检索结果-南通市图书馆

微电子学与计算机 1999年第4期16卷 1-3页

作者：肖军何怡刚吴杰上海交通大学大规模集成电路研究所湖南大学电气系

文章提出了Ｈｅｂｂ学习规则的一种新的实现电路。首次把开关电流积分器用于Ｈｅｂｂ规则实现，该电路具有不需要线性电容，易于集成等优点。ＰＳｐｉｃｅ５．０证明了该电路的正确性。

关键词： hebb学习规则开关电流神经网络

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单神经元PID在绞车控制系统中的应用

控制工程 2013年第1期20卷 42-45页

作者：徐国华李祖佳贺磊曾志林华中科技大学船舶与海洋工程学院湖北武汉430074

水下及水面浮动平台是海洋开发研究中常见的支撑平台,它的平稳性对平台上设备的正常工作有极其重要的意义,由于水下环境复杂,受水流等不确定因素的影响,平台难以保持平稳状态,这就要求控制系统具有较强的抗干扰性和较高的控制精度。基... 详细信息

水下及水面浮动平台是海洋开发研究中常见的支撑平台,它的平稳性对平台上设备的正常工作有极其重要的意义,由于水下环境复杂,受水流等不确定因素的影响,平台难以保持平稳状态,这就要求控制系统具有较强的抗干扰性和较高的控制精度。基于某水下试验平台的姿态控制系统,采用液压马达驱动绞车控制张力腿,分析并建立液压系统模型,结合神经网络控制和PID控制的优点,设计单神经元PID控制器,利用输入输出的误差,通过带监督的hebb学习法则对权值进行实时修正,这种控制器不仅结构简单,且具有较好的自适应能力和鲁棒性。利用计算机仿真技术,在Malab中用simulink仿真平台,结合S函数进行建模仿真,得出仿真效果曲线图,结果表明单神经元PID控制器具有良好的控制效果和适应性。

关键词：浮动平台单神经元 PID hebb学习规则 simulink仿真

模糊CMAC的柔性空间机器人轨迹跟踪自学习控制

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智能系统学报 2012年第5期7卷 457-461页

作者：张文辉周启航齐乃明丽水学院工学院浙江丽水323000 哈尔滨工业大学航天学院黑龙江哈尔滨150001

针对不确定自由漂浮柔性空间机器人系统,采用模糊CMAC神经网络自学习控制策略来解决轨迹跟踪控制问题.首先建立漂浮基空间机器人的动力学方程,然后利用具有快速学习能力的模糊CMAC神经网络来逼近非线性柔性臂的逆动力学模型.网络参数采... 详细信息

针对不确定自由漂浮柔性空间机器人系统,采用模糊CMAC神经网络自学习控制策略来解决轨迹跟踪控制问题.首先建立漂浮基空间机器人的动力学方程,然后利用具有快速学习能力的模糊CMAC神经网络来逼近非线性柔性臂的逆动力学模型.网络参数采用改进的有监督的hebb学习规则进行自适应在线调整,并通过关联搜索进行自学习和自组织,其误差代价函数由PID控制器提供.仿真结果表明,这种模糊CMAC逆模PID控制器能够达到较高的控制精度,具有一定的工程应用价值.

关键词：模糊CMAC 逆模控制柔性空间机器人 PID控制轨迹跟踪 hebb学习规则

联想Hopfield神经网络样本稳定性的判别方法

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辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2004年第1期23卷 135-137页

作者：赵婷婷魏小鹏陈刚大连理工大学机械工程系辽宁大连116023 大连大学先进设计技术中心辽宁大连116622 辽宁工程技术大学基础部辽宁阜新123000

针对基于hebb学习的离散Hopfield神经网络,论述了实现联想记忆功能的基本方法及其样本稳定性的基本思想。根据所存在的问题,提出了判别样本稳定性的充要条件,以及判别样本稳定的一个充分条件,使判别样本是否稳定变得简单易行。最后给出... 详细信息

针对基于hebb学习的离散Hopfield神经网络,论述了实现联想记忆功能的基本方法及其样本稳定性的基本思想。根据所存在的问题,提出了判别样本稳定性的充要条件,以及判别样本稳定的一个充分条件,使判别样本是否稳定变得简单易行。最后给出了判别样本稳定的矩阵表示形式,并对给出的定理以及推论给予了证明。

关键词： Hopfield神经网络样本稳定性 hebb学习规则联想记忆矩阵

一种设计离散型Hopfield神经网络权值的新方法

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福建师范大学学报（自然科学版） 2012年第3期28卷 38-42页

作者：仲伟汉黄晞张萧福建师范大学物理与光电信息科技学院福建福州350108

在hebb学习规则的基础上,提出一种设计离散型Hopfield神经网络权值的新方法,用该方法设计的网络能够对多个非正交记忆样本进行正确的回忆.通过理论证明和Matlab仿真,说明了新设计方法的正确性和可行性.

