人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 文章進(jìn)入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)社區(qū)

俄羅斯正在研發(fā)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

　　據(jù)科技部網(wǎng)站消息，俄羅斯國家研究型大學(xué)“下諾夫哥羅德國立大學(xué)”正在研發(fā)自適應(yīng)性神經(jīng)接口，該接口由大腦接口神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于憶阻器的電子神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)組成。此項(xiàng)研究工作為人類在活體生物組織與類生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兼容方面的首次科學(xué)嘗試。　　“下諾夫哥羅德國立大學(xué)”所實(shí)施的方案為研發(fā)自適應(yīng)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(luò)。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(shí)現(xiàn)活體細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)分析和分類功能。以
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基于英文字母識(shí)別的三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方案

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在人類對(duì)其大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識(shí)理解的基礎(chǔ)上人工構(gòu)造的能夠?qū)崿F(xiàn)某種功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。代寫論文它是理論化的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型，是基于模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能而建立.
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小型無人機(jī)交通輔助系統(tǒng)

　　摘要：本系統(tǒng)用來輔助交通管理，對(duì)過往車輛進(jìn)行車牌識(shí)別，發(fā)現(xiàn)有在逃車輛的車牌號(hào)碼時(shí)自動(dòng)進(jìn)入無人機(jī)控制模式，利用無人機(jī)對(duì)目標(biāo)車輛進(jìn)行跟蹤，并反饋目標(biāo)位置、速度信息，進(jìn)行更好的管理和攔截。以Intel的手機(jī)平臺(tái)為系統(tǒng)核心，采用OpenCV進(jìn)行圖像處理，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行自動(dòng)車牌識(shí)別，提供語音識(shí)別遙控以及按鈕遙控?zé)o人機(jī)的功能，充分發(fā)揮Intel手機(jī)平臺(tái)的運(yùn)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(shí)車輛違章、逃逸的數(shù)量也迅速增加，為了減輕交通管
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用于英文字母識(shí)別的三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)

用于英文字母識(shí)別的三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì),摘要分別采用單層感知器、BP網(wǎng)絡(luò)和霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)26個(gè)英文字母進(jìn)行識(shí)別，通過實(shí)驗(yàn)給出各網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別出錯(cuò)率，從中可以看出三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)缺點(diǎn)，為選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字符識(shí)別提供了一定的依據(jù)。
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基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法的研究

基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)方法已成為實(shí)際實(shí)時(shí)應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種途徑。本文就十多年來基于FPGA的ANN實(shí)現(xiàn)作一個(gè)系統(tǒng)的總結(jié)，例舉關(guān)鍵的技術(shù)問題，給出詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析，引用相關(guān)的最新研究成果，對(duì)不同的實(shí)現(xiàn)方法和思想進(jìn)行討論分析，并說明存在的問題以及改善方法，強(qiáng)調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FPGA實(shí)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(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的瓶頸制約，最后對(duì)今后的研究趨勢(shì)作出估計(jì)。
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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微波均衡器建模與仿真

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

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ArtificialNeuralNetworks，簡(jiǎn)寫為ANNs）也簡(jiǎn)稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（ConnectionistModel），它是一種模范動(dòng)物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點(diǎn)之間相互連接的關(guān)系，從而達(dá)到處理信息的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力，可以通過預(yù)先提供的一批相互對(duì)應(yīng)的輸入 [ 查看詳細(xì) ]

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資料下載

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在中醫(yī)脈象信號(hào)檢測(cè)中應(yīng)用的研究
一種基于VHDL的通用全數(shù)字電路人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)
基于人臉檢測(cè)的人臉跟蹤算法
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在ARM平臺(tái)上的應(yīng)用
基于立體視覺的機(jī)器人手眼無標(biāo)定三維視覺跟蹤

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