神经元网络
- 不同突触的神经元网络同步放电比较研究
节点搭建了神经元网络，通过数值模拟的方法，研究并讨论了神经网络的同步放电特性，并对其与抗扰能力进行了分析计算。上述研究从神经信息处理角度研究了神经系统同步放电机制，但是研究中选用的多为较低维度的神经元模型，不能精确模拟真实神经元电生理特性。本文选取最接近生物学实际的Hodgkin-Huxley（ HH）模型，基于MATLAB&Simulink 平台，采用数值模拟的方法分别搭建由电突触和化学突触连接的具有生物特性的复杂神经元网络， 对比分析了神经突触对神经元
科技创新与应用 2023年23期2023-08-21
- 我们的大脑为何会开小差
子储存在甲神经元网络，花的名字储存在乙神经元网络，当我们同时思考它的样子和名字时，负责甲乙神经元网络之间的联系将会被激活和加强。当我们以后再回忆起花的样子时，它的名字就更可能同时被记起。这是我们长期存储信息（也包括密码）的基础。除了严重的疾病，还有两个主要因素会导致我们偶尔丧失记忆。第一个因素是，如果不经常通过回忆被激活，神经元之间的连接随着时间的推移会减弱。你之所以记不起这个密码，可能是你已经有一阵子没用它了。另一个原因是干扰。当我们重新唤起一个记忆时，
意林 2023年5期2023-05-02
- 四旋翼飞行仿真器的PID神经元网络控制器设计
控制PID神经元网络是由舒怀林提出的一种新的神经元网络，它同时结合了PID和神经网络的优点[9]，在复杂系统的四旋翼飞行器中较为有效。综上所述，采用PID控制和神经元网络相结合的控制方法对四旋翼飞行仿真器进行研究，设计了一种双回路的四旋翼飞行姿态控制系统，能模拟其在空中的飞行姿态，适合实时飞行仿真和控制算法验证[10]。2 建立四旋翼仿真器数学模型四旋翼仿真器（直流电机、电机驱动器、位置编码器、集电滑环、运动控制器、底座和PC机等）中四个电机分布在不同的区
机械设计与制造 2023年1期2023-02-09
- 基于人工智能的数控机床故障诊断研究
.3 人工神经元网络诊断(1)神经元网络诊断形成。基于神经元网络的故障诊断不用建立模型就可以直接解决非线性问题，其通过样本数据的输入和输出直接可以自学和自计算。神经元网络诊断也是在元学习的基础上进行的，一般情况下，神经网络且在网络中也可以将信息以分布式方法存储，该存储方式促使神经元网络信息处理和计算机完全逻辑规则运算方法不同。此神经元网络中的神经元是独立的信息处理单元，其可以将各种信息进行独立运算，并独立传输后进行集中处理，其运算规则需要根据物理学、神经生
有色金属设计 2022年2期2022-11-23
- 混合振荡神经元网络中反相干共振向相干共振的转迁*
互耦合构成神经元网络．因此神经元网络模型研究中也关注了随机共振和相干共振[17]，而且研究了网络的多种因素(如网络结构、耦合强度和突触时滞等)及神经元的动力学行为对随机共振和相干共振的重要影响[18-24]．例如，适中的平均度能增强神经元网络的随机共振[18]，相位噪声能诱导神经元网络产生两次相干共振[20]，时滞能减弱神经元网络的相干共振[21]，抑制性自突触能增强神经元网络的相干共振[24]．然而，以上大部分研究关注噪声诱导位于分岔点附近的静息态产生的
动力学与控制学报 2022年5期2022-10-29
- 基于麻雀搜索算法的橡胶复合挤出机温度压力解耦控制
）对PID神经元网络的初始权值进行优化以及调整，以加快系统解耦后的响应速度和提高系统稳定性。利用MTATLAB软件分别使用PID神经元网络和SSA-PID神经元网络对挤出机温度压力进行解耦控制，并将二者结果对比。结果表明，SSA- PID神经元网络的解耦控制后的系统响应速度更快、稳态误差更小，系统的动态性能和稳态性能都有所提升。橡胶复合挤出机；麻雀搜索算法；PID神经网络；解耦控制系统引言橡胶挤出机又称压出机，是橡胶制品生产中重要的工艺设备之一[1]。挤出
大众科技 2022年7期2022-08-05
- 改进单神经元网络PID算法下的车用轮毂电机控制系统仿真
泛应用。单神经元网络是一种结构简单的神经网络，但仍具有神经网络自学习与自适应的特性,且易于工程实现。凡占稳等[13]将单神经元PID控制算法应用到真空热处理系统的温度控制上，结果表明，单神经元PID算法对温度控制更加稳健,具有更强的抗干扰能力和鲁棒性。严友等[14]利用单神经元网络PID设计了一种轨迹跟踪控制器，并应用在农用车辆上，获得了优秀的控制精度。尹洪桥等[15]利用一种单神经元PID，对无刷直流电机转速环进行控制，结果表明，在该算法下电机有着更稳定
重庆理工大学学报(自然科学) 2022年5期2022-06-18
- 鲸落万物生
