共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
讨论了全数字接收机中同步算法的设计与实现,给出了基于Ｇａｒｄｎｅｒ反馈环路的定时 同步算法和基于数字Ｃｏｓｔａｓ环的载波相位补偿算法的定点实现方案,并在Ａｌｔｅｒａ公司的ＤＳＰ Ｂｕｉｌｄｅｒ上实现了该算法．计算机仿真和ＦＰＧＡ（ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ）实现都验证了其有 效性,测试结果表明,该系统信噪比恶化小于１５ｄＢ,时钟捕捉带大于±１％,载波频差捕捉带 大于±４％． 相似文献
2.
对人工神经ＢＰ（ＢＡＣＫＰＲＯＰＡＧＡＴＯＮ）网的梯度算法及同伦算法进行了分析，据此提出了兼具二者优点的新算法──快速同伦ＢＰ算法。根据这一算法开发了通用快速同伦ＢＰ算法ＱＨＢＰ程序，并对两组不同的样本进行了训练。两算例表明快速同伦ＢＰ算法在计算速度及计算精度方面均有很大程度的提高。因此，快速同伦ＢＰ算法具有极高的实用性。 相似文献
3.
艾德春 《六盘水师范高等专科学校学报》2009,21(3):34-36
建立煤炭需求预测神经网络模型,设计了网络结构,采用有弹回的BP算法对网络进行了训练,经泛化能力检验,网络的训练误差满足要求,并用训练模型对我国煤炭需求进行了预测。 相似文献
4.
ＴＷＯＫＩＮＤＳＯＦＣＯＭＰＥＴＥＮＣＥＩＮＣＯＬＬＥＧＥＥＮＧＬＩＳＨＴＥＡＣＨＩＮＧ李小飞刘舟Ｔｈｅｒｅｈａｓｂｅｅｎａ＂ＰｅｎｄｕｌｕｍＰｈｅｎｏｍｅｎｏｎ＂ｂｅｔｗｅｅｎｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｃｏｍｐｅｔｅｎｃｅａｎｄｃｏｍｍｕ－ｎｉｃａｔｉｖ... 相似文献
5.
应用BP神经网络算法对运动成绩预测的实证研究 总被引：3，自引：0，他引：3
人工神经网络具有很强的自训练学习和容错能力等优点,且BP网络的学习算法简单、学习能力强,其在实际中具有较为广泛的应用。鉴此应用BP神经网络对运动成绩进行预测,并结合实例说明了该方法的实施与应用。数值试验表明模型具有很高的预测精度,为运动成绩的预测提供了一种新的方法。 相似文献
6.
改进BP算法的参数优化和知识学习 总被引：1，自引：0，他引：1
论述一种基于人工神经网络（ＡＮＮ）的知识学习方法，采用改进的ＢＰ算法训练ＡＮＮ，用于船用柴油机故障诊断，以解决一般专家系统在知识获取过程中的“瓶颈”问题。还讨论了ＢＰ算法的改进与参数优化，并给出了在故障诊断中的应用实例。 相似文献
7.
为了提高城市空气质量预测的性能,将ZigBee组网方式应用于城市空气质量传感数据采集,并借助深度学习算法来完成城市空气质量的预测.将ZigBee终端节点和空气质量传感器分散布点,通过路由节点将空气质量数据传送至网关节点,接着在后台服务器存储,然后采用循环神经网络算法对空气质量样本进行训练,充分借助循环神经网络算法对空气... 相似文献
8.
针对一类具有时间序列特性的数据,构造一种基于径向基函数（ＲＢＦ） 神经网络的预测模型,并将该模型应用于上海港集装箱吞吐量的预测。 相似文献
9.
李笑涛 《北京广播电视大学学报》2001,(3):43-48,i003
２００１年７月我们开发了网络分析软件ＮｅｔＭａｎｔｉｓ。作为网络分析软件ＮｅｔＭａｎｔｉｓ能够捕捉网络通信，对网络带宽利用率、数据丢失率和时延等性能参数进行统计、分析。捕捉是分析的基础，通常，捕捉网络通信依靠内核捕捉组件完成。ＢＰＦ（Ｂｅｒｋｅｌｅｙ Ｐａｃｋｅｔ Ｆｉｌｔｅｒ）是最著名的捕捉组件，它适用于ＢＳＤ ＵＮＩＸ。ＮＰＦ（Ｎｅｔｇｒｏｕｐ Ｐａｃｋｅｔ Ｆｉｌｔｅｒ）是与ＢＰＦ兼容的全新实现，在Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下工作。本文将介绍如何在ＮＰＦ基础上构造网络分析软件。 相似文献
10.
《沈阳大学学报（自然科学版）》2015,(3)
以数字识别为应用背景构建RBF神经网络结构,首先把最近邻聚类算法与k-均值聚类算法应用于RBF神经网络隐层中心个数及中心值的确定中,实现了隐层中心个数与中心值的自适应获取;然后将遗传算法与伪逆法相结合来确定隐层中心宽度及输出权值;最后对混合优化的神经网络与传统的基于中心自组织学习算法优化的网络进行仿真实验.实验中使用未加噪声和添加噪声的数字样本对网络进行测试,与传统优化方法对比结果表明,应用该混合学习算法构建的神经网络具有识别能力强、计算量小的优点. 相似文献
11.
