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)運維的核心環(huán)節(jié),精準的流量數(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支撐。流量監(jiān)測設備作為數(shù)據(jù)采集的核心載體,其技術性能直接決定監(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用都離不開深度學習,而深度學習則依賴于神經(jīng)網(wǎng)絡的實現(xiàn)。什么是神經(jīng)網(wǎng)絡?神經(jīng)網(wǎng)絡的核心思想是模仿生物神經(jīng)系統(tǒng)的結構,特別是大腦中神經(jīng)
發(fā)表于 12-17 15:05
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在自動駕駛領域,經(jīng)常會聽到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,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)的深度學習模型。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)絡時的梯度耗散問題。當x>0 時,梯度恒為1,無梯度耗散問題,收斂快;當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)中訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型的一些經(jīng)驗。我們采用jupyter notebook作為開發(fā)IDE,以TensorFlow2為訓練框架,目標是訓練一個手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡
發(fā)表于 10-22 07:03
1.算法簡介液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(LiquidNeuralNetworks,LNN)是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡架構,其設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)結構,盡管這種微生物的
發(fā)表于 09-28 10:03
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隨著人工智能技術的飛速發(fā)展,神經(jīng)網(wǎng)絡在眾多領域展現(xiàn)出了巨大的潛力和廣泛的應用前景。然而,神經(jīng)網(wǎng)絡模型的復雜度和規(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、訓練時間長等
發(fā)表于 09-17 13:31
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在汽車電子系統(tǒng)中,智能雨刮控制系統(tǒng)作為提升駕駛安全性的關鍵部件,其穩(wěn)定性和可靠性直接關系到惡劣天氣下的行車安全。而車規(guī)電容在這一系統(tǒng)中扮演著不可或缺的角色,尤其是在應對極端天氣條件下的信號濾波方面
發(fā)表于 07-29 16:49
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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:無刷直流電機單神經(jīng)元自適應智能控制系統(tǒng).pdf
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發(fā)表于 06-26 13:36
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發(fā)表于 06-26 13:34
摘 要:針對現(xiàn)有無刷直流電機轉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習算法復雜,不利于推廣的問題,將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡與磁場定向控制相結合,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數(shù)學模型的推導,得出轉角:與三相相電壓之間存在映射關系,因此構建了一個以三相相電壓為輸人,轉角為輸出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)轉角預測,并采用改進遺傳算法來訓練網(wǎng)絡結構與參數(shù),借助
發(fā)表于 06-25 13:06
眾多方法中,由于其結構簡單,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參數(shù)變化非常敏感的問題。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡的特點,使估計更為簡單、快速
發(fā)表于 06-16 21:54
通過分析學習速率對BP算法的影響,提出一種分層調(diào)整學習速率的改進BP 網(wǎng)絡算法,并把該方法設計成 PID控制器應用在無刷直流電機控制系統(tǒng)中,仿真結果驗證了基于改進的 BP
發(fā)表于 05-28 15:42
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