搜索结果: 1-15 共查到“自动化技术应用 神经网络”相关记录34条 . 查询时间(0.254 秒)
中国科学院自动化研究所提出不规则卷积神经网络（图）
中国科学院自动化研究所 不规则卷积 神经网络
2017/7/12
近日，中国科学院自动化研究所马佳彬、王威、王亮等研究人员在科学预印本网站arxiv上预发表了一项研究，提出了一种新形式的卷积神经网络——不规则卷积神经网络，这种新的方法能够解决常规卷积效率低下的问题。在深度卷积神经网络（CNN）中，卷积核是最基本和最重要的组件。研究人员给卷积核配置了形状属性以生成不规则卷积神经网络（ICNN）。与传统CNN使用规则卷积核（如3x3）不同，该方法训练了不规则的内核形...
基于RBF神经网络的光纤陀螺启动补偿及应用
光纤陀螺 启动过程 RBF神经补偿 正交最小二乘法(OLS)
2016/8/29
光纤陀螺对温度比较敏感，由于温度引起的零偏漂移是光纤陀螺工作尤其是启动过程中的一种较大误差。文中为了减小光纤陀螺启动过程的零偏漂移、缩短启动时间，提出了对光纤陀螺启动过程进行补偿的方案。该方案以光纤陀螺温度和温度变化率为输入、光纤陀螺漂移为输出建立二输入单输出的RBF神经网络，用于陀螺启动过程补偿。在室温下对某型号光纤陀螺启动漂移进行了补偿，试验结果表明该方法能有效减小陀螺的启动温度漂移，缩短陀螺...
蚁群灰色神经网络模型在稻瘟病预测中的应用
稻瘟病灰色系统 蚁群优化算法 RBF神经网络 预测模型
2014/4/1
水稻稻瘟病这种灰色系统具有复杂的非线性。综合利用蚁群灰色GM(1,1,θ)预测模型和RBF神经网络预测模型的特点，建立了蚁群灰色RBF神经网络组合预测模型。经过14年对水稻稻瘟病的预测分析，得出蚁群灰色神经网络模型的预测精度高达96.77%，验证了预测模型的有效性。
一种基于信息熵的金融数据神经网络分类方法
数据分类 神经网络 熵
2012/2/27
讨论一种基于信息熵的神经网络数据分类方法, 通过所有神经元的统计权重信息对输入数据进行投票分类.这种多层网络结构以及基于信息量的分割算法, 使得它在数据分类问题上比现有的多数神经网络具有更好的表现.其并行的可扩展结构适合硬件实现, 能够提高实际运算速度, 适合用来处理金融方面高维度、复杂的海量数据问题.
组合导航中低成本磁航向系统的神经网络补偿
组合导航 磁航向系统 神经网络 卡尔曼滤波
2014/5/9
根据组合导航的特点，设计了低成本磁航向系统神经网络补偿方法。研究了磁航向系统的误差和补偿技术；在全球定位系统信号良好情况下，以捷联惯导/全球定位组合导航系统的航向信息为参考，使用卡尔曼滤波作为学习算法，建立多层前向神经网络模型补偿磁航向系统。实验结果表明，神经网络补偿方法将磁航向系统的航向角误差由15◦减小到约1◦，取得了明显的效果。
PID神经网络解耦控制技术在VAV 中的应用
PID 神经元网络 变风量 解耦控制
2009/10/29
通过采用PID神经元网络解耦控制技术，对耦合强烈的具有变风量空调系统传递函数矩阵形式的4维传递函数矩阵系统进行解耦控制，通过解耦控制系统仿真研究，可以看出取得了很好的解耦效果，为变风量空调系统(4个回路)的解耦控制提供了有效的方法.