构建生物圈神经元网络的关键点——生物互联，却迟迟找不到突破口。鲸生带着助手秦文再次来到那个海边，这里是点燃她科学梦想的地方，鲸生的理想是建立动植物万物互联，就如同她儿时在海底见到的那个美轮美奂的世界。如今，眼看多年的努力就要付之东流，研发团队也濒临解散，她感慨万分。“将鲸落生态圈放大到整个地球，这就是理想的生物圈神经元网络，它究竟要靠什么传递数据呢？”鲸生喃喃自语。“鲸生老师，这里就是您儿时发现鲸落的地方吗？”助手秦文说道。“是啊，它就像磁铁吸引着我。等等
知识就是力量 2022年6期2022-06-16
- 基于机器学习方法的桥梁损伤状态识别
素贝叶斯、神经元网络、简单逻辑回归3种方法分别建立桥梁图像识别模型，选择其中结构状态较好的桥梁按照简支梁、连续梁、连续刚构3种类型进行细分，再按建筑材料分为钢筋混凝土桥梁、预应力混凝土桥梁。采用机器学习方法对图像中桥梁变形、振动幅值等参数进行训练，形成对不同类型桥梁挠度、变形、振动的判别标准。1.1 朴素贝叶斯分类器朴素贝叶斯定理可以表示为[4]：(1)其中：X为隐藏节点个数；y为所观察到的数据。在实际检测时，往往采用多种参数及条件(称为成分xi)来推定事
机械工程与自动化 2022年2期2022-05-24
- 局部有源忆阻器电路及其在HR耦合神经元网络中的应用
神经元以及神经元网络的放电动力学机制有助于人工智能的发展，在过去的几十年中已经吸引了大量的研究人员[15,16]。Hindmarsh-Rose (HR) 神经元具有简单的数学模型[17]，能够模拟周期尖峰和簇发等多种神经元放电[18,19]。2019年Bao等人[20]使用一个无源忆阻器模拟两个HR神经元之间的连接突触，提出了基于忆阻突触耦合HR神经元网络，并分析了其同步动力学机制。本文设计了一种简单的局部有源忆阻器模型，不仅数学表达式简单，物理电路实现容
电子与信息学报 2021年11期2021-12-02
- FOS 神经元网络的双向抑制性调控可塑性变化
。FOS 神经元网络的调控是否发生可塑性变化？一直是科学家们感兴趣的问题。研究者以海马CA1 椎体神经元为观察对象，对此进行研究。海马CA1 椎体神经元主要接受小清蛋白 (PV) 和胆囊收缩素 (CCK) 两种抑制性神经元的输入。这些抑制性的输入，对于海马网络振荡的产生很重要。主要实验结果如下：（1）2～3 天的新环境探索，引起小鼠海马CA1 椎体神经元表达FOS。（2）采用双膜片钳的方法，可以同时记录FOS 阳性神经元 (FOS+) 和FOS 阴性神经元
中国疼痛医学杂志 2021年1期2021-11-30
- 大规模类脑计算系统BiCoSS:架构、实现及应用
功能相关的神经元网络结构和神经信息处理机制的解析仍极不清楚[1-4].因此,需要构建接近人脑计算能力与智能水平的类脑计算系统,从而理解人脑的结构和功能,理解认知、思维、意识和语言,探索脑疾病的发病机制与治疗方案,推动新一代类脑智能技术的发展.近年来,高性能类脑计算已经成为研究脑科学的必要手段,为脑研究开启了全新的研究视角和研究模式[5-10];反过来脑科学的研究为高性能计算提供新思路、提出新要求,催生新型计算模式的出现[11-13].人脑最简单的认知行为需
自动化学报 2021年9期2021-11-13
- 多层FitzHugh-Nagumo 神经元网络的控制同步
大的复杂的神经元网络， 具有高层次和多功能的特性. 为了能更加了解神经元信息传递的过程以及其认知、思想、控制等功能， 我们需要探索更多的神经元和网络的动力学行为.过去生物神经研究主要集中在大脑的不同部分， 但现代的研究更偏向于使用复杂网络的模式来分析不同神经元网络的结构和动力学行为[8]. 神经元网络中最基本的结构单元是神经元， 而突触建立了神经元之间进行信息交流和传递的桥梁. 由于神经元的类型和神经元间连接的突触方式的多样性， 神经系统的拓扑结构复杂多样
数学杂志 2021年5期2021-10-13
- 基于神经网络的再生混凝土配合比设计优化方案研究
人工智能神经元网络神经元网络(ANN)是由大量的基本信息原件来进行信息整合以及信息模拟的数据信息处理系统，模仿人类大脑对不同神经元的整合以及通过复杂的神经元网络来对信息进行处理的过程。[2]其实从本质上讲，人工神经元网络更类似于一种数学公式；不过，这种数学公式不再基于传统的数学模型基础，而是建立于数学网络基础上，对数据进行运算，对于传统的数学模型无法通过建模来解决的数据问题，人工神经元网络可以进行很好的处理运算；就比如说对于无规则也不能用简单数学公式来进
四川水泥 2021年6期2021-06-27
- 电磁辐射环境下自组织神经元网络拓扑特性及动力学行为
