检索结果-南通市图书馆

世界仪表与自动化 1998年第2期2卷 18-23,56页

作者：凌志浩

Host-based结构LonWorks测控网络神经元节点设计

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

淮海工学院学报（自然科学版） 2009年第1期18卷 35-38页

作者：冯源龚成龙卢艳宏刘永强马超淮海工学院电子工程学院淮海工学院控制工程技术研究所江苏连云港222005 连云港职业技术学院信息工程学院江苏连云港222006

通过研究比较基于神经元芯片(neuron chip-based)和基于主机(host-based)两种设计模式的特点,提出一种基于主机的LonWorks网络神经元节点设计方法,节点设计中采用Slave-B并口模式,分别选择P89C58X2单片机、Neuron 3150神经元芯片作为节... 详细信息

通过研究比较基于神经元芯片(neuron chip-based)和基于主机(host-based)两种设计模式的特点,提出一种基于主机的LonWorks网络神经元节点设计方法,节点设计中采用Slave-B并口模式,分别选择P89C58X2单片机、Neuron 3150神经元芯片作为节点主、从器件。研究表明,Host-based结构神经元节点具有更多的I/O通道,可以更好地满足复杂系统应用需求。提出的Neuron 3150接口时序以及译码电路设计方法可为类似LonWorks应用系统所借鉴。

关键词：基于主机模式神经元节点 LonWorks网络并口模式主从模式

具有不同节点数的神经元网络的复杂动力学研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

具有不同节点数的神经元网络的复杂动力学研究

作者：唐文艳广西师范大学

学位级别：硕士

神经网络学的研究目的之一是揭示物理平面和认知平面之间的映射关系,从而揭示脑神经系统的工作原理和生物智能的本质,它已经成为生物物理学研究的重要领域。神经系统的结构和机能的最基本单位是神经细胞,也称神经元。神经系统最基本功... 详细信息

神经网络学的研究目的之一是揭示物理平面和认知平面之间的映射关系,从而揭示脑神经系统的工作原理和生物智能的本质,它已经成为生物物理学研究的重要领域。神经系统的结构和机能的最基本单位是神经细胞,也称神经元。神经系统最基本功能是通过神经元电脉冲来实现信息传导或者信号传递,既有从神经元的一端传到另一端的神经元内部信息传导又有神经元之间的信号传递。早在20世纪50年代,Hodgkin和Huxley两位科学家就为神经元的发放电脉冲传导机制提出了著名的Hodgkin-Huxley(HH)模型。神经系统控制着机体的绝大部分重要的生命活动。地球上的动物经过长期的演变形成神经系统,从无脊椎动物(包括水蛭)到高等动物,神经系统的发达与复杂程度越来越高,适应环境的能力越来越强。一般地,动物越高等,具有的神经元数目就越多,其神经系统也就越复杂,如海兔的神经系统由2000多个神经元构成,复杂的人脑系统大约由1011个神经元构成。也许正是因为大脑具有巨量的神经元,所以才能完成各种更高级的活动,表现出卓越的感知、语言思维和学习记忆等认知功能。本论文的研究证明了神经元网络规模越大,复杂动力学特性越明显。我们知道真实的生物神经网络满足小世界网络结构,具有短路径长度和大聚类系数的特性。本文以反映神经元放电的HH神经元模型作为节点,构建小世界神经网络模型模拟大脑神经系统,研究小世界神经网络的同步和随机共振现象,并且研究神经元数目对神经网络动力学特性的影响。本论文完成的主要工作如下：(1)介绍单个神经元的生物结构,分析单个神经元的数学模型即HH方程和突触的结构与数学模型,仿真单个神经元的动作电位情况。介绍小世界网络的特性,构建小世界网络(小世界神经网络)并仿真出小世界网络的平均最短路径和聚类系数的特性。(2)研究白噪声、突触电导和神经元数目对突触耦合小世界神经网络同步的影响。神经网络是一个复杂的非线性网络,网络中包含多种噪声：外部白噪声、突触噪声、离子通道噪声等。本论文采用包含离子通道噪声的随机性HH方程(Markov方法)作为单个神经元的节点模型,利用包含突触噪声的化学突触耦合方法,先构建一个包含离子通道噪声和突触噪声的SW小世界网络模型,在Microsoft Visual C++6.0平台上建立此神经网络模型,然后研究高斯白噪声和突触电导对该网络模型的同步的影响以及具有不同节点数目的神经元网络同步现象。研究结果表明：突触电导和外部白噪声能够影响神经网络的同步,合适的噪声强度和突触电导能使神经网络达到最优电脉冲同步状态;神经元数目多的神经网络同步现象明显,网络规模越大越能促进同步,说明神经网络复杂程度能够影响神经系统信息接受和编码的能力。(3)研究耦合小世界神经网络随机共振现象和具有不同神经元数目的小世界神经网络的随机共振现象。本文通过以随机性HH神经元模型为节点构造化学突触耦合的SW小世界神经网络,模拟包含离子通道噪声和突触噪声的神经系统,研究该系统的随机共振现象。考虑到大脑是由大量具有不同神经元数目的神经网络组成的复杂网络,所以本文研究具有不同神经元数目的神经网络随机共振现象。通过数值仿真得出以下结果：噪声能够诱导神经系统随机共振,证实了合适的噪声强度能够使神经系统达到最优随机共振;神经元网络的规模和复杂程度能够影响其随机共振现象,即网络越复杂、规模越大随机共振的强度越大,这一研究结果说明神经网络的规模和复杂度能够影响网络的信息处理能力。

