小型机载数字视频记录系统的设计与实现

采用嵌入式控制模块SOM2386和专用视频处理芯片SZ1510,设计和实现了一种基于电子硬盘存储的嵌入式小型机载数字视频记录系统。给出了系统总体方案,阐述了视音频解码编码、接口、控制及存储单元的硬件设计,介绍了系统的软件设计,并给出了系统软件的整体工作流程。该系统体积小、重量轻、抗震性好、使用维护方便,已在某型飞机上得到应用。     

利用自组织图识别和划分多次波

人工神经网络能有效地用于识别和划分地震数据集中的多次波。可用一种特别的神经网络，即自组织图（SOM）建立起表征实际问题的规则。将从CMP道集中选取的地震数据属性作为输入模式，SOM则在抽象空间中将数据聚成不同的类。通过合成数据和实际资料来说明如何用SOM识别和划分一次波和多次波，以及如何划分与地下某种生成机制相适应的各种多次波。     

带有神经网的文字识别系统

1.引言 神经计算学(Neurocomputing)是近年被神经学工作者、计算机、数学工作者极为重视的一门新兴科学,它将根据当前为止人们所了解到的生物神经的基本原理、结合电子技术和其它物理方法以及数学知识,企图解决现代计算机较难解决的一些信息处理、模式识别等问题。另外也企图通过对实际问题的模拟,反过来认识和发展神经学,解剖学。 在神经计算学中所描述的神经网包括大量的处理单元和联接这些单元的链,处理单     

用PNN人工神经网对水泥28天抗压强度分类

研究了用ＰＮＮ人工神经网对水泥２８ｄ抗压强度分类的问题，以及提高分类精度的方法，最后，给出实验结果，说明了方法是可行的。     

基于SOM的模糊聚类在Web日志挖掘中的应用

将自组织映射神经网络（SOM）与FCM结合,利用SOM的并行计算能够减少模糊C均值算法在处理海量数据时的聚类时间,可以提高聚类算法的速度和效果,同时使用该算法对校园网Web日志进行数据挖掘,能够对用户行为进行分析,从而提出相应的方法,更好地提高服务效率和管理质量。     

基于强跟踪滤波器训练的前向神经网络及其在系统辨识中的应用研究*

给出基于强跟踪滤波器训练前向神经网络的新方法。由于强制残差序列保持相互正交,强跟踪滤波器相对扩展Kalman滤波的收敛速度更快,同时精度更高。最后通过系统辨识仿真实例验证该方法的有效性。     

基于SOM-PCA-RBF的过程质量预测与整体调优

为实现过程输出质量的预防性改进,提出一种将SOM(self-organized map)神经网络、PCA(principal component analysis)法和RBF(radial basis function)神经网络集成的过程质量预测和多因素整体调优方法。采用SOM神经网络对过程数据进行分类;采用主成分分析法对分类后的过程输出进行评价,建立过程因素备选库;采用RBF神经网络建立过程预测模型,通过预测判断过程输出质量的符合性,给出过程多因素整体调优的方案。实例分析结果表明,该方法能够有效实现预防性质量改进。     

基于SOM神经网络的移动客户细分研究

利用基于RFM模型的自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map,SOM)对移动客户进行细分,可以有效地解决各类别特征不明显、特征参数相互交错、非线性分布的类型识别问题。研究过程中将客户的属性划分为近度、频度、值度三个指标,模拟专家分类的功能,根据各个客户簇的特征进一步分析客户的终身价值,量化分析客户的重要性。最后利用相关的市场营销知识对各个客户类别提出相应的营销策略方案。     

智能PID控制方法的研究现状及应用展望

在传统PID控制基础上,融合了先进智能控制思想和传统PID控制的智能PID控制器在很多方面表现出更好的特性.现今的PID控制已逐渐向智能化、自适应化、最优化的趋势发展.介绍了几种常见的智能PID控制器,如模糊PID、神经网络PID、遗传算法PID控制等.分析了它们各自的典型结构及特点,并总结了近年来智能PID控制器研究的重点方向和存在的问题,最后论述了智能PID控制器的应用前景.     

基于SOM网络的股票聚类分析方法

无监督的自组织映射(SOM)神经网络是用于聚类的主要人工神经网络模型之一.在SOM网络的基础上改进了网络中的邻域函数,并将其用于对股票进行分析和选择,得到了令人满意的结果.为了提高解的精度,避免多个输入样本映射到同一输出节点还提出了禁忌映射的方法.数值模拟表明该模型对于上市公司的聚类结果令人满意,对于股民客观、准确地选出真正具有投资价值的股票具有指导意义.