化的自组织神经元网络模型;采用神经动力学理论和复杂网络方法，研究了不同电磁辐射强度下，自组织神经元网络的连接密度、因果关系、模块化程度、网络效率、同步行为以及兴奋性。发现电磁辐射增强了磁场对神经元的负反馈，减弱了神经元之间的竞争，降低了神经元之间的因果关系;但对神经元网络的连接密度、模块化程度和网络效率的影响较复杂;存在最佳辐射强度，使自组织神经元网络的局部效率和全局效率显著升高。同时，电磁辐射增强了自组织神经元网络固有的同步能力，产生更高的神经元同步放电
西安科技大学学报（社会科学版） 2021年2期2021-04-18
- 电磁辐射环境下自组织神经元网络拓扑特性及动力学行为
触连接，使神经元网络结构动态改变以满足大脑认知功能的需求[3]。这种局部神经回路与全局动力学之间的反馈耦合构成了大脑演化、学习和记忆的基础[4]。研究表明，动态变化的神经元网络具有自组织结构，在局部回路和全局回路都有较高的信息传递效率[5]。李秀敏等发现与全局连接和随机连接网络相比，自组织神经元网络可以产生更高的相干共振，随机共振以及信息传递效率[6-7]。因此，研究自组织神经元网络的形成，对于理解大脑演化以及学习记忆的形成机理具有重要意义。神经系统受到电
西安科技大学学报 2021年2期2021-04-09
- 微处理器下的数字集成电路测试系统设计
输入到模糊神经元网络中进行判断，则模糊神经元网络的节点数量将空前增多，特别是这些记录的大部分数据处于无故障的判断结果条件下。所以，在实际构建模糊神经元网络的过程中，需要引入模糊神经元的概念，先对上述输出结果进行折叠和归一化，即对数据进行前置模糊，最终的输出数据，再进行解模糊输出，即可判断出对应的判断结果。以6 000条测试数据为例，如果对其进行三维折叠，则可形成一组18×18×19的三维矩阵，对上述矩阵进行归一化处理后，可以得到一组18×18和一组18×1
计算机测量与控制 2021年3期2021-04-02
- 基于神经网络的铜板带冷轧轧制力预测研究
习算法中的神经元网络算法在非线性问题求解中更为适用，神经元网络能够具有能考虑除理论公式中参数外的多方面因素，挖掘数据同环境背后存在的客观联系等诸多优势，并且，神经元网络方法能够进行自适应和学习，随着数据的积累其预测精度也会有进一步的提高。因此，本文拟通过基于神经元网络算法来构建一个用于用于冷轧机轧制力预测的AI预测模型。2 神经元网络算法神经网络的基本结构。采用算法的多层前馈网络是至今为止应用最广泛的神经网络,在多层前馈网的应用中,图1所示的单隐层网络的应
中国金属通报 2020年12期2021-01-05
- 矿山瓦斯灾害神经元网络安全技术构建
——评《矿山瓦斯灾害神经元网络理论与方法》①
山瓦斯灾害神经元网络理论与方法》由戴洪磊、陈兰森及徐泮林等人编著，2011 年由地震出版社出版，该书系统全面介绍了世界各地矿山瓦斯灾害发生现状及成因，探索分析国内外矿山瓦斯灾害机理成因和研究预报预测工作的相关研究现状。另外，该书还详细论述了当前数据挖掘和空间数据挖掘的概念、挖掘的知识类型和挖掘的技术方法等，重点讨论了神经元网络技术的特点、独特性及其预测预报功能，还详细探讨了人工神经元网络技术在矿山瓦斯灾害预报预测工作中的应用问题。最后，该书给出了该领域中需
矿冶工程 2020年1期2020-12-20
- 浅析神经元网络算法在中医药真实世界研究中应用可行性*
算法、人工神经元网络、深度学习、支持向量机、朴素贝叶斯等，机器学习最重要的功能就是获得输入数据分类学习的能力，包括对不同语言、文字的区分以及识别。3.3 神经元网络算法的特点和优点 人工神经元网络是一种模仿动物神经网络特征进行分布式信息运算的一种特殊数学模型，简称“神经元网络”[16-17]。这种网络通过调整内部相邻的节点进行相互快速访问，可达到信息快速响应处理。神经元网络算法具有极强的相互学习能力与适应能力，可通过预先学习本主提供的不同类型数据进行学习分
天津中医药大学学报 2020年5期2020-10-26
- ML神经元网络自适应同步的抗扰特性研究
环境下生物神经元网络信息处理的抗扰机理，基于STDP（Spike-Timing Dependent Plasticity）突触可塑原理，构建了具有自学习特性的ML（Morris-Lecar）神经元网络模型。给出了定量分析神经元网络瞬时放电同步程度的数学方法，对网络的瞬时放电同步程度和放电频率进行对比分析。仿真结果展示了，ML神经元网络通过STDP突触的学习，从随机放电逐渐进入同步放电状态，消除了噪声干扰，呈现出自适应抗扰特性。结果表明，神经元网络可以利用同
河北工业大学学报 2020年6期2020-01-16
- 科学家成功研发“人工神经元网络”芯片
