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基于遗传算法的神经网络优化 总被引:4,自引:0,他引:4
针对神经网络结构的设计基本上依赖于人的经验的缺点,提出了一种利用遗传算法优化神经网络的算法。该算法结合了神经网络的快速并行性和遗传算法的全局搜索性,对神经网络的连接权和结构进行了优化,剔除整个网络冗余节点和冗余连接权,提高了网络的处理能力。通过实例证明该算法具有很高的精度,在机械故障诊断中具有良好的应用前景。 相似文献
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利用STM32的控制性能和丰富外设,采用模块化方法设计了一款基于STM32ZET6单片机和ET1100专用以太网芯片的、具有工业以太网功能的无刷直流电机控制器。在设计中,以STM32ZET6作为微处理器,采用了IR2136驱动芯片及ET1100工业以太网芯片,分别实现了对无刷直流电机的调速功能,以及对上位机的EtherCAT通信功能。针对传统设计中SPI串行接口未能充分发挥工业以太网的优越性能的问题,设计中利用STM32ZET6特有的FSMC机制实现了EtherCAT模块的并行接口设计,使系统的实时性能有了很大提升。该控制器设计成本低、集成度高、实时性强,特别适用于工业领域。 相似文献
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RECONFIGURABLEFLIGHTCONTROLSYSTEMSDESIGNGETong(葛彤)(ShanghaiJiaoTongUniversity,Shanghai,200030,China)DENGJianhua(邓建华)(Northwes... 相似文献