暂无评论
简要分析由Logist ic 映射产生的混沌数以及不同混沌序列之间的概率统计特性, 为混沌全局性搜索提供了 依据. 将一种快速BP 算法与混沌优化相结合, 提出了混沌BP 混合算法. 由于混沌Logi
深度学习是一种基于前馈神经网络的机器学习方法。在深度学习中，通过将多个前馈神经网络层进行组合和堆叠，实现对输入数据的复杂映射和表达能力的提升。前馈神经网络是深度学习中的基础模型，它由多个神经元组成的网
前馈神经网络是一种基本的人工神经网络模型，它被广泛应用于各种机器学习和深度学习任务中。该网络模型具有层层传递信息的特性，信息单向流动，没有反馈连接。其基本构成包括输入层、隐藏层和输出层，每层之间的神经
图论课的ppt前3章，《图论导引》原书的精华版
(1)转子侧基于定子磁链定向矢量控制，采用双闭环控制，外环速度环，内环电流控制环(2)网侧基于dq解耦直接功率控制，使转子侧以单位功率因数消耗能量(3)右侧设置转子电流过流保护电路和突变参数，研究外界
连续可调谐的紫外激光一般通过红外或可见激光进行外腔倍频获得,然而倍频腔锁定电路的带宽限制了激光器的调谐性能。将前馈控制方法用于中性汞原子激光冷却的四倍频紫外激光器,即在调谐基频激光频率的同时,同步调节
前馈神经网络(反向传播算法)用到的数据集,包含5000张数字图片X及对应标签y。由于是matlab类型的数据,X需要转置。
本文就前馈网络的结构提出了一种新的编码方案———神经元编码法。该方案在对网络结构编码时 ,是围绕神经元进行的。然后采用遗传算法对其进行优化操作 ,并取得了预期的优化结果
数字自适应前馈功放线性化研究，普及基本知识
提出了一种基于改进PID-速度前馈的位置伺服系统控制方法,其主要内容涵盖了原理阐述,算法设计、系统实现及仿真。仿真结果表明该控制策略能够同时满足系统快速性和稳定性的要求。该方案最终应用于产品,应用结果
暂无评论