深度学习，神经网络，卷积神经网络 Analysis of Deep Learning Models using CNN Techniques
上传时间： 2020-01-02
上传用户：wzy2020
（1）介绍了模拟电路故障诊断技术发展和现状，对现有的主要诊断方法以及近年来先进的神经网络理论和技术以及数据融合技术在模拟电路故障诊断领域中的应用进行了简单的论述（2）对神经网络方法的基本原理及其在模拟电路故障诊断中的优势进行了详细的介绍，包括神经网络的分类和神经网络的学习规则。详细说明在电路故障诊断中应用最广泛的BP神经网的设计、训练和测试方法，并对一个两级RC耦合放大器电路例进行了测试、神经网络训练和诊断。（3）介绍了数据融合技术的概念、优缺点、基本方法及其在各个领域的应用情况。然后对于数据融合具体方法，着重研究了 Bayes统计融合方法Dempster-Shafer证据理论融合方法以及模糊集理论融合方法。最后采用基于待定系数法的隶属度构造法以及模糊融合的方法对实例电路进行了故障诊断。（4）提出了一种新的利用包含元件直流特性信息的静态工作点电压和包含元件交流特性信息的不同频率激励下输出电压峰值与输出电压峰值的比值两类信息进行数据融合诊断的方法，保证故障信息量的同时降低了获取难度，应用模糊数学的理论，通过模糊变换将两类故障信息通过两个神经网络诊断得出的故障求属度进行决策层的数据融合，较好的解决了了单神经网络诊断信息量不足，由于电路元件互相影响而产生的故障诊断不确定性的问题以及待融合故障信息隶属度获取困难的问题，使得诊断准确率得到较为明显的提高本文提出的基于数据融合和神经网络的方法可以实现对模拟电路的故障进行准确实时快速诊断，具有一定的实用价值。关健词：模拟电路；数据融合；神经网络；模糊集理论
标签： 数据融合
上传时间： 2022-03-17
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神经网络是机器学习的重要分支，是智能计算的一个主流研究方向，长期受到众多科学家的关注和研究，它植根于很多学科，结合了数学、统计学、物理学、计算机科学和工程学.已经发现，它能够解决一些传统意义上很难解决的问题，也为一些问题的解决提供了全新的想法.在传统的研究成果中，有很多表达数据的统计模型，但大都是比较简单或浅层的模型，在复杂数据的学习上通常不能获得好的学习效果.深度神经网络采用的则是一种深度、复杂的结构，具有更加强大的学习能力，目前深度神经网络已经在图像识别、语音识别等应用上取得了显著的成功.这使得这项技术受到了学术界和工业界的广泛重视，正在为机器学习领域带来一个全新的研究浪潮.
标签： 深度神经网络
上传时间： 2022-06-19
上传用户：shjgzh
本书主要讲述神经网络的基本概念，介绍实用的网络模型、学习规则和训练方法。全书分19章，内容涵盖神经元模型和网络结构、感知机学习规则、有监督的Hebb学习、Widrow—Hoff学习算法、反向传播算法及其变形、联想学习、竞争网络、Grossberg网络、自适应谐振理论和Hopfield网络。书中注重对数学分析方法和性能优化的讨论，强调神经网络在模式识别、信号处理以及控制系统等实际工程问题中的应用。同时本书包含大量例题、习题，并配有基于MATLAB软件包的“神经网络设计演示&
标签： 神经网络
上传时间： 2022-06-21
上传用户：默默
首先，论文研究的室内导航是基于手动配置或者自动化程序构建的owM网络，而不是现有商场的WiFi热点，增加了网络的可控性，同时导航系统也可以更好的利用网络的特点。OwM网络节点由OpenWrt系统的路由器构成，OpenWrt系统可编程，因此整个网络可以按照需求自定义功能。其次，导航系统以店铺邻接关系数据库作为简单的室内地图数据，店铺管理人员通过导航软件录入店铺邻接关系，通过分布式数据库的同步，得到完整店铺邻接关系数据，即简易室内地图，有效地解决室内地图缺少的问题。这种获得室内地图的方法，相比其他方法更简单，成本更低。最后，店铺邻接关系数据库又是基于OwM网络的分布式数据库，作为简单的室内地图数据，有效的避免了集中式数据库组织上的缺点，提高了系统的可靠性。Mesh网络具有自组织、多跳的特点，但是数据访问时间长。基于owM网络的室内导航，结合了Mesh网络和分布式数据库的优点，既实现网络自组织、多跳功能，同时缩短了数据库访问时间，降低了数据传输的代价。基于OWM网络的室内导航系统有效地结合了OpenWrt.Mesh网络和分布式数据库的优点，后续可以采用聚类算法缩减顶点个数，缩短导航时间，网络节点连接方式可以考虑网桥，实现全网通信。关键词：室内导航；OpenWrt；OwM网络；分布式数据库
