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1.
循环神经网络建模在非线性预测控制中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
古勇  苏宏业  褚健 《控制与决策》2000,15(2):254-256
基于动态Levenberg-Marquardt(LM)算法,提出两步LM方法建立非线性过程的循环神经网络模型。该模型以足够的精度并行于过程运行,并能从过程的输入信息模拟过程未来的响应。研究了基于该模型的扩展DMC预测控制策略,仿真结果表明该控制器的性能得到了很大提高。  相似文献
2.
基于循环神经网络的语音识别模型   总被引:4,自引:1,他引:3  
朱小燕  王昱  徐伟 《计算机学报》2001,24(2):213-218
近年来基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别技术得到了很大发展。然而HMM模型有着一定的局限性,如何克服HMM的一阶假设和独立性假设带来的问题一直是研究讨论的热点,在语音识别中引入神经网络的方法是克服HMM局限性的一条途径。该文将循环神经网络应用于汉语语音识别,修改了原网络模型并提出了相应的训练方法,实验结果表明该模型具有良好的连续信号处理性能,与传统的HMM模型效果相当,新的训练策略能够在提高训练速度的同时,使得模型分类性能有明显提高。  相似文献
3.
本文综述了循环神经网络、多传感器信息融合技术的基本原理及方法,分析了信息融合中的关键问题,重点介绍了循环神经网络在多传感器信息融合系统中的应用。  相似文献
4.
本文综述了循环神经网络、多传感器信息融合技术的基本原理及方法,分析了信息融合中的关键问题,重点介绍了循环神经网络在多传感器信息融合系统中的应用。  相似文献
5.
刘超  王瑟  陆珂珂 《微计算机信息》2006,22(26):216-218
循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)是人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)中重要的分支,与前馈神经网络(ForwardNeuralNetworks)相比具有更好的时间序列学习能力。但长期以来其学习法一直不能脱离前馈神经网络而自成一体,回声状态神经网络(EchoStateNetworks(ESN))是打破这一局面的全新学习方法。其独特的结构,良好的短期记忆能力,方便的学习方法,不俗的非线性特性是以前循环神经网络所不可比的。本文在介绍了回声状态神经网络之后将其用于四轮机器人的位置测量系统中,有良好的表现。  相似文献
6.
金宏  张洪钱 《控制与决策》1999,14(5):469-472
提出一种新的基于基本样条逼近的循环神经网络,该网络易于训练且收敛速度快。此外为克服定长学习步长训练速度慢的问题,提出一种用于该网络训练的自适应权值更新算法,给出了学习步长的最优估计。该最优学习步长的选择可用于基本样条循环神经网络的训练以及对非线性系统的建模。  相似文献
7.
张彬  郭军 《计算机工程》2005,31(9):118-120
在CDMA系统中,远近效应是一个重要的技术难题,克服该难题的有效措施是系统进行功率控制.该文根据Hopfield循环神经网络的思想,把功控问题转化为离散的Hopfield神经网络,由此给出了一种新的功率控制算法,它能控制移动用户发射功率的平衡,且有较强的Robustness性质,易于工程实现.  相似文献
8.
In this paper,the constrained optimization technique for a substantial problem is explored,that is accelerating training the globally recurrent neural network.Unlike most of the previous methods in feedforware neural networks,the authors adopt the constrained optimization technique to improve the gradientbased algorithm of the globally recurrent neural network for the adaptive learning rate during tracining.Using the recurrent network with the improved algorithm,some experiments in two real-world problems,namely,filtering additive noises in acoustic data and classification of temporat signals for speaker identification,have been performed.The experimental results show that the recurrent neural network with the improved learning algorithm yields significantly faster training and achieves the satisfactory performance.  相似文献
9.
本文讨论了一种基于循环神经网络的传感器补偿新方法。该方法利用循环神经网络对时序信号的捕捉能力,对传感器的漂移进行预测,从而减少传感器的校正次数,提高测量的精度。在训练和预测期间,充分融合传感器的“同类数据”完成对传感器的训练和漂移预测。  相似文献
10.
循环神经网络语言模型能解决传统N-gram模型中存在的数据稀疏和维数灾难问题,但仍缺乏对长距离信息的描述能力。为此文中提出一种基于词向量特征的循环神经网络语言模型改进方法。该方法在输入层中增加特征层,改进模型结构。在模型训练时,通过特征层加入上下文词向量,增强网络对长距离信息约束的学习能力。实验表明,文中方法能有效提高语言模型的性能。  相似文献
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