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食用油激光噴碼視覺(jué)檢測(cè)分揀系統(tǒng)　

當(dāng)前食用油激光噴碼檢測(cè)方法仍是傳統(tǒng)的人工燈檢法，存在成本高、不穩(wěn)定、精度低、人員調(diào)動(dòng)等問(wèn)題，已經(jīng)不能滿(mǎn)足生產(chǎn)商和消費(fèi)者的要求，為此設(shè)計(jì)一種基于機(jī)器視覺(jué)和自動(dòng)化控制技術(shù)的食用油激光噴碼檢測(cè)分揀系統(tǒng)。借助Matlab Script節(jié)點(diǎn)，采用LabVIEW和MATLAB軟件混合編程的方法實(shí)現(xiàn)噴碼字符檢測(cè)，LabVIEW軟件實(shí)現(xiàn)圖像采集、人機(jī)界面制作和數(shù)據(jù)分析功能，MATLAB軟件實(shí)現(xiàn)圖像處理和字符識(shí)別功能，充分發(fā)揮各軟件優(yōu)勢(shì)，降低編程開(kāi)發(fā)難度。LabVIEW通過(guò)VISA串口將噴碼質(zhì)量信息傳輸至PLC(Progr
關(guān)鍵字：激光噴碼機(jī)器視覺(jué) 混合編程 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 字符識(shí)別自動(dòng)分揀 201806

電子信息系統(tǒng)模塊級(jí)故障診斷技術(shù)研究

電子信息系統(tǒng)模塊級(jí)故障診斷技術(shù)研究-針對(duì)電子信息系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、難于建立精確數(shù)學(xué)模型等特點(diǎn)，以某型電子信息系統(tǒng)為例，采用故障字典和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，利用Multisim軟件進(jìn)行電路仿真。再由實(shí)測(cè)樣本數(shù)據(jù)對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，完成對(duì)網(wǎng)絡(luò)各參數(shù)的設(shè)置。仿真結(jié)果表明，該方法可以較好地將故障定位到元器件，同時(shí)可為其他電子信息系統(tǒng)模塊級(jí)故障診斷技術(shù)研究提供借鑒。##由于無(wú)源元器件如電阻、電容的可靠性較高，發(fā)生故障的概率較小，因此假設(shè)電路中電阻、電容均無(wú)故障，只有5個(gè)晶體管出現(xiàn)故障。##建立故障字典。##本系
關(guān)鍵字：信號(hào)處理 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

毫米波RF MEMS移相器的智能建模方法

本文提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的射頻微機(jī)電系統(tǒng)移相器的建模方法。對(duì)于復(fù)雜的移相器三維結(jié)構(gòu)選擇了三個(gè)對(duì)于電磁特性敏感的參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入。對(duì)于移相器使用有限元仿真軟件HFSS獲得BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練所需的樣本和驗(yàn)證樣本。
關(guān)鍵字：移相器 RFMEMS BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組變槳距恒功率控制系統(tǒng)的研究

風(fēng)力發(fā)電的開(kāi)發(fā)對(duì)增加我國(guó)能源供應(yīng)、調(diào)整能源結(jié)構(gòu)具有重要意義。為了優(yōu)化風(fēng)電系統(tǒng)的穩(wěn)定性，本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性建模方面的優(yōu)越性，建立了一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的風(fēng)電機(jī)組變槳距恒功率控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變槳距模型的基礎(chǔ)上，利用SIMULINK工具箱搭建了風(fēng)電機(jī)組變槳距恒功率控制系統(tǒng)模型。經(jīng)仿真和實(shí)踐運(yùn)行驗(yàn)證，該模型控制效果良好，能根據(jù)風(fēng)速檢測(cè)值調(diào)節(jié)槳距角，實(shí)現(xiàn)在不同風(fēng)速段對(duì)發(fā)電機(jī)輸出功率的恒定控制，具有良好的穩(wěn)定性和快速收斂性。
關(guān)鍵字：風(fēng)力發(fā)電 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 變槳距恒功率

一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢(shì)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)

　　0 引言　　隨著科技的發(fā)展和進(jìn)步，計(jì)算機(jī)已經(jīng)漸漸適應(yīng)人的需求。人類(lèi)在利用計(jì)算機(jī)解決問(wèn)題時(shí)，并沒(méi)有將主觀能動(dòng)性和計(jì)算機(jī)的高效性有機(jī)地結(jié)合起來(lái)。研究新型的人機(jī)交互工具能夠打破這一障礙。當(dāng)虛擬現(xiàn)實(shí)越來(lái)越被人熟知時(shí)，可以使用手勢(shì)作為載體進(jìn)行人機(jī)交互。　　目前，手勢(shì)輸入的種類(lèi)有基于圖像的和基于加速度傳感器的。由于圖像的手勢(shì)識(shí)別對(duì)外部環(huán)境的依賴(lài)比較大，而加速度傳感器識(shí)別就不受外部條件的限制，甚至可以依靠單手完成操作，因此，基于加速度傳感器的方法能有效地識(shí)別手勢(shì)動(dòng)作，完成人機(jī)交互。本文采用ADXL335
關(guān)鍵字： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 三軸加速度傳感器 Matlab

