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661.
通过对压电陶瓷的机电能量转换机理和电能存储特性的研究,设计一种压电发电装置和相应的能量转换及存储电路为无线传感器网络供电。针对常规整流电路输入电流存在死区、呈尖顶波的特点,利用非线性阻抗元件的导通、关断及储能的特性,采用交叠泵升的电路连结形式,设计一种非线性阻抗变换整流电路,有效地克服和缩小了输入电流的死区范围。 相似文献
662.
机械加工表面粗糙度的视觉检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为了快速地进行机械加工表面的粗糙度的检测 ,提高检测自动化水平 ,本文提出了一种视觉检测的方法 ,该方法通过对不同类型不同粗糙度的表面功率谱的比较研究 ,提取机械加工表面的纹理分布信息特征 ,再把特征矢量输入神经网络进行训练及测试 ,结果表明 ,该方法能成功地实现机械加工表面的粗糙度的检测。该方法与一些采用图像统计特征进行粗糙度检测相比较 ,具有快速 ,识别误差小的特点 相似文献
663.
多媒体通信网络的服务质量(Quality of Service,QoS)很大程度上依赖于包的调度算法,调度算法根据一定的服务原则来决定会话队列中包的优先级及其在输出链路上的发送顺序。本文针对一类以优先队列为基础的包调度算法.通过引入临界时间点和临界区间的概念.改进堆搜索方式,优化队列操作,提出了一个分步建堆算法。该算法在通常情况下具有一般堆搜索算法的高效率,但在会话突发情况下将建堆操作延迟分步完成,增加了建堆操作的动态性和灵活性,从而有效地提高了包的搜索效率和输出链路的利用率。 相似文献
664.
基于神经网络的飞机极限数据专家系统 总被引:1,自引:0,他引:1
利用神经网络专家系统的方法时飞机飞行参数的极限允许值进行计算,可以使推理过程变得简洁、清晰,避免了常规方法在软件实现上的诸多缺点。同时,本文采用一种模糊规则方法对神经网络专家系统的推理行为进行描述,使得神经网络专家系统能够回答有关why和how的询问。以最大允许马赫数的计算为例,本文设计了用于该参数推理的神经网络专家系统.并给出了简单算例。 相似文献
665.
针对一类具有未知界扰动和子系统部分已知的非线性大系统,结合神经网络逼近方法、滑模控制研究了一种新的分散鲁棒自适应控制方法。所设计的分散控制器分为两部分,一是等效控制器,二是滑模控制器。滑模控制器用来减小系统的跟踪误差,起鲁棒控制作用。文中用神经网络逼近非线性未知函数,将网络权值误差引入到网络权值的自适应律中用以改善系统的动态性能。仿真算例证明了所设计的鲁棒分散控制器是有效的。 相似文献
666.
带材轧制是一个复杂的非线性过程,针对板形和板厚控制相互耦合等特点,本文提出了一种基于小波神经网络的自适应控制新算法。文中系统由两个小波神经网络组成,分别实现综合系统的模型辨识和控制。由于小波变换的紧支性及神经网络的非线性映射能力,模型辨识能准确地辨识板形板厚系统的动态特性,控制器能产生较为复杂的控制规律。仿真结果证明,该板形和板厚控制系统具有良好的自适应跟随和抗扰性能,其控制效果优于传统的解耦PID控制。 相似文献
667.
讨论了专家系统的人工神经网络相结合的一种控制方法,并将这种方法成功地用于直升机飞行控制系统设计。根据系统特征模型的划分、精心设计专家系统的知识库、数据库、规则库和推理机。然后,用专家系统控制器训练了三层BP神经网络。同时,针对某型直升机用数字仿真证明了这种方法的优点和良好效果。 相似文献
668.
运用神经网络求解机器人运动学位姿逆解,突破了文献局限于研究位置逆解的状况,首次实现自组织神经网络求解机器人姿态逆解。通过深入分析基于Kohonen网络原理和Vidrow-Hof误差修正的M.R.S.自组织神经网络及机器人运动学特性,创新了自组织神经网络训练算法并建立了一类工业机器人位姿逆解的神经网络方法。对PUMA560机器人的计算机仿真结果表明,本算法在自组织能力和定位控制精度方面大幅度提高。 相似文献
669.
利用人工神经网络仿真GPS误差信号 总被引:4,自引:0,他引:4
GPS(Global positioning system)是一种在军事和民用方面广泛应用的定位系统。如何降低成本,提高精度是一个重要的课题。本文应用人工神经网络能够实现高度非线性的特点,在对地理位置已知点进行大量GSP实际测量的基础上,设计出一种BP网络,作为GPS误差信号模拟器。在给出时间和天气情况的条件下,该模型器能够输出GPS的实时误差,为应用系统中对GPS误差进行补偿提供依据。通过与实际测试数据相比较,证明这种方法具有较好的模拟效果。 相似文献
670.
一种基于粗糙集理论的粗糙神经网络构造方法 总被引:11,自引:0,他引:11
提出在BP神经网络中使用粗糙集理论网络的设计,由于粗糙集理论有强大的数值分析能力,而BP神经网络具有准确的逼近收敛能力和较高的精度,所以通过两者的结合,可以得到一种可理解性好,计算简单,收敛速度快的神经网络模型,这种神经网络的算法的主要过程为:首先利用粗糙集能力去发现给定数据集的一些规则,然后根据这些规则构造神经网络稳含层的神经元个数,最后用BP算法迭代求了网络的各种参数,完成网络的设计,本文最后给出了一个三维非线性函数的实例进一步验证了网络的正确性。 相似文献