关键词： hebb学习规则 Hopfield 神经网络 DHNN Matlab

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气动肌肉关节的神经元PID轨迹跟踪控制

计算机测量与控制 2014年第5期22卷 1436-1438页

作者：鲍春雷金英连王斌锐中国计量学院机电工程学院杭州310018

气动肌肉关节具有柔顺性,使角度跟踪控制困难;通过建立气动肌肉关节静态平衡方程,分析了气压与摆角间非线性关系。为克服单神经元PID控制算法收敛速度慢、精度低的缺点,基于hebb学习规则,从反馈周期、比例增益系数和衰减因子三方面改进... 详细信息

气动肌肉关节具有柔顺性,使角度跟踪控制困难;通过建立气动肌肉关节静态平衡方程,分析了气压与摆角间非线性关系。为克服单神经元PID控制算法收敛速度慢、精度低的缺点,基于hebb学习规则,从反馈周期、比例增益系数和衰减因子三方面改进算法;搭建了实物平台,通过实验和对比分析可得:(1)适当减小闭环反馈周期,可提高跟踪精度,但闭环反馈周期太小会引起震荡;(2)将比例增益系数定义为误差的连续有界Sigmoid函数,可增强算法的自适应能力,提高跟踪精度;(3)增加衰减因子,模拟人的遗忘学习机制,可提高权值的收敛速度。

关键词：气动肌肉单神经元PID hebb学习规则衰减因子轨迹跟踪

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基于NNAC算法的电能质量暂态扰动检测

计算机工程与应用 2013年第17期49卷 125-128页

作者：李加升王应德林琳湖南城市学院通信与电子工程学院湖南益阳413000 长沙学院电子与通信工程系长沙410003

针对当前电能质量检测分析的难点和重点问题,在分析了目前使用最多的方法小波变换优缺点的基础上,提出了基于神经网络自适应控制(NNAC)的电能质量暂态扰动检测算法。给出了电能质量暂态扰动检测的自适应控制结构,采用hebb学习规则进行... 详细信息

针对当前电能质量检测分析的难点和重点问题,在分析了目前使用最多的方法小波变换优缺点的基础上,提出了基于神经网络自适应控制(NNAC)的电能质量暂态扰动检测算法。给出了电能质量暂态扰动检测的自适应控制结构,采用hebb学习规则进行权值学习,并对电压暂降、电压瞬升、电压中断和暂态振荡等暂态扰动进行了仿真测试,结果表明所提算法可以很好地检测电网中的暂态扰动信号的类型,确定扰动发生的起始时刻和持续时间,且分析计算简单,速度快,计算所得数据量少,在电能质量扰动检测中更加具有实时性。

关键词：神经网络自适应控制 hebb学习规则暂态扰动

码分多址系统并行干扰抵消检测器的设计与实现

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码分多址系统并行干扰抵消检测器的设计与实现

作者：赵彦龙太原理工大学

学位级别：硕士

在CDMA通信系统中,多址干扰成了影响通信系统性能和容量的关键因素,如何抑制或降低多址干扰的影响成为当前研究的热点话题。多用户检测技术充分利用多址干扰的各种可知信息对待检测用户进行联合检测,从而收到较好的抑制和抵消多址干扰... 详细信息

在CDMA通信系统中,多址干扰成了影响通信系统性能和容量的关键因素,如何抑制或降低多址干扰的影响成为当前研究的热点话题。多用户检测技术充分利用多址干扰的各种可知信息对待检测用户进行联合检测,从而收到较好的抑制和抵消多址干扰的效果,也在一定程度抑制了远近效应,进一步发掘了CDMA通信系统的发展潜力。本文的研究重点是DS-CDMA系统中多用户检测器的FPGA实现。在前人研究的基础上,首先,综述了FPGA内部结构和开发设计流程,结合实际设计例子讲述了FPGA开发设计中的几种数据流控制技术。而后,研究了应用hebb学习规则的部分并行干扰抵消检测器的原理和工作过程,从FPGA硬件设计角度出发对算法进行拆解和简化。最后,完成了应用hebb学习规则的部分并行干扰抵消检测器的FPGA设计和实验板级调试,验证了设计的正确性结合本文实现的检测器自身特点,为了在硬件资源利用率和系统性能之间进行折衷,在FPGA设计和实现过程中做了如下改进：(1)采用了多种数据流控制技术,如流水线技术、乒乓操作和串并转换技术等,从硬件实际情况出发在速度和面积之间进行合理选择,大大提高了系统处理数据的速度;(2)利用求补码操作代替匹配滤波器中的乘法运算,克服了硬件乘法运算延时大和硬件消耗大的问题;(3)数据延时采用了分频时钟延时和延时线相结合的方法,大大节省了硬件数据延时所消耗的硬件存储资源;(4)合理设置有效数据采集时刻来克服数据抖动现象;充分利用BlockRAM来实现数据存储和锁存功能,避免了利用分布RAM进行数据存储可能带来的时延;(5)在系统基准时钟的基础上,根据不同模块的处理速度对其分配不同的时钟频率,通过提高时钟频率的方法来减小模块的处理时延,使各模块默契配合;(6)采用定点方式对处理过程出现的小数进行表示,针对不同情况对数据进行相应的定标和合理取舍,在不损失精度的前提下,尽可能地提高数据的处理速度。