大脑“人工神经元网络”的芯片。利用光的力量，這些人工神经元可以模拟人类真实神经元以及突触的基本行为。据悉，这个人造大脑可以使用4个人工神经元和60个突触来累积信息并对其进行模式识别或计算，而这与我们人类的大脑在现实世界中的工作方式非常相似。研究人员表示，这个芯片的关键就是供电方式，它们并非依靠电力或者电子，而是使用光能和光子。由于存在这种差异，与类似的基于电子的系统相比，该芯片能够“快速”处理数据。目前这项技术还处于早期开发阶段，如果想要让这个“神经突触网
中国计算机报 2019年19期2019-06-25
- 液压振动台位移补偿的PID控制方式的研究∗
环控制，单神经元网络的PID控制系统对反馈回来的位移和压力值进行处理，对位移误差进行在线补偿。1 研究现状目前，为了了解液压振动台系统的位移精度控制方面的问题，我国的一些学者对其做了一些研究，比如胡红波[6］提出了一种位移反馈控制系统，以减小振动台输出波形的失真度，但是系统的自适应能力低；晁智强[7］提出了一种基于PID控制和重复控制补偿符合控制策略，但由于定值PID的局限，自适应低，加上液压泵内部的压力的损失等因素的影响，导致系统稳态精度不高；黄茹楠[8
制造技术与机床 2019年5期2019-05-29
- PID神经元网络在水稻秧棚控制系统中的应用研究
基于PID神经元网络的水稻秧棚自动控制系统。经仿真和农场实验，达到了很好的控制效果。水稻育秧棚是一个非线性、多变量、强时变、交叉耦合及参数变化大的复杂对象，传统PID控制器是线性的，依赖于被控对象精确的数学模型，在用于控制具有不确定性、时变性和非线性等复杂系统时，不容易获得满意的控制效果。PID具有结构简单、鲁棒性强的特点，BP神经网络控制不需精确的数学模型，具有非线性逼近能力，具有自组织、自学习和自适应能力，使其可以适应多变量耦合系统的非线性、复杂等问题
农机化研究 2019年7期2019-05-24
- 一种基于人工神经元网络算法的谐波多路同步快速检测装置
种基于人工神经元网络算法的谐波多路同步快速检测装置陈有根1，李晓光1，郭海涛2，李志勇1(1. 中南大学 信息科学与工程学院，湖南 长沙 410075； 2. 广州铁路(集团)公司 供电处高铁科，广东 广州 510088)通过对高铁牵引供电系统中谐波传输特性进行分析，设计以人工神经元网络算法为核心的快速谐波检测算法，实现牵引供电系统多路谐波数据同步检测。试制装置现场测试表明，该装置可实现牵引供电系统多路馈线50次以内谐波的同步快速检测，并具有较高的精度及良
铁道科学与工程学报 2019年2期2019-03-07
- 基于粒子群算法优化PIDNN的温室系统解耦控制
积分-微分神经元网络PIDNN，温室系统解耦控制方法。1 PID神经元网络原理1.1 PID神经网络简介比例-积分-微分(PID)神经元网络不是单纯地将PID与神经网络相结合，而是通过将PID的控制规律与神经网络的优点相结合，形成的一种新型改进神经元网络。它既具有常规PID控制器控制规律简单易用的优点，同时又具有神经网络非线性映射能力，舒怀林对PID神经元网络(PIDNN)进行了详细描述[11]。1.2 多输出PID神经元网络的结构考虑到研究对象是多输入多
江苏农业科学 2018年23期2019-01-09
- 基于BP神经网络的锂离子电池SOC估计研究
gmoid神经元网络57#实验电池在第1-10次充放电循环恒流放电时，端电压均值与SOC值的对应关系如表1所示。以表1数据为学习样本，使用Matlab进行仿真实验，单Sigmoid神经元网络学习结果如下：其中，n代表学习样本数量，本例样本SOC值从10%到90%，共计9个学习样本，因此n=9；yi为第i个学习样本的输出值，为第i个样本的神经网络预测输出值，且有：x1i、x2i为第i个学习样本的标准化输入值。学习的均方误差为4.9582。利用对第1-10次实
长沙航空职业技术学院学报 2018年4期2018-12-18
- 基于单神经元PID控制的双旋翼实验平台系统研究
出平稳的单神经元网络PID控制，在实际生产中取得了良好的效果。随着智能控制的发展，像模糊PID、遗传算法PID等智能PID控制方法不断出现，并逐渐成为现阶段直升机发动机控制、姿态控制、悬停控制等领域的重要控制方法[12-13]。因此，本文采用单神经元控制与PID控制相结合得到的单神经网络PID控制，通过对双旋翼实验平台进行控制实验，与传统PID进行结果比较来研究单神经网络PID的实际控制性能。单神经网络相对上述神经网络PID来说比较简单。单神经网络PID控
沈阳航空航天大学学报 2018年4期2018-09-19
- 神经网络解耦控制在某无人机组件测试系统的应用
