1.1人工神经网络的提出1. 人工神经网络(ANNArtificial Neural Networks)是对人类大脑系统的一阶特性的一种描述简单的讲它是一个数学模型可以用电子线路来实现也可以用计算机程序来模拟是人工只能研究的一种方法神经网络:是一个由大量简单的处理单元组成的高度复杂的大规模非线性自适应系统ANN力求从四个方面去模拟人脑的智能行为: 物理结构计算模拟存储与操作训练人工神经网络
单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级模糊神经网络简介隋美蓉影像工程教研室meirongworkgmail 当系统的复杂性增加时我们使它精确化的能力将减小直到达到一个阈值一旦超越它复杂性和精确性将互相排斥 ——模糊数学创始人L.A.Zadeh教授互克性原理雨的大小风的强弱人的胖瘦年龄大小个子高低天
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第9页静态网络中的同步输入仿真net=newlin([-1 1-1 1]1)w=[12]b=[0]{11}=[1 2]{1}=0p=[1 2 2 32 1 3 1]A=sim(netp)成功动态网络中的异步输入仿真net=newlin([-1 1]1[0 1])iasConnect=0W=[12]{11}=[1 2]P(1)=[1]P(2)=[2]P(3)=[3]P(4)=[4]P={1 2 3
神经网络在控制中的应用摘要 通过对人工神经网络和自动控制理论自发展与现状的分析指出神经网络在控制理论应用中解决复杂控制问题方面具有的优势和神经网络的建模与控制以及人工神经网络用于控制问题的优势及特点并对其发展趋势做出了展望关键词 神经网络 控制系统 人工智能 自动控制 神经网络控制Neural networks Application in ControlAbstract Based
神经网络神经网络是一种黑箱建模工具不要求建立实际系统的辨识格式即可省去系统结构建模这一步骤可以对本质非线性系统进行辨识辨识的收敛速度不依赖于待辨识系统的维数只于神经网络本身及其所采用的学习算法有关神经网络的连接权值在辨识中对应于模型参数通过权值的调节可使网络输出逼近于系统输出神经网络作为实际系统的辨识模型实际上也是系统的一个物理实现可以用于在线控制解决复杂的非线性不确定未知系统的控制问题神经
模糊神经网络原理? 在过去十年中模糊逻辑和神经网络已在理论和应用方面获得独立发展然而近年来已把注意力集中到模糊逻辑与神经网络的集成上以期克服各自的缺点我们已分别讨论过模糊逻辑和神经网络的特性在此我们对它们进行比较于表表 模糊系统与神经网络的比较技术 模糊系统 神经网络 知识获取不确定性推理方法适应能力 人类专家(交互)定量与定性(决策)启发式搜索(低速)低采样数据集合(算法)定量(感知)并行计算(
浅谈神经网络以及在电气火灾报警系统的应用陈宁河北联合大学矿业工程学院10安全工程摘要:神经网络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通过分析现代行业电气化的要求提出了电气火灾自动报警系统的设计将神经网络应用到系统中采用了前馈神经网络的设计使系统可对连续探测得到的信息进行处理提高了
神经网络NET = newff(PR,[S1,S2,,SNl],{TF1,TF2,,TFNl})生成一个前馈BP神经网络。其中,PR是由R个输入中各样本输入数据的最小和最大值构成的R×2矩阵。Si表示第i层的节点数,共有Nl层。TFi表示第i层的传输函数字符串,默认为‘tansig’。NET = newlvq(PR,S1,PC)生成一个学习向量量化(LVQ)神经网络。其中,PR含义同上所述。S
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