关键词：多用户检测并行干扰抵消 FPGA hebb学习规则

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Hopfield神经网络定性行为研究

Hopfield神经网络定性行为研究

作者：鄢元满华中科技大学

学位级别：硕士

本文研究了Hopfield神经网络设计中所需解决的几个关键问题:全局与局部稳定性、收敛速率、吸引域和网络存储容量。首先,利用连续函数介值定理,给出了一种证明连续时间Hopfield神经网络(CTHN)平衡点存在性的新方法,并利用Lyapunov能量... 详细信息

本文研究了Hopfield神经网络设计中所需解决的几个关键问题:全局与局部稳定性、收敛速率、吸引域和网络存储容量。首先,利用连续函数介值定理,给出了一种证明连续时间Hopfield神经网络(CTHN)平衡点存在性的新方法,并利用Lyapunov能量函数和LaSalle不变原理,分析了一类广义Hopfield神经网络的全局稳定性;对于连接矩阵为对称矩阵情形,已有很多结果,本文采用互连子系统方法,在不要求连接矩阵对称的条件下分析了网络的局部稳定性,并给出了平衡点吸引子的收敛速率和吸引域的估计。考虑到在计算机上模拟连续Hopfield神经网络,我们又分析了同步离散Hopfield神经网络的动态性能,分析中用到了互连子系统方法和M矩阵等相关理论;针对激活函数为饱和分段线性函数和阈值函数的情形,分别讨论了在串行和并行工作方式下网络的稳定性情况并给出了相关条件。我们采用hebb学习规则设置权值矩阵,讨论了网络的存储容量、伪状态产生的原因以及减少伪状态的措施。 Hopfield神经网络具有丰富的动态行为,本文对此作出了比较全面的分析,具有一定的理论和实际意义。

关键词： Hopfield神经网络 Lyapunov函数不变原理 M矩阵 hebb学习规则互连系统

一种基于GWRN模型的自组织神经网络算法的研究及应用

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一种基于GWRN模型的自组织神经网络算法的研究及应用

作者：杨彦玲南昌大学

学位级别：硕士

Web服务器日志记录了用户与服务器之间的交互信息,而用户在网站上的活动则隐含了他们的需求和兴趣。通过对日志数据的分析,有助于我们了解用户兴趣,优化站点的组织结构,改进Web服务器的性能,提高对用户的个性化服务质量等。自组织特征... 详细信息

Web服务器日志记录了用户与服务器之间的交互信息,而用户在网站上的活动则隐含了他们的需求和兴趣。通过对日志数据的分析,有助于我们了解用户兴趣,优化站点的组织结构,改进Web服务器的性能,提高对用户的个性化服务质量等。自组织特征映射网络SOM通过网络结构的自组织过程自动地对输入的数据模式进行聚类,对数据具有良好的自适应能力和鲁棒性,被广泛应用在数据挖掘领域。然而SOM有其局限性：强制结束,不能保证收敛,学习过程不能优化,输出结果依赖输入数据序列,不同初始条件产生不同的结果。对于一个自组织神经网络来说,生成新节点的能力是一个潜在的有用的工具。一个可以在其网络空间中增加节点的网络,比一般的有着固定结构和节点的网络(如SOM)可以更准确的接近输入空间。本文基于自组织神经网络在模式聚类中的优点,并将其与在需要时可生长的自组织神经网络(GWRN)算法以及hebb学习规则结合起来,提出一种新型的具有三层结构的自组织神经网络算法。该算法保持了GWRN算法的良好的自生长、自组织特性,只要网络的当前状态不足以与输入匹配,学习算法就可以增加新节点。当提供了新的输入数据后,网络可以以较快的速度生长,并且一旦网络与输入数据达成匹配网络就停止生长。我们将学习过程划分为竞争阶段和自激励阶段。竞争阶段采用GWRN算法,网络动态增长;自激励阶段采用hebb学习规则将互相激励的神经元归为一类,提高类内的相似度。最后再对本文中提出的算法进行仿真测试和实际应用,并与GWRN算法进行比较,以体现出本文所提出的算法的改进。仿真测试阶段主要是验证算法的可行性及有效性,并确定合理的参数选择,然后算法应用到实际的Web日志数据中,通过对用户访问模式的分析,挖掘出用户的多种兴趣和潜在兴趣,为个性化推荐提供依据。

关键词： Web使用挖掘聚类自组织神经网络 GWRN hebb学习规则