模擬電路故障診斷中的特征信息提取

摘要在運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模擬電路故障診斷過(guò)程中，代表故障特征的網(wǎng)絡(luò)輸入至關(guān)重要。分析了常見(jiàn)特征信息提取和故障診斷方法，提出一種基于多測(cè)試點(diǎn)、多特征信息原始樣本集的新方法。運(yùn)用這種方法構(gòu)造原始故障特征集
關(guān)鍵字： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 模擬電路故障診斷故障特征

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的恒壓供水系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘要：本設(shè)計(jì)基于中小樓房管道供水系統(tǒng)，采用AT80C51單片機(jī)、壓力傳感器、變頻器、A／D轉(zhuǎn)換、D／A轉(zhuǎn)換電路等設(shè)備和元器件，結(jié)合工業(yè)智能控制技術(shù)，采用BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID調(diào)節(jié)器，利用自身的在線學(xué)習(xí)功能，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)
關(guān)鍵字： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 恒壓供水 AT89C51 PID

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字式渦流傳感器特性曲線擬合的實(shí)現(xiàn)

為了正確反映數(shù)字式渦流傳感器的實(shí)際特性，首先介紹了數(shù)字式渦流傳感器的工作原理，然后從實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)出發(fā)，提出了應(yīng)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合其特性曲線的方法，運(yùn)用MATLAB語(yǔ)言編程建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行訓(xùn)練和仿真，與現(xiàn)有最小二乘法進(jìn)行對(duì)比。仿真結(jié)果表明，基于BP算法所得擬合曲線誤差很小、收斂速度快且具有更高的擬合精度，比最小二乘法更具有實(shí)際意義。
關(guān)鍵字： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 渦流傳感器曲線擬合 MATLAB語(yǔ)言

用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)算法改善傳

用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其改進(jìn)算法改善傳感器特性BP算法即多層網(wǎng)絡(luò)誤差反傳算法，是近幾年在傳感器輸出信號(hào)補(bǔ)償技術(shù)...
關(guān)鍵字： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 改進(jìn)算法

基于虛擬儀器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)液壓系統(tǒng)故障診斷

摘要針對(duì)液壓系統(tǒng)故障診斷中存在的檢測(cè)和分析判斷困難、耗時(shí)費(fèi)力且準(zhǔn)確度不高等諸多問(wèn)題，提出了一種基于虛擬儀器和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的液壓系統(tǒng)遠(yuǎn)程故障診斷系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。利用虛擬儀器數(shù)據(jù)采集、分析和處理能力以及其開(kāi)
關(guān)鍵字：虛擬儀器 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 故障診斷液壓系統(tǒng)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電路最優(yōu)測(cè)試集的生成設(shè)計(jì)

1 引言　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是基于模仿生物大腦的結(jié)構(gòu)和功能而構(gòu)成的一種信息處理系統(tǒng)。國(guó)際著名的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專(zhuān)家Hecht Nielsen 給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義是：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)以有向圖為拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，它通過(guò)對(duì)連續(xù)或
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模擬電路故障診斷的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究

摘要：BP網(wǎng)絡(luò)是模擬電路故障診斷中應(yīng)用十分廣泛的一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)傳統(tǒng)BP算法的誤差下降緩慢，調(diào)整時(shí)間長(zhǎng)，甚至容易陷入局部極小點(diǎn)而不能自拔等局限性，提出用彈性算法與BP網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法，并結(jié)合某型雷達(dá)裝備的
關(guān)鍵字：模擬電路故障診斷 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 方法研究

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法乘累加單元的FPGA設(shè)計(jì)

0 引言
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Networks)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Ar-tificial Neural Networks)的簡(jiǎn)稱(chēng)，是當(dāng)前的研究熱點(diǎn)之一。人腦在接受視覺(jué)感官傳來(lái)的大量圖像信息后，能迅速做出反應(yīng)，并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息，這
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LabVIEW中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用

BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有廣泛應(yīng)用性的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，LabVIEW是一種圖形化編程語(yǔ)言，其為虛擬儀器設(shè)計(jì)者提供了一個(gè)便捷、輕松的設(shè)計(jì)環(huán)境，被工業(yè)界及研究實(shí)驗(yàn)室廣泛接受。介紹了兩種在LabVIEW實(shí)現(xiàn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算的方法，即Matlab Script節(jié)點(diǎn)和圖形編程，Matlab Script節(jié)點(diǎn)采用在LabVIEW中直接導(dǎo)入Matlab程序運(yùn)行，而圖形編程采用圖形編程的方式實(shí)現(xiàn)算法，并分別以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在函數(shù)逼近和某設(shè)備分類(lèi)中的應(yīng)用說(shuō)明了各自的實(shí)現(xiàn)流程，實(shí)驗(yàn)結(jié)果精確且形象直觀，
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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬電路診斷系統(tǒng)研究

摘要：以現(xiàn)代測(cè)試技術(shù)、信號(hào)處理、信息融合等理論為基礎(chǔ)，以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用為主線，詳細(xì)討論BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬電路故障診斷中的應(yīng)用和故障特征提取方法。采用多頻組合法建立了故障樣本集。對(duì)選定
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基于多帶CHMM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合的語(yǔ)音識(shí)別
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制器的研究與實(shí)現(xiàn)
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定的PID控制
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多變量PID解耦控制
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方法的研究

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