人工神經(jīng)網(wǎng)絡文章進入人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術社區(qū)

俄羅斯正在研發(fā)人工神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)

　　據(jù)科技部網(wǎng)站消息，俄羅斯國家研究型大學“下諾夫哥羅德國立大學”正在研發(fā)自適應性神經(jīng)接口，該接口由大腦接口神經(jīng)網(wǎng)絡和基于憶阻器的電子神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)組成。此項研究工作為人類在活體生物組織與類生物神經(jīng)網(wǎng)絡兼容方面的首次科學嘗試。　　“下諾夫哥羅德國立大學”所實施的方案為研發(fā)自適應性神經(jīng)接口，其一端為活體組織，而另一端為基于憶阻器的神經(jīng)網(wǎng)絡。憶阻器神經(jīng)系統(tǒng)與具有神經(jīng)組織生物電活性記錄和刺激功能的多電極系統(tǒng)相連，多電極系統(tǒng)可實現(xiàn)活體細胞網(wǎng)絡動態(tài)分析和分類功能。以
關鍵字：人工神經(jīng)網(wǎng)絡

基于英文字母識別的三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡的設計方案

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是在人類對其大腦神經(jīng)網(wǎng)絡認識理解的基礎上人工構造的能夠?qū)崿F(xiàn)某種功能的神經(jīng)網(wǎng)絡。代寫論文它是理論化的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學模型，是基于模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構和功能而建立.
關鍵字：英文字母識別人工神經(jīng)網(wǎng)絡 BP網(wǎng)絡結(jié)構

小型無人機交通輔助系統(tǒng)

　　摘要：本系統(tǒng)用來輔助交通管理，對過往車輛進行車牌識別，發(fā)現(xiàn)有在逃車輛的車牌號碼時自動進入無人機控制模式，利用無人機對目標車輛進行跟蹤，并反饋目標位置、速度信息，進行更好的管理和攔截。以Intel的手機平臺為系統(tǒng)核心，采用OpenCV進行圖像處理，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的方法進行自動車牌識別，提供語音識別遙控以及按鈕遙控無人機的功能，充分發(fā)揮Intel手機平臺的運算性能，協(xié)助交通警察監(jiān)管交通狀況。　　車輛的日益增多，為道路交通以及交通管理都帶來了很大壓力，同時車輛違章、逃逸的數(shù)量也迅速增加，為了減輕交通管
關鍵字：無人機 Intel 語音識別 UDP 人工神經(jīng)網(wǎng)絡 201411

用于英文字母識別的三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡的設計

用于英文字母識別的三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡的設計,摘要分別采用單層感知器、BP網(wǎng)絡和霍普菲爾德網(wǎng)絡三種神經(jīng)網(wǎng)絡對26個英文字母進行識別，通過實驗給出各網(wǎng)絡的識別出錯率，從中可以看出三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡各自的優(yōu)缺點，為選擇神經(jīng)網(wǎng)絡進行字符識別提供了一定的依據(jù)。
關鍵字：英文字母識別人工神經(jīng)網(wǎng)絡

基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)方法的研究

基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)方法已成為實際實時應用神經(jīng)網(wǎng)絡的一種途徑。本文就十多年來基于FPGA的ANN實現(xiàn)作一個系統(tǒng)的總結(jié)，例舉關鍵的技術問題，給出詳細的數(shù)據(jù)分析，引用相關的最新研究成果，對不同的實現(xiàn)方法和思想進行討論分析，并說明存在的問題以及改善方法，強調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡FPGA實現(xiàn)的發(fā)展方向和潛力及提出自己的想法。另外，還指出基于FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡存在的瓶頸制約，最后對今后的研究趨勢作出估計。
關鍵字： FPGA 人工神經(jīng)網(wǎng)絡實現(xiàn)方法

基于神經(jīng)網(wǎng)絡的微波均衡器建模與仿真

大功率行波管等微波管是雷達等電子裝備的核心器件，其技術水平?jīng)Q定了電子裝備的戰(zhàn)術性能。但是由于大功率微波管的增益波動較大，在等激勵輸入的情況下，不能使頻帶內(nèi)所有點均達到飽和輸出，這樣會造成輸入信號產(chǎn)生諧
關鍵字：建模仿真均衡器微波神經(jīng)網(wǎng)絡基于微波均衡器人工神經(jīng)網(wǎng)絡 RBF網(wǎng)絡仿真

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡介紹

人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ArtificialNeuralNetworks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡（NNs）或稱作連接模型（ConnectionistModel），它是一種模范動物神經(jīng)網(wǎng)絡行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學模型。這種網(wǎng)絡依靠系統(tǒng)的復雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡具有自學習和自適應的能力，可以通過預先提供的一批相互對應的輸入 [ 查看詳細 ]

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