关键词：神经元节点神经系统小世界网络同步与共振噪声

基于改进的自组织映射神经网络的调制方式识别分类器

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

四川大学学报（工程科学版） 2006年第5期38卷 143-147页

作者：高玉龙张中兆哈尔滨工业大学通信技术研究所黑龙江哈尔滨150001

为了提高调制方式识别分类器算法的正确识别概率和缩短识别时间,使其有自适应能力,利用自组织映射神经网络自组织、自适应的特点,提出采用自组织映射神经网络作为调制方式中的分类器,以自适应于信噪比的变化。对其学习规则和竞争传递函... 详细信息

为了提高调制方式识别分类器算法的正确识别概率和缩短识别时间,使其有自适应能力,利用自组织映射神经网络自组织、自适应的特点,提出采用自组织映射神经网络作为调制方式中的分类器,以自适应于信噪比的变化。对其学习规则和竞争传递函数进行改进,使每次获胜的输出神经元为2个。这样能减少输出神经元个数,加快神经网络的收敛速率,以较短的时间识别接收信号的调制方式。仿真结果表明改进的自组织映射神经网络的识别概率高于其它的神经网络。并且由于其结构简单,便于工程实现。

关键词：自组织映射神经网络调制方式识别学习规则神经元节点竞争传递函数

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

人工神经元网络用于负荷静态综合特性辨识

电力系统自动化 1991年第4期15卷 47-51页

作者：文福拴韩祯祥浙江大学浙江大学杭州

负荷建模是一个重要而困难的问题,其模型结构一般由经验或机理方法确定(对综合负荷一般靠经验确定),而参数则由辨识获得。对综合负荷,在经验不足的情况下,很难得到好的模型结构。本文介绍采用人工神经元网络(ANN)进行负荷静态综合性辨... 详细信息

负荷建模是一个重要而困难的问题,其模型结构一般由经验或机理方法确定(对综合负荷一般靠经验确定),而参数则由辨识获得。对综合负荷,在经验不足的情况下,很难得到好的模型结构。本文介绍采用人工神经元网络(ANN)进行负荷静态综合性辨识的初步结果,并与阻尼最小二乘法(Marquardt法)进行了比较分析。算例表明,用ANN进行负荷静态综合特性辨识可得到十分准确的结果。

关键词：神经元节点综合特性人工神经元网络负荷建模 ANN 反向传播算法隐蔽层地震盲区权值型函数

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基函数神经网络在销售预测中的应用

基函数神经网络在销售预测中的应用

作者：张二红华南理工大学

学位级别：硕士

销售预测是一项实际要求极高的系统工程,随着市场竞争的日益激烈,预测精度的要求也越来越高,传统预测模型也越来越不能满足企业实际需要,这就迫切希望可以有一些更高精度的预测方法和模型。神经网络技术以其优越的自学习性,非线性等优... 详细信息