型的PID神经元网络，来尝试解决强耦合多变量系统的控制难题。所建立的PID神经元网络基于前向多层网络，是对其的一种拓展，其特殊之处在于隐含层输入输出函数依据PID控制规律选取，从而使得隐含层神经元具有比例、积分和微分处理功能[4]。由相关理论可知，PID神经元网络有非常强的自主学习能力，可以实时地获得系统给定值和测量值，根据误差自动调整前向网络的权值。应用该种PID神经元网络控制器，不需要事先知道控制对象的结构和参数[5]。理论上可以并行完成系统解耦控制工
计算机测量与控制 2018年5期2018-05-23
- 基于突触离子通道动力学神经元网络的高效并行仿真算法*
提高大规模神经元网络系统在GPU上的并行仿真效率，通过分析整个网络的计算过程发现，仿真计算量主要包括每个神经元膜电位的计算和更新以及每条突触电流的计算和更新两部分；某时刻，某条突触电流的计算不但与该突触后神经元当前时刻的状态相关，与突触的神经递质传递信号时延以及具体突触特性相关，还跟突触前神经元的所有历史放电状态有关。可以看出，突触电流计算中，突触前神经元和突触后神经元的状态共同决定突触的状态，突触前后神经元的耦合度非常高。因此，降低突触电流计算时突触前后
计算机工程与科学 2018年4期2018-05-08
- 基于PID神经元网络的单抽汽轮机解耦分析
基于PID神经元网络的单抽汽轮机解耦分析李明辉1， 云卫涛1， 张孝杰2(1.陕西科技大学 机电工程学院， 陕西 西安 710021； 2.濮阳市自来水公司， 河南 濮阳 457000)汽轮机在工作过程中，机组功率与热网抽汽压力存在着强烈的耦合关系，使得系统控制性能大大降低，一般的控制方法难以得到满意的控制效果.为了解决上述问题.将多变量串级解耦技术应用到控制系统中，提出一种PID神经元网络与串联前馈补偿相结合的双变量解耦控制方案，前馈补偿实现系统动静态解
陕西科技大学学报 2017年5期2017-10-17
- 配电网中谐波源识别方法比较
试应用线性神经元网络进行谐波源的识别。在这种方法中，作者将人工神经网络与状态估计技术相结合进行谐波源的识别。由于神经元网络模型的建立需要预先提供大量的训练对，其中就要求知道全部谐波源注入电流的数组确切值，显然这对谐波估计问题来说并不现实。同时，神经元网络理论缺乏对变结构神经元网络的修正算法，而系统中某些线路或电源的切除都会影响神经元网络的联接权矩阵，因此训练好的神经元网络缺乏对电力网结构变化的适应能力。所以神经元网络方法在谐波估计方面的应用无疑会受到许多条
科学与财富 2016年33期2017-05-23
- “寒武纪1A”深度神经元网络处理器
1A”深度神经元网络处理器，可以让计算机具有像人一样的智能。它采用非常独特的设计，有专门的硬件神经元，加上硬件设计的突触，构成了计算单元。为了让这个深度神经元网络连接更快，还设计了专门的存储结构和完全不同于通用CPU的指令集，因此，它每秒可以处理160亿个神经元和超过2万亿个突触，功能非常强大；且功耗非常低，只有原来的1/10。在语音识别和视频识别领域，该处理器的识别精度已经超越人类。
信息化建设 2016年12期2017-05-02
- 基于FPGA的PID神经元网络控器的研究及应用
A的PID神经元网络控器的研究及应用中船重工第七一五研究所 任敬伟声纳收放系统工作环境极其恶劣并复杂多变，但工作中对缆阵的收放精度要求非常严格。为提高收放系统工作的稳定性、控高精度以及应对复杂环境的能力，改变传统控制策略引进人工智能是十分必要的。本文在控制器的设计过程中引入PID神经元网络智能控制算法，并对算法MATLAB软件仿真和控制器实验测试，通过实验结果分析证明智能算法的引入对提高控制系统在复杂环境下稳定完成收放控制的能力效果明显。PID神经元网络；
电子世界 2017年2期2017-02-17
- 为什么人工智能在安防行业落地
以被认为是神经元网络类算法第一次大发展的开端，但是很快在1969年，Minsky和Papert在其 出 版 的 《 感 知 器 ：计 算 几 何 简 介 》 中 提 到 单层神经元网络无法解决XNOR这样的简单问题，其算法存在重大的理论缺陷；同时还表示，两层以上的多层神经元网络理论上可以克服这些缺陷，拟合任何非线性问题，但当时情况下没有任何一种方法可以对多层感知机进行有效的训练，深度学习第一次陷入低谷。直到198 6 年，Ru mel ha r和H int
中国公共安全 2017年6期2017-01-22
- 永磁直线同步电机的PIDNN控制
基于PID神经元网络（proportional-integral-derivative neural network，PIDNN)的控制方法，通过定义具有比例、积分、微分功能的神经元，从而将PID控制规律融合进神经元网络中，有效地抑制端部效应、纹波推力、齿槽力和摩擦力对系统的干扰。仿真实验表明，与传统的PID控制相比，PIDNN控制提高了系统的鲁棒性和跟踪性，更加实用有效。永磁直线同步电机；PID神经元网络；神经网络；干扰抑制永磁直线同步电机（PMLSM）
