正文

神經網絡控制的應用（神經網絡控制的應用實例）

發(fā)布時間：2023-04-14 06:11:06 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 93

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關于神經網絡控制的應用的問題，以下是小編對此問題的歸納整理，讓我們一起來看看吧。

開始之前先推薦一個非常厲害的Ai人工智能工具，一鍵生成原創(chuàng)文章、方案、文案、工作計劃、工作報告、論文、代碼、作文、做題和對話答疑等等

只需要輸入關鍵詞，就能返回你想要的內容，越精準，寫出的就越詳細，有微信小程序端、在線網頁版、PC客戶端

官網：https://ai.de1919.com。

創(chuàng)意嶺作為行業(yè)內優(yōu)秀的企業(yè)，服務客戶遍布全球各地，如需了解SEO相關業(yè)務請撥打電話175-8598-2043，或添加微信：1454722008

本文目錄:

1、深度神經網絡目前有哪些成功的應用
2、matlab神經網絡目前有什么具體的實際應用
3、pid神經網絡解耦控制算法通常用在哪些應用中
4、神經網絡在雜波抑制當中的應用

神經網絡控制的應用（神經網絡控制的應用實例）

一、深度神經網絡目前有哪些成功的應用

深度學習最成功的應用是在音視頻的識別上，幾乎所有的商用語音識別都是深度學習來完成的。其次深度學習應用最成功的領域就是圖像識別，目前識別準確率已經超越人類。深度學習成了圖像識別的標配，以至于目前做圖像不懂深度學習都不好意思跟人打招呼。（這種狀態(tài)個人覺得是不好的）其中圖像識別中，應用最廣的是人臉識別。自然語言理解方面，深度學習也非常活躍，主要是使用一種叫做LSTM的深度學習方法。深度學習已經深入各個領域無人車，智能回答，智能翻譯，天氣預報，股票預測，人臉比對，聲紋比對，等其他許多有趣的應用，比如智能插畫，自動作詩，自動寫作文，等都可以通過深度學習來完成深度神經網絡目前有哪些成功的應用

二、matlab神經網絡目前有什么具體的實際應用

MATLAB中文論壇2010年出過一本書，北航出版社的，叫《MATLAB神經網絡30個案例分析 (豆瓣)》。我覺得把它作為入門書挺好的，每一章配有視頻和代碼，可以依樣畫葫蘆。剛剛順手還看到了另一本書《MATLAB智能算法30個案例分析》，看目錄貌似內容也比較接近的。

《神經網絡》包含的30個例子：

P神經網絡的數據分類——語音特征信號分類

BP神經網絡的非線性系統(tǒng)建?！蔷€性函數擬合

遺傳算法優(yōu)化BP神經網絡——非線性函數擬合

神經網絡遺傳算法函數極值尋優(yōu)——非線性函數極值尋優(yōu)

基于BP_Adaboost的強分類器設計——公司財務預警建模

PID神經元網絡解耦控制算法——多變量系統(tǒng)控制

RBF網絡的回歸——非線性函數回歸的實現(xiàn)

GRNN的數據預測——基于廣義回歸神經網絡的貨運量預測

離散Hopfield神經網絡的聯(lián)想記憶——數字識別

離散Hopfield神經網絡的分類——高校科研能力評價

連續(xù)Hopfield神經網絡的優(yōu)化——旅行商問題優(yōu)化計算

SVM的數據分類預測——意大利葡萄酒種類識別

SVM的參數優(yōu)化——如何更好的提升分類器的性能

SVM的回歸預測分析——上證指數開盤指數預測

SVM的信息?；瘯r序回歸預測——上證指數開盤指數變化趨勢和變化空間預測

自組織競爭網絡在模式分類中的應用——患者癌癥發(fā)病預測

SOM神經網絡的數據分類——柴油機故障診斷

Elman神經網絡的數據預測——電力負荷預測模型研究

概率神經網絡的分類預測——基于PNN的變壓器故障診斷

神經網絡變量篩選——基于BP的神經網絡變量篩選

LVQ神經網絡的分類——乳腺腫瘤診斷

LVQ神經網絡的預測——人臉朝向識別

小波神經網絡的時間序列預測——短時交通流量預測

模糊神經網絡的預測算法——嘉陵江水質評價

廣義神經網絡的聚類算法——網絡入侵聚類

粒子群優(yōu)化算法的尋優(yōu)算法——非線性函數極值尋優(yōu)