针对在采用massive MIMO（multiple-input multiple-output）系统的5G网络规划中,使用传统的系统级仿真方法获得信道幅值的计算量和时间开销非常大的问题,提出一种基于BP（back propagation）神经网络的自适应神经网络来预测massive MIMO系统的信道幅值。自适应神经网络由基本BP子神经网络和特征降维BP子神经网络组成,可实现对给定训练集和预测集的自适应,基于用户射线追踪数据快速准确地预测用户的信道幅值。仿真结果表明,所提出的自适应神经网络在得到与系统级仿真方法精度接近的信道幅值的同时,可大幅降低获得信道幅值的时间开销;并且与采用传统BP神经网络相比,可以明显降低训练时间、预测误差大的用户数和平均预测误差。 相似文献
12.
凌学文 《常州轻工职业技术学院学报》2006,(1)
主要针对市场产品需求系统中不明确因素越来越多的问题,本文运用Matlab神经网络工具箱来实现基于时序的神经网络的动态预测,提高神经网络训练的速度与精度,以相对简单的方法实现了神经网络这种复杂而有效的非线形预测。结果表明,用该方法进行安全预测效果较好。 相似文献
13.
徐斌 《重庆电子工程职业学院学报》2012,(1):165-167
智能诊断技术的研发与运用为汽车的故障诊断开辟了新的途径,基于神经网络的发动机故障诊断技术是智能诊断技术的重要组成部分。本文对基于BP神经网络、非BP神经网络及神经网络与其他技术相结合的汽车发动机故障诊断的研究进展进行了综述,并对三种发动机故障诊断技术进行了比较,展现了神经网络技术在智能诊断汽车故障系统中的运用和发展。 相似文献
14.
由于时间序列在各领域的广泛应用,时间序列预测已经引起越来越多的关注,但关于多维时间序列的预测关注较少.然而,多维时间序列蕴含着丰富的信息.针对该问题,提出基于k近邻（k-nearest neighbor,k-NN）和BP神经网络的多维时间序列组合预测模型.首先分别采用k-NN和BP神经网络进行预测,得到对应的预测结果.然后使用BP神经网络进行非线性组合,得到最终的预测结果.实验表明,该预测模型优于k-NN和BP神经网络预测模型. 相似文献
15.
基于BP神经网络的身份证号码识别算法 总被引：1，自引：0，他引：1
文章主要介绍了基于BP神经网络的身份证号码识别算法的实现方法,在进行BP网络设计中,主要需要考虑网络层数、各层中神经元结点数、初始值的选取、期望误差及学习速率等因素对算法的影响,提出了算法具体实现的步骤。 相似文献
16.
陈华 《济宁师范专科学校学报》2006,27(6):20-22
神经网络图像识别技术是一种新型图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。神经网络用于图像识别一般都要提取图像特征，然后把提取好的图像特征送入神经网络识别器进行识别。BP神经网络图像识别方法不对图像作特征提取，直接把图像数据作为神经网络识别器的输入。通过用MATLAB完成的网络的训练与测试表明，不作特征提取的神经网络图像识别系统具有很强的抗干扰能力。 相似文献
17.
倪永宏 《扬州工业职业技术学院学报》2006,(2)
本文在分析传统的位置随动系统控制方法的基础上,阐述了一种基于BP神经网络控制的单环位置随动系统,并对基于BP网络的PID调节器进行了分析,仿真结果表明系统具有良好的控制性能。 相似文献
18.
太阳黑子变化是太阳强磁扰动的表征。结合长短期记忆单元神经网络和一维卷积神经网络预测太阳黑子变化,使用3种不同的数据集,分别为1700—2020年年均太阳黑子数（yearly mean sunspot number,YSSN）、1749—2021年月均太阳黑子数（monthly mean sunspot number,MSSN）和1874—2021年月均太阳黑子面积（monthly mean sunspot area,MSSA）。首先,基于YSSN数据集,预测得到2021年YSSN以及第25太阳周YSSN,2025年预测值达到最大,其值为163.4;其次,基于MSSN数据集,预测得到2021年6月MSSN以及第25太阳周MSSN,2024年10月预测值达到最大,其值为245.9;接着,基于MSSA数据集,预测得到2021年6月MSSA,其值为73.1;最后,基于MSSA数据集,将纬度划分为13个分区,发现可以重建太阳黑子蝴蝶图。以上均表明神经网络方法为探测太阳黑子变化提供了新的解决思路。 相似文献
19.
为降低船舶交通流量的预测误差,提高预测精度,在分析传统的灰色模型和反向传播(BackPropagation,BP)神经网络模型优缺点的基础上,构建灰色神经网络模型预测船舶交通流量.以实际测量值作为初始数据构建不同的灰色模型,各种灰色模型的预测值作为神经网络的输入值,得到最佳预测模型.实例分析表明:灰色神经网络模型可提高预测精度,预测结果比较理想,优于单一预测模型;该模型具有所需初始数据少和非线性拟合能力强的特点,用于船舶交通流量预测是可行和有效的. 相似文献
20.
基于多种群遗传神经网络的船舶发电机故障诊断 总被引：3，自引：0，他引：3
为及时发现船舶发电系统的早期故障,通过多种群遗传算法与反向传播（BackPropagation, BP)神经网络算法相结合,提出一种基于多种群遗传神经网络算法的船舶发电机故障诊断方法.利用该算法对实例进行故障诊断,结果证明该算法能有效克服BP神经网络收敛速度慢和易出现局部极小值的缺点.该算法有全局搜索能力强、优化速度快的特点,具有一定的应用前景. 相似文献