市政雨污排口流量監(jiān)測是城市水環(huán)境治理與排水管網(wǎng)運(yùn)維的核心環(huán)節(jié),精準(zhǔn)的流量數(shù)據(jù)能夠為雨污分流改造、防汛排澇調(diào)度、污染物溯源提供科學(xué)支撐。流量監(jiān)測設(shè)備作為數(shù)據(jù)采集的核心載體,其技術(shù)性能直接決定監(jiān)測工作
發(fā)表于 01-09 12:09
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日常生活中的智能應(yīng)用都離不開深度學(xué)習(xí),而深度學(xué)習(xí)則依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實現(xiàn)。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心思想是模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu),特別是大腦中神經(jīng)
發(fā)表于 12-17 15:05
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在自動駕駛領(lǐng)域,經(jīng)常會聽到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),簡稱為CNN,是一種專門用來處理網(wǎng)格狀數(shù)據(jù)(比如圖像)的深度學(xué)習(xí)模型。CNN在圖像處理中尤其常見,因為圖像本身就可以看作是由像素排列成的二維網(wǎng)格。
發(fā)表于 11-19 18:15
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數(shù)的提出很大程度的解決了BP算法在優(yōu)化深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時的梯度耗散問題。當(dāng)x>0 時,梯度恒為1,無梯度耗散問題,收斂快;當(dāng)x<0 時,該層的輸出為0。
CNN
發(fā)表于 10-29 07:49
NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核,旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。
該庫分為多個功能,每個功能涵蓋特定類別
發(fā)表于 10-29 06:08
本帖欲分享在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗。我們采用jupyter notebook作為開發(fā)IDE,以TensorFlow2為訓(xùn)練框架,目標(biāo)是訓(xùn)練一個手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
發(fā)表于 10-22 07:03
1.算法簡介液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LiquidNeuralNetworks,LNN)是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),其設(shè)計理念借鑒自生物神經(jīng)系統(tǒng),特別是秀麗隱桿線蟲的神經(jīng)結(jié)構(gòu),盡管這種微生物的
發(fā)表于 09-28 10:03
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隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和廣泛的應(yīng)用前景。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度和規(guī)模也在不斷增加,這使得傳統(tǒng)的串行計算方式面臨著巨大的挑戰(zhàn),如計算速度慢、訓(xùn)練時間長等
發(fā)表于 09-17 13:31
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常規(guī)PID,大大提高了系統(tǒng)的跟隨性,能滿足BLDCM系統(tǒng)對實時性的要求。
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*附件:無刷直流電機(jī)單神經(jīng)元自適應(yīng)智能控制系統(tǒng).pdf
【免責(zé)聲明】本文系
發(fā)表于 06-26 13:36
刷直流電機(jī)單神經(jīng)元PI控制器的設(shè)計.pdf
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發(fā)表于 06-26 13:34
摘 要:針對現(xiàn)有無刷直流電機(jī)轉(zhuǎn)矩脈動抑制方法存在抑制效果不理想,或脈動抑制效果好但學(xué)習(xí)算法復(fù)雜,不利于推廣的問題,將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與磁場定向控制相結(jié)合,選用Luminary615微控制
發(fā)表于 06-25 13:15
摘要:論文通過對無刷電機(jī)數(shù)學(xué)模型的推導(dǎo),得出轉(zhuǎn)角:與三相相電壓之間存在映射關(guān)系,因此構(gòu)建了一個以三相相電壓為輸人,轉(zhuǎn)角為輸出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)轉(zhuǎn)角預(yù)測,并采用改進(jìn)遺傳算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與參數(shù),借助
發(fā)表于 06-25 13:06
摘要:針對傳統(tǒng)專家系統(tǒng)不能進(jìn)行自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)的問題,本文提出了基于種經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的并步電機(jī)故障診斷方法。本文將小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)相結(jié)合,充分發(fā)揮了二者故障診斷的優(yōu)點,很大程度上降低了對電機(jī)
發(fā)表于 06-16 22:09
眾多方法中,由于其結(jié)構(gòu)簡單,穩(wěn)定性好廣泛受到人們的重視,且已被用于產(chǎn)品開發(fā)。但是MRAS仍存在在低速區(qū)速度估計精度下降和對電動機(jī)參數(shù)變化非常敏感的問題。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點,使估計更為簡單、快速
發(fā)表于 06-16 21:54
通過分析學(xué)習(xí)速率對BP算法的影響,提出一種分層調(diào)整學(xué)習(xí)速率的改進(jìn)BP 網(wǎng)絡(luò)算法,并把該方法設(shè)計成 PID控制器應(yīng)用在無刷直流電機(jī)控制系統(tǒng)中,仿真結(jié)果驗證了基于改進(jìn)的 BP
發(fā)表于 05-28 15:42
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