遺傳算法優(yōu)化計算——建模自變量降維

基于灰色神經網絡的預測算法研究——訂單需求預測

基于Kohonen網絡的聚類算法——網絡入侵聚類

神經網絡GUI的實現(xiàn)——基于GUI的神經網絡擬合、模式識別、聚類

三、pid神經網絡解耦控制算法通常用在哪些應用中

您好，非常感謝您發(fā)出這個帖子。我現(xiàn)在也在考慮做或者學習相關四軸飛行器的神經網絡控制算法。之前我的飛機是用雙閉環(huán)PID控制算法實現(xiàn)控制飛行的。最近在學習神經網絡，我準備用神經網絡控制算法來對四軸飛行器姿態(tài)誤差進行修正，看看能不能實現(xiàn)

四、神經網絡在雜波抑制當中的應用

姓名：史家琪

學號：21021210936

學院：電子工程學院

【嵌牛導讀】雷達

【嵌牛導讀】雜波抑制

【嵌牛提問】神經網絡在雜波抑制當中該怎么應用？

【嵌牛正文】

應用場景：機場或城市環(huán)境下，抑制影響無人機、鳥類等低慢小目標探測及跟蹤性能的雜波。目標檢測和雜波抑制可等效看成目標和雜波的二元分類問題。主要工作是基于神經網絡構建合適的分類器，實現(xiàn)對目標點跡和雜波點跡的分類，屬于雷達數據處理的點跡預處理流程。

數據集構建：

數據集的樣本為天線接收的回波經信號處理后得到的原始點跡，原始點跡中既包含目標點跡，也包含雜波點跡。

特征分析及選?。?

選取以下特征作為分類器的輸入：位置（距離、方位角、俯仰角）、速度（多普勒頻偏）、各通道能量、比幅誤差信號幅度及相位（方位比幅、俯仰比幅）、點跡持續(xù)時間、RCS 等。

1. 位置：不同的目標的分布區(qū)域不同：原始點跡中的距離( r )、方位角( j )、俯仰角( q )三維位置信息可作為輸入特征。

2.速度：不同目標的速度分布不同，對應的多普勒頻偏分布也不同，因此，原始點跡的多普勒頻偏可以作為輸入特征之一。

3.點跡能量：不同目標的 RCS 不同，反射回波的強度不同，在和通道、方位差通道、俯仰差通道、保護通道中對應的原始點跡的強度也不相同，且各通道的能量存在一定的數量關系。原始點跡的四個通道的能量信息可以作為輸入特征。

4.比幅誤差信號幅度及相位：目標與雜波點跡的單脈沖比幅誤差信號的幅度分布及相位分布不相同。目標點跡比幅誤差信號的幅度分布符合理想曲線，相位分布存在聚斂特性，而雜波點跡的比幅誤差信號不存在這樣的分布規(guī)律。因此，原始點跡的俯仰比幅誤差信號的幅度和相位、方位比幅誤差信號的幅度和相位可以作為輸入特征。

5.點跡持續(xù)時間：不同目標的點跡的持續(xù)時間不同，如因噪聲引起的點跡持續(xù)時間一般較短，而無人機等目標點跡持續(xù)時間一般較長，會在多幀中連續(xù)出現(xiàn)。因此，在輸入特征中增加兩個標志位，分別表示在當前幀的前一幀和后一幀是否存在點跡與當前點跡滿足航跡相關條件。

6. RCS：不同目標的RCS不同，一方面，可能造成回波強度的不同；另一方面，汽車、飛機等 RCS較大的目標的回波經信號處理后，可能在多個相鄰距離單元、多個相鄰多普勒單元上均滿足檢測閾值。因此，選擇將當前點跡及其左右相鄰距離檢測單元對應點跡、左右相鄰多普勒檢測單元對應點跡同時作為分類器的輸入，若當前點跡相鄰距離單元或者多普勒單元不滿足檢測門限，則將對應點跡的各特征置零后作為輸入。

以上就是關于神經網絡控制的應用相關問題的回答。希望能幫到你，如有更多相關問題，您也可以聯(lián)系我們的客服進行咨詢，客服也會為您講解更多精彩的知識和內容。