition. Yann LeCun. 1998
[3] https://github.com/rasmusbergpalm/DeepLearnToolbox
作者：陆振波
电子
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人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。BP_nature1为离线程序，BP_nature2为在线调试程序。-
Artificial Neural Network (Artificial Neural Netw
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并行运算与神经网络：神经网络并行运算，多层神经网络训练算法的选择(Parallel computing and neural networks)
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