上传时间： 2022-06-23
上传用户：得之我幸78
汽车转向系统是影响汽车操纵稳定性、主动安全性和舒适性的关键部件。电动助力转向(EPS)是一种全新的汽车动力转向技术，具有节能环保的优点，与汽车的发展主题相符。随着现代汽车工业的发展，汽车电控系统不断增多，这些复杂的系统，使得汽车故障自诊断功能要求越来越高。本文主要围绕国家自然科学基金项目：电动助力转向与汽车性能协调系统的分析及综合控制研究(项目编号：50475121)，针对EPS故障分析和诊断展开研究。主要内容如下： 首先，建立了EPS系统的基本故障树模型，确定系统的故障形式，了解故障发生的原因和故障模式的传播途径，以实际开发的转向轴助力式电动助力转向系统为研究对象，建立了转向轴助力式电动助力转向系统的具体故障树模型，并对其主要故障进行了诊断分析。 其次，提出了将CAN总线技术应用到EPS系统故障诊断中的思想，阐述了基于神经网络的故障诊断策略，查找故障，执行相应操作。设计了包括控制单元的传感器故障信号采集电路及CAN控制器的EPS故障诊断系统，给出了详细的硬件电路图及ARM处理器-LPC2131单片机之间的接口硬件电路图，软件设计主要包括控制系统的程序设计，CAN总线接口的程序设计，包括一些初始化程序，信号采集，故障诊断显示程序等。 最后，利用Visual Basic语言完成了故障诊断系统的上层管理系统监控界面的设计，实现与故障节点的数据交换，达到诊断控制的要求。 实验测试结果表明，本文提出的基于CAN总线的EPS故障诊断系统的方案是可行的，且系统的各个部分运行稳定、可靠，满足设计功能和要求。
上传时间： 2013-07-18
上传用户：wang5829
在交流伺服系统中,永磁同步电动机(PMSM)作为执行元件具有高效、节能、便于维修的特点,广泛应用于数控机床的进给伺服单元及机器人等需精确定位的装置中.由于PMSM驱动系统受电机参数变化、外部负载扰动、对象未建模和非线性动态特性等不确定性的影响,因此,采用并发展先进的控制技术,不断改善与提高位置伺服系统的稳态精度、动态响应特性及对系统参数变化的自适应性和抗干扰性是一个必然趋势.该文对PMSM的控制机理和特性作了较为深入的分析;建立了PMSM的数学模型,并采用了id=0的矢量控制策略;对控制系统组成及控制方式作了分析和比较,在此基础上建立了电流环、速度环和位置环的三闭环控制系统,对作为反馈主回路的位置环采用了模糊CMAC神经网络控制方法,该方法兼具模糊控制器的快速性和神经网络的自学习能力;构建了针对PMSM位置伺服系统的模糊CMAC控制器结构及其相应的算法;利用先进的计算机仿真工具(Matlab下的Simulink)对所提出的控制策略进行了数字仿真和分析;仿真和实验结果表明本文所提出的控制策略对PMSM位置伺服系统进行控制具有良好的鲁棒性能和快速性.该文首次提出将兼具快速性和自学习能力的模糊CMAC神经网络控制器应用于PMSM位置伺服系统中,可以说该文为发展高性能PMSM位置伺服系统提供了充分的技术资料,也为今后进一步提高其性能提出了新的思路和方法.
上传时间： 2013-04-24
上传用户：qw12
针对矿井恶劣的环境，设计一种能自动循迹的矿井车系统。硬件方面，采用Cortex-M3作控制模块，红外感应方式探测路径，测温模块和图像传感器辨别周围环境，无线Zigbee模块进行通讯；软件设计上，循迹系统使用了模糊控制策略，针对不同轨迹自适应调整行车路线。
上传时间： 2013-10-24
上传用户：tom_man2008
企业数字神经网络功能开发文章，能进行BP等神经网络的设计
上传时间： 2015-03-11
上传用户：fxf126@126.com
可以用C++语言开发各种神经网络：BP，RBF，HOP~…………，使用前请看看说明文档，然后建立一个自己的项目文件，只要能明白作者的思路就能很方便地进行各种神经网络的设计，本人现在就在一个系统中使用它，目前这个开发包的版本已进入0.7了，但功能差不多，本人认为0.5这个版本用着也很方便，所以把他发来，大家共享。
上传时间： 2015-03-19
上传用户：小儒尼尼奥
