简介:研究了Hammerstein模型的辨识问题,并考虑了多输入多输出(MIMO)情况.提出一种混合神经网络辨识模型,该模型由一个多层前馈神经网络(MFNN)与一个线性神经网络(LNN)串联而成.给出了一个反向传播(BP)算法同步训练该混合神经网络的权值和阈值.仿真结果表明了该方法的有效性.
简介:摘要:电力变压器诊断是根据变压器故障特征,定故障的性质或者类别,为变压器的检修决策提供依据。文章对变压器油溶解气体的来源、特点及产生原因进行分析,通过构建变压器油中溶解气体与变压器故障之间的对应关系的专家系统,运用神经网络算法对变压器进行全面诊断,仿真结果表面文章所示方法具有可行性。
简介:摘要:本文聚焦于探讨神经网络在图像识别领域的应用。通过对神经网络技术在人脸识别、物体检测与分类、医学图像分析以及场景理解与分割等具体应用案例的深入剖析,揭示其在提升图像识别精度和效率方面的显著贡献。然而,文章也指出神经网络在数据和计算方面所面临的挑战,并探讨未来发展的趋势与方向,这些研究有望进一步推动神经网络在图像识别中的应用和创新。
简介:摘要 手写数字识别技术在近年来的应用逐渐广泛,人们对手写数字识别技术的要求也逐渐增高。卷积神经网络模型由于其良好的功能越来越广地被应用与手写数字识别领域,识别精度也在逐渐提高。本文首先针对卷积神经网络的构成结构进行简单的叙述,之后针对卷积神经网络技术在手写数字识别领域中各种形式的优化与其应用进行综述,最后分析了目前手写数字识别技术的主要优点以及还存在的不足,并进一步展望未来的研究发展方向。