电气传动 2016年12期2017-01-04
- 以全新的方式看待世界
1A”深度神经元网络处理器，让计算机具有像人一样的智能，一直是科学家们努力的目标。场景应用：人脑的基本组成单元是一种神经元细胞，这些数量巨大的神经元细胞通过数量更多的突触相互连接产生神经网络，人脑借助神经元网络进行处理，所以有了认知、感知和逻辑推理等智能活动。计算机科学家受到启发，在计算机里用虚拟的神经元和虚拟的突触把它们联结在一起，构成多层次的人工神经元网络。这些神经元网络具有非常好的效果，比如在语音识别和视频识别领域里，它的识别精度已经超越了人类。三星
网络传播 2016年11期2016-12-23
- 时滞对化学突触耦合的神经元网络放电节律的影响
突触耦合的神经元网络放电节律的影响赵竞哲1，石 霞2(1. 北京邮电大学理学院，北京市 100876；2. 北京邮电大学理学院，北京市 100876)大脑中许多功能区可以呈现出不同形式的神经网络振荡活动，它们反映群体神经元的同步活动以及大脑的不同功能状态。高频节律反映的是大脑局部区域较快的信息处理，低频节律则能够反映外部的感觉输入和内部的认知事件的动态驱动在不同脑区的传播过程。这些不同形式的振荡活动分别在大脑处理、传递和整合感觉信息，巩固记忆，以及一些高级
软件 2016年11期2016-12-15
- 基于短时程突触可塑性的随机Hodgkin-Huxely神经元网络
uxely神经元网络周家程,丁少杰,张雪娟(浙江师范大学 数理与信息工程学院,浙江 金华321004)根据神经元囊泡释放与离子通道随机切换的生理学机制,给出一个基于短时程突触可塑性的随机HH神经元网络模型,并讨论了通道噪声与突触噪声对网络发放行为的效应，以及易化与抑制对突触效能的影响.突触可塑性;突触易化;突触抑制;网络模型;HH神经元0 引 言神经元的突触可塑性(synapse plasticity)一般被认为是大脑学习与记忆的分子生物学机制,它是指突触
浙江师范大学学报（自然科学版） 2016年3期2016-09-29
- 基于脉冲神经网络的聚类算法研究
)结合脉冲神经元网络的生物机制与改进的灰度共生矩阵算法，尝试模拟大脑提取关键信息的能力，并且使用这些提取到的信息实现纹理图像的分割。实验结果表明：这种利用灰度共生矩阵算法训练的脉冲神经元网络可以有效地提取图像的共生特征，并且可获得较好的纹理图像分割效果。灰度共生矩阵；脉冲神经元网络；特征提取；纹理聚类clustering纹理是区分一幅图像中的物体或区域的重要指标[1]。纹理是指诸如粗糙、光滑或凹凸不平等触觉信息[2]。纹理分析在纹理分类领域有着重要的地位，
重庆理工大学学报(自然科学) 2016年8期2016-09-13
- 基于改进PID神经元网络的多变量系统控制算法
改进PID神经元网络的多变量系统控制算法宋水泉(惠州工程技术学校 实训中心，广东 惠州 516001)摘要PID神经元网络具有动态特性，在系统控制应用中相比于传统的PID控制方法可取得更优的效果，但其学习算法为梯度学习算法，初始权值随机取得，为了提高其控制量逼近控制目标的速度和系统响应时间，引入粒子群算法对初始权值进行优化，最后应用Matlab软件对改进后的PID神经元网络算法进行仿真。仿真结果表明，该方法具有较好的控制性能。关键词PID；神经元网络；多变
电子科技 2016年6期2016-07-04
- 模块神经元网络中耦合时滞诱导的簇同步转迁*
62）模块神经元网络中耦合时滞诱导的簇同步转迁*王蔓蔓 杨晓丽†（陕西师范大学数学与信息科学学院，西安 710062）利用Courbage-Nekorkin-Vdovin神经元构建含有耦合时滞的模块神经元网络模型，通过数值模拟研究了耦合强度及耦合时滞对模块神经元网络簇同步放电特性的影响.研究结果表明，适当大的耦合强度可以诱导模块神经元网络达到簇同步.同时，研究发现耦合时滞可以诱导模块神经元网络出现簇同步转迁，且当时滞大小约为网络中所有神经元平均振荡周期的整
动力学与控制学报 2016年6期2016-05-19
- 人工智能将使人类更强大
素：一个是神经元网络，神经元网络拥有10亿以上的网络点，在加拿大的一些科学家对此进行持续提升之后，它的性能变得越来越好了。第二个元素是多任务操作的人工智能，即利用人工智能同时做很多事情。美国斯坦福大学及加拿大多伦多的人工智能科学家们发现，可以把图像处理单元通过人工智能来同时进行大规模的处理，而这在之前是不可能的。第三个元素是大数据，这样才可以基于数据进行分析预测或进行视觉化处理。这种融合，带来了人工智能数量和质量的快速提升，这使得人工智能能够将所有的东西综
