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把遗传算法与小波网络和神经网络结合,利用各自优点,设计了实现的模拟电路故障诊断方法。
以大型直线振动筛侧帮裂纹为研究对象,利用小波分析对振动信号进行降噪处理和故障特征提取,设计系统故障诊断的BP神经网络,并用遗传算法对网络结构、参数和学习规则进行优化。通过样本训练和测试,这种小波遗传神
矿用振动筛长期受到反复荷载作用容易出现筛板松动变形、筛框梁开裂、激振器抱轴等故障,影响振动筛的正常使用。利用小波降噪技术能够提取出振动筛故障信号,由此判断故障类型,故障诊断效率较高。设计诊断系统的BP
编的神经网络程序,还是比较详细的,对想要进行小波神经网络研究的同行大有裨益。
基于神经网络的客户感知网络质量评估体系研究,谢雪梅,董欣,本文基于客户感知理论,从
该论文是对雷达滤波知识的相关研究,想必对大家会有很大帮助.
针对目前可信Web服务缺乏客观科学的度量方法的问题,首先建立了针对Web服务的可信属性模型TM-WS,形式化地描述Web服务的可信属性及其度量因子之间的关系;然后将神经网络的自我学习和遗传算法的全局寻
动态误差时间序列小波神经网络预测模型.pdf
时间序列预测是数据中心关键性能指标异常检测的重要环节。针对时间序列,利用小波基函数作为隐含层节点传递函数来构造小波神经网络进行预测;同时选取动量梯度下降法提高神经网络学习效率;再根据粒子群算法训练得到
一个matlab程序-基于小波变换与神经网络的图像压缩
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