销售预测是一项实际要求极高的系统工程,随着市场竞争的日益激烈,预测精度的要求也越来越高,传统预测模型也越来越不能满足企业实际需要,这就迫切希望可以有一些更高精度的预测方法和模型。神经网络技术以其优越的自学习性,非线性等优良特性被广泛认为是用于现代预测模型的最佳方法。人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）,简称神经网络是对人脑或生物神经网络的抽象和建模,它在一定程度上模拟了人脑神经系统的信息处理、储存及检索功能,具有从环境学习、记忆和计算等智能处理功能。半个多世纪以来人们提出了众多的神经网络模型和算法,其中有著名的BP神经网络,RBF神经网络等。近来有学者提出了基函数神经网络,目前对基函数神经网络的研究有两种形式,一种是对存在时移的输入按基展开,然后将系数作为新的输入;另一种选取一类基函数作为隐层激励函数。在我们国内,这两类的研究都有了一些进展,对第一类基函数神经网络的研究以许少华和何新贵提出的过程神经网络为最高成就,而对第二类的研究虽也有了一些进展,但总体来说还有待进一步发展。本文的研究重点是在传统的第二类基函数神经网络的基础上进行一些改进,提出了节点有效率的概念,并将之作为控制神经网络结构自生长的指标,以起到既保证网络的自适应特性,又保证网络新生节点有效性的作用,然后通过具体例子验证了改进后的网络确实在性能上优于传统的网络。最后,我们将改进的基函数神经网络应用到图书销售预测问题中,并将结果与普通的神经网络以及时间序列方法的结果进行比较,改进的结构和算法的收敛速度和结果精度都有了较大的提高,使问题的解决更加有效,并具有较强的适应性。

关键词：人工神经网络神经元节点销售预测有效性适应性

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于LMBP算法的在线学习评价模式研究

中国远程教育 2016年第3期 28-32,80页

作者：卢宇陈锦莹谢静陈宏敏范新民福建师范大学物理与能源学院福建师范大学软件学院福建师范大学教育学院福建师范大学网络与继续教育学院

针对如何有效实现在线学习评价的问题,提出一种采用改进的LMBP算法设计的在线评价模型,给出了评价指标各项要素的定义,构建了评价的方案,并将改进的LMBP算法运用到实际在线学习评价中。结果表明:设计的评价模型能够有效实现对各种类型... 详细信息

针对如何有效实现在线学习评价的问题,提出一种采用改进的LMBP算法设计的在线评价模型,给出了评价指标各项要素的定义,构建了评价的方案,并将改进的LMBP算法运用到实际在线学习评价中。结果表明:设计的评价模型能够有效实现对各种类型的在线学习人群学习状态的动态评价。

关键词： LMBP算法在线学习评价神经元节点

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度信念网络的音乐情绪分类算法研究

中国科技信息 2018年第23期 93-95页

作者：张雷李平中软信息技术研究院

随着娱乐媒体行业的发展,音乐已成为了人们生活中必不可少的一部分,但是面对海量的音乐数据,如何根据不同环境以及用户的不同心情推荐出合适的音乐已成为近些年研究的热点问题。在此背景下,基于情绪的音乐分类任务受到了越来越多的关注... 详细信息

随着娱乐媒体行业的发展,音乐已成为了人们生活中必不可少的一部分,但是面对海量的音乐数据,如何根据不同环境以及用户的不同心情推荐出合适的音乐已成为近些年研究的热点问题。在此背景下,基于情绪的音乐分类任务受到了越来越多的关注。音乐是抒发人类生活情感的一种艺术,因此可以通过计算机技术提取音乐特征识别音乐包含的情绪。本技术基于深度信念网络,结合卷积神经网络提出了一种音乐情绪分类算法。实验证明,该方法在音乐情绪分类任务上较传统机器学习方法和原始深度信念网络都有较好的效果提升。

关键词：深度信念网络卷积神经网络分类算法音乐情绪神经元节点 DBN

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

现场总线控制系统在罐区自动化的应用

世界仪表与自动化 2003年第7期7卷 53-54页

作者：姚广长岭炼化岳阳工程设计有限公司电控室

基于LonWorks技术的智能型列车火灾报警控制器

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

自动化与仪表 2002年第1期17卷 21-24页

作者：艾丽余祖俊北方交通大学机电学院北京100044

介绍了LonWorks现场总线技术,并利用该技术设计了列车火灾报警控制网络,同时成功地解决了神经元芯片与PC机以及单片机之间的串行通信,从而为在传统的测控系统中运用LonWorks技术开辟了一条途径。

关键词： LonWorks 神经元节点火灾报警串行通信机车车辆控制器