简介：建立了对超市顾客满意度进行评价的BP神经网络模型,根据指标选择原则建立的超市顾客满意度评价指标体系,选取超市顾客满意度评价指标应遵循如下原则

简介：摘要：基于ARM芯片和FPGA的特点，设计了一种ARM与FPGA人工神经网络处理器之间的通信方案。该方案采用ARM的ZDMA控制器对数据传输进行控制，完成ARM与神经网络处理器的控制寄存器组、分布式存储器、样本存储器等存储体的数据交换。

简介：研究了改进的Morris—Lecar（ML）神经元模型的放电节律模式和模式转化的峰峰间期（interspikeintervals，ISIs）分岔结构，通过调节模型中的两个重要参数μ和Vk，发现对于固定的μ，改变Vk，神经元呈现出从倍周期级联分岔到加周期分岔的复杂结构，放电模式从静息态转化为周期、混沌簇放电状态；若选取此分岔过程中的某一Vk值，对μ进行调节，呈现出的ISIs分岔结构在很大程度上取决于单个神经元的放电节律模式，且单个神经元处于混沌簇放电时，肛带来的分岔动力学行为较丰富．由于神经元能够通过动作电位对信息进行编码，所以我们推测，研究神经元的放电节律模式和动作电位的ISIs分岔结构能为理解神经信息编码机制提供线索．

简介：有了好的音频设备，并不代表可以开始欣赏到最棒的音乐效果，我们还需要调整我们的设备，让它们磨合。而这种磨合主要针对音频的输出部分——音箱(耳机)。下面，笔者就针对它们给大家介绍一下如何调试音频设备。

简介：针对人工神经网络的课程特点,提出将前沿科技引入教学内容,基于兴趣与任务驱动开发一系列课程案例,对教学内容和教学方式进行课程改革。介绍在实验教学环节基于倒立摆系统开发出的一系列实验案例。

简介：在丝绸等织物生产过程中,经常会出现织物产生非正常花纹的缺陷。目前对织物缺陷的检测主要是通过人工肉眼判别,该方法花费时间长、人工成本高,会给企业带来较大的经济负担。本文通过使用BP和SAE两种神经网络对织物进行缺陷检测,并判断是何种缺陷:首先介绍了使用BP神经网络对大量样本训练并保存,得到最佳权值,从而实现对于图像的缺陷检测和分类;训练样本通过SAE深度神经网络训练得到重构图像,再不断微调参数,获得最佳的权重数值,运用滤波器过滤噪声,最终得到结果。通过大量的实验,结果表明两种方法对织物缺陷检测均具有非常良好的效果,充分证明了深度神经网络在工业生产织物过程中运用的可行性。

简介：针对传统BP神经网络用于谐波检测时存在收敛速度慢、易陷入局部最小值的缺点,提出用混合蛙跳算法代替BP神经网络中梯度搜索算法的混合蛙跳算法神经网络,并将其用于电力系统谐波幅值与相位测量。根据电力系统所含谐波特点,构建谐波检测的神经网络模型,阐述混合蛙跳算法神经网络的基本原理。以三次谐波为例,给出神经网络训练方法以及训练样本如何构建。仿真结果验证所提方法的可行性,其收敛速度、检测精度均优于BP神经网络。最后用训练好的神经网络检测未训练的样本,实验结果验证该网络具有良好的泛化能力。

简介：在二维映射神经元模型中,同时施加高、低两种不同频率的刺激信号,以高频信号为调制信号,研究其对系统动力学特性的影响.仿真结果表明,通过调节高频信号的幅值为某一合适值,可以使得神经元膜电位对弱低频信号的线性响应达到最优,产生振动共振现象,从而证实了高频刺激信号能够帮助神经元探测和传导弱低频信号.另外,还研究了模型和信号参数对系统共振特性的影响.

简介：图7优化小波神经网络函数逼近情况,图9BP算法训练的小波神经网络函数逼近情况,优化小波神经网络的函数逼近情况

简介：图7优化小波神经网络函数逼近情况,图9BP算法训练的小波神经网络函数逼近情况,图6BP算法训练的小波神经网络函数逼近情况

简介：在JohnSehmitt和PhilipHolmes工作基础上建立一个考虑阻尼效应的昆虫LLS（lateralleg-spring）模型，并在MATLAB环境下对其步态运动进行计算机数值模拟，对昆虫在水平面爬行步态进行分析，发现考虑阻尼的模型更符合实际情况，并表现出更好的稳定性，证明了由力学和几何定理主导的控制行为在维持昆虫爬行的稳定性方面起到了十分重要的作用，从而减轻了神经系统的负担，同时也说明了引人阻尼在提高运动稳定性方面发挥的作用．

简介：一个输出节点的三层RBF神经网络如图6,图5（基音曲线平滑的效果）,本文采用径向基函数(RBF)神经网络完成语音基音数据曲线到声调四声的映射

简介：对直流和混沌电流激励下的Hodgkin—Huxley(H—H)神经元，将周期的微扰动信号分别作用于神经元的不同离子通道，控制神经元放电行为．数值结果表明：作用于不同离子通道的微扰动控制信号，引起完全不同的神经元放电行为；如这些扰动信号可以使神经元从周期性放电转变为抛物线型簇放电、从混沌放电转变为周期放电。

简介：本文利用Lyapunov—Krasovskii稳定性定理和线性矩阵不等式技术，得到了多时滞区间神经网路全局鲁棒稳定性的一个新的稳定性规则。该规则推广了最近文献中的一些结果，并通过数值仿真证实了结果的正确性。

简介：以设计识别26个英文字母的神经网络为例,介绍了利用MATLAB神经网络工具箱进行模式识别的基本步骤,并对训练的结果进行了分析,说明了在解决此类问题时要充分考虑噪声对辨识率的影响。

简介：预防性压疮护理在老年重症患者中的临床护理效果。方法:将80例老年患者随机分为观察组和对照组各40例,对照组给予常规护理,观察组则在此基础上进行预防性压疮护理,对比两组压疮发生情况。

简介：本文应用改进的模糊神经网络预测市场清算电价,11-17日的电价预测误差和准确率,本文应用的模糊神经网络为一个四层网络

简介：利用CMAC神经网络与PID控制算法,提出了一种针对飞行器挠性结构振动的混合控制方法.首先在给出系统动力学方程的基础上,利用CMAC神经网络的具体特点,给出了神经网络算法;进而将PID控制算法引入控制系统,形成了一种混合控制方法,该方法具有CMAC神经网络与PID控制算法两者的优点.最后针对复杂的飞行器挠性结构振动问题进行了实例仿真,说明了算法的有效性.

简介：基于在无时滞的情况下,非全同的Hindmarsh-Rose耦合神经元达到几乎完全同步的放电模式,通过数值模拟的方法,研究了时滞对耦合Hindmarsh-Rose神经元同步后放电模式的影响.结果表明时滞使得神经元的放电模式发生改变,同时时滞的增加能够诱导簇中的峰逐渐地减小或消失.这一研究将有助于我们更深入地了解时滞对耦合神经元系统行为的影响.

简介：摘要：本系统开发完成时间：2022年11月29日，首次发表时间：2022年12月8日