基于三色法和BP神经网络的回转窑温度检测
三色法测温 回转窑 图像处理
2009/10/21
回转窑内的燃烧是个非常复杂的过程,针对以往温度测量的不足,根据三基色原理和Plank定律建立三色测温公式,结合光学技术和图像处理技术, 提出了一种基于BP神经网络模型的温度场测量方法. 同时给出系统的软、硬件的设计及工程实现. 实验结果表明,该系统简便实用,与传统测量相比,它具有测量精度高和适应性强等优点,可满足系统温度场的在线检测,并能对炉内的燃烧状况做出符合实际的评价.
飞行事故的一种自适应模糊神经网络预测方法研究
飞行事故 模糊系统 神经网络 层次分析法
2009/9/18
飞行事故预测对于预防飞行事故具有十分重要的意义.首先系统分析了空军飞行事故的主要影响因素,对其中的定性因素进行了量化;然后利用系统分析的成果和历史统计数据建立了空军飞行事故的自适应模糊神经网络预测模型.整个预测过程突破了纯数学模型预测的局限性,实现了预测的定性和定量的结合;由于预测中使用了一种基于高木-关野模糊模型的自适应模糊神经网络,从而使预测模型具有很强的自适应能力,预测结果也比较令人满意.
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基于自回归小波神经网络的感应电动机滑模反推控制
自回归小波神经网络 滑模控制 反推控制
2009/9/8
为了提高感应电动机控制的鲁棒性, 提出了一种新颖的感应电动机解耦模型. 基于感应电动机的解耦模型, 利用滑模控制和反推控制设计电动机的虚拟转矩和磁链电压控制器. 滑模开关增益的大小是造成系统抖振的关键, 采用自回归小波神经网络(Self-recurrent wavelet neural networks, SRWNN)在线估计滑模开关增益的大小可以有效降低滑模控制造成的抖振. 仿真结果表明基于SR...
考虑驱动系统动态的机械手神经网络控制及应用
机械手 神经网络 鲁棒控制
2009/9/8
针对结构和参数均未知的机械手控制问题, 提出了考虑驱动系统动态的机械手神经网络控制方法, 采用稳定的径向基(Radial basis function, RBF)神经网络辨识机械手未知动态, 而附加的鲁棒控制可以保证存在神经网络的建模误差和外部干扰时系统的稳定性和性能, 并且该方法使机械手闭环系统一致最终有界. 同时开发了基于半实物仿真技术的机械手控制系统, 最后, 将本文方法与经典的PD控制器和...
刘德荣研究员当选《IEEE神经网络汇刊》总主编
刘德荣 IEEE神经网络汇刊 总主编
2009/8/28
近日，中科院自动化所刘德荣研究员当选为《IEEE神经网络汇刊》（IEEE Trascations on Neural Networks, 简称TNN）总主编，任期六年。
基于集成神经网络的风机故障诊断系统的研究
通风机 故障诊断 集成神经网络
2009/6/19
利用集成神经网络建立了风机故障的智能诊断系统。该系统在设备异常后进行诊断，通过运行和诊断实例得出了故障诊断结果。
基于灰色预测的模糊神经网络孵化控制系统
孵化 灰色预测 模糊神经网络
2009/1/16
提出一种基于灰色预测的模糊神经网络控制策略，并应用在孵化过程控制系统中。运用灰色预测技术对孵化参数进行预测，方便后续控制，而模糊神经网络则控制过程的动态特性，保证孵化参数的精确和稳定控制。仿真结果表明，该系统能在50s内将被控对象稳定，具有良好的动态和静态特性。
基于声强信号分析和组合神经网络的发动机故障诊断
发动机 故障诊断 小波包分析 组合神经网络
2009/1/16
建立了一个基于声强信号分析和组合神经网络的发动机故障诊断模型。该模型首先运用小波理论分析各类故障下发动机产生的声强信号，获取反映发动机工作状态的频带特征向量，然后将特征向量用于组合神经网络训练，进行故障模式识别。通过对3Y丰田2.0发动机的试验数据分析表明，这种模型可有效提高故障诊断的效率和准确率。