大众科学 2016年4期2016-04-22
- 基于粒子群算法的抄纸过程PID 神经元网络优化控制
用PID 神经元网络对抄纸过程定量水分进行解耦控制。PID 神经元网络不仅结构简单，而且具有非线性特点，且不需要建立精确的数学控制模型。仿真结果表明，设计的PID 神经元网络不仅实现了定量水分控制的完全解耦，而且克服了系统非线性和纯延迟对控制性能的影响，取得了令人满意的控制结果。但是，PID 神经元网络的权值采用梯度学习法进行修正，初始权值随机给定，造成网络权值在修正过程中容易陷入局部最优。为了达到满意的学习效果，初始权值一般需要多次给定，但初始权值的给定
计算机与现代化 2015年3期2015-11-26
- 海马神经细胞网络传感器及其记录5-HT对网络活动的作用*
观展示海马神经元网络的电生理活动。因此，为了研究5-HT在体外海马神经元网络活动中的作用，本实验建立了微电极阵列（Microelectrode Array，MEA）的检测平台。利用60通道MEA芯片，可以实时无损地记录5-HT作用前后的多位点信号，实验结果证明5-HT对海马神经元的动作电位有抑制作用，但是对低频振荡没有明显变化。该实验表明，这种海马神经元网络传感器可以对神经元进行无损、长时间的记录。上述研究结果表明，这种新的细胞网络传感器有望成为神经元网络
传感技术学报 2015年7期2015-11-18
- 混合突触作用下耦合时滞对模块神经元网络簇同步的影响*
时滞对模块神经元网络簇同步的影响*胡丽萍1杨晓丽1†孙中奎2(1．陕西师范大学数学与信息科学学院，西安 710062)(2．西北工业大学应用数学系，西安 710072)针对电突触耦合和化学突触耦合混合作用下含有耦合时滞的模块神经元网络，利用非线性动力学理论和数值仿真方法，探讨了耦合强度及耦合时滞对模块神经元网络簇同步特性的影响．结果发现，模块神经元网络中子网络内、子网络间的耦合强度都能促使簇放电神经元取得簇同步，但是时滞却对耦合诱导的簇同步具有显著的抑制作
动力学与控制学报 2015年6期2015-09-17
- 舰载稳定平台PIDNN控制系统设计与仿真＊
到了PID神经元网络；文献［5］将PID神经元网络控制算法应用到了伺服系统；文献［6］将PID神经元网络算法进行了控制仿真．舰船载体在航行过程中不可避免地会受到风浪的影响，造成载体的摇摆，使载体上的数据采集设备难以接收到稳定连续的目标数据，无法实现对采集到的数据进行及时的分析和处理．为了消除舰船载体摇摆所带来的干扰，达到系统所要求的性能指标，需要一套能够有效隔离舰船载体扰动的稳定平台系统．新型舰载三轴稳定平台采用三自由度框架式机械结构，利用惯性测量元件测量
西安工业大学学报 2015年4期2015-01-01
- 异质性和时滞作用下神经元网络的共振动力学*
时滞作用下神经元网络的共振动力学*贾雁兵1杨晓丽1†孙中奎2(1．陕西师范大学，数学与信息科学学院，西安 710062)(2．西北工业大学，应用数学系，西安 710072)利用参数互异的Fitzhugh－Nagumo神经元构建了含耦合时滞的无标度神经元网络模型，通过数值模拟的方法，提出研究参数异质性和耦合时滞影响下神经元网络的共振动力学．结果发现，当耦合项中不含时滞时，适中的参数异质性能够使得神经元网络对外界弱周期信号的响应达到最优，即适中的参数异质性能够
动力学与控制学报 2014年1期2014-09-17
- 基于小波变换遗传过程神经元网络的交通流预测
换遗传过程神经元网络的交通流预测高 为(广东广珠西线高速公路有限公司，广东 佛山 528305)针对短时交通流时间序列的缺点，应用小波变换理论，将含有综合信息的时间序列分离为低频确定信号和高频干扰信号，用遗传过程神经元网络分别进行预测，得到了原时间序列的实际预测结果，通过实测数据验证表明，该预测方法具有较好的预测精度。短时交通流预测，小波变换，过程神经元网络0 引言智能交通系统(ITS)是近些年来热门的研究方向，而短时交通流预测是智能交通系统实现的前提和关
山西建筑 2014年3期2014-08-02
- 神经元网络控制器在热网中的应用研究
0035)神经元网络控制器在热网中的应用研究朱林1吴冬雪1柴玲2(内蒙古科技大学信息工程学院1,内蒙古 包头 014010;江苏金恒信息科技有限公司2,江苏 南京 210035)城市供热管网运行质调节和量调节之间的耦合制约了质量并调的控制效果。针对这个问题,提出采用PID神经元网络解耦控制器对质量并调供热系统进行解耦控制。深入分析了PID神经元网络的优缺点和适用范围,采用PSO学习算法优化PID神经元网络初始权值;并对PSO优化后的PID神经元网络控制器进
自动化仪表 2014年12期2014-05-25
- 基于粒子群优化PIDNN的温室温湿度解耦控制仿真
]。PID神经元网络(pm po rlional—in teg ral—derivadve neural network)，简称为PIDNN，是将PID控制规律融合进神经元网络之中，使神经元网络的隐含层单元分别具有比例、积分、微分功能，从而构成的一种新的前向多层神经元网络，存在非常好的自学习控制能力，能够在系统对象参数不明确的状况下经由自身的训练与学习得以完成多变量系统的解耦控制，使变量间的耦合消除，从而为多变量的强耦合系统解耦控制提供了一个新的途径[2]
制造业自动化 2013年4期2013-10-15
- 基于PID 神经元网络的风力发电机组偏航系统研究
的PID 神经元网络控制器，克服了PID 控制方法和神经网络的缺点[5]。经Matlab编程仿真证明，采用PID 神经元网络设计的偏航系统控制器能够满足控制要求。1 偏航装置简介图1 偏航系统闭环控制结构图Fig.1 Structure diagram of yaw system closed loop control风机的偏航控制系统框图如图1所示[6]，风机对风的测量主要是由风向标来完成。当实际的风向与风向标成一定角度时，风向标产生一电信号，偏航控制器
机电产品开发与创新 2013年4期2013-09-13
- 分布式数据库管理系统中的RNN方法*
用辐射函数神经元网络的非线性算法和能自动检测最佳分段方法的随机神经元网络来总结和选择分段技术.已经开发了许多数据库分段技术来物理的组织存储器中数据.每种技术都先将数据分组，然后将这些组分配到物理页中，这些物理页可分为六类:水平模块、组水平模块、单个垂直分片、物理垂直分片、组垂直分片和混合分片.水平分片用来为一个关系赋值为具有相同属性的不同元组.单个垂直分片由关系和关键属性货源组标识一列组成.垂直分片方法对于分布式数据库中数据库的设计和分析极其重要.物理垂直
哈尔滨师范大学自然科学学报 2013年2期2013-04-07
- 《时序数据挖掘与过程神经元网络》
挖掘与过程神经元网络》时序数据挖掘与过程神经元网络葛利 著黑龙江科学技术出版社2012-7 25.00978-7-5388-7234-7时间序列问题是一类在各领域广泛存在的问题，在经济、气象、水利、林业等多个领域更是多有涉及，其中大多数时序问题的解决可归属为时序数据挖掘的范畴，时序问题的有效解决可为各领域实际问题的解决提供有效的技术支持。目前对于时序数据的挖掘是数据挖掘研究的热点之一，这方面的研究具有很强的理论意义和实际应用价值。一方面，时序数据挖掘的应用
全国新书目 2013年12期2013-03-18
- 对传过程神经元网络及其应用研究
14）过程神经元网络模型[1]的提出，为解决与过程有关的系统评价问题提供了一种非传统建模求解问题的方法，也为含有大量时空信息的动态问题的分类和划分提供了一种可探索的途径。对传神经元网络是Robert Hecht-Nielson于1987年提出的一种三层机构前向型神经元网络模型。与同构网相比，对传神经元网络的异构性使它更接近生物脑神经系统的信息处理机制，在模式识别、模式完善、信号加强等领域具有重要的应用。将传统对传神经元网络向时域进行推广，可构造出对传过程神
网络安全与数据管理 2012年17期2012-08-15
- 基于PID的电液比例径向柱塞泵仿真控制与分析
基于PID神经元网络控制算法的控制器，并通过计算机仿真，再现了系统跟踪变量控制信号的系统响应，仿真结果表明，基于PID神经元网络控制算法控制器的电液比例控制径向柱塞泵，具有良好的控制性能。径向柱塞泵；电液比例控制；PID神经元网络随着现代工业的快速发展，对生产中的环保和节能要求在提高。径向柱塞泵主要零件处于被压状态，使材料强度性能得到充分利用，被广泛应用于矿山、工程等领域中。PID神经元网络（PIDNN,Proportional-Integral-Deri
装备制造技术 2011年9期2011-03-30
- 蚁群PID神经元网络在电厂球磨机控制中的应用
法的PID神经元网络控制系统。1 球磨机制粉系统数学模型球磨机制粉系统输入变量分别是给煤量、热风量和再循环风量，输出变量分别是球磨机出口温度、球磨机入口负压和球磨机负荷，根据300 MW机组配备的球磨机的阶跃扰动曲线，取得球磨机制粉系统的对象特性传递函数矩阵为:式中，t代表球磨机出口温度;p代表球磨机入口负压;m代表球磨机的负荷;u1、u2、u3分别代表热风门开度、再循环风门开度及给煤量，%。2 基于蚁群算法的PID神经元网络控制系统2.1 控制系统结构P
黑龙江电力 2011年2期2011-03-14