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          EEPW首頁 >> 主題列表 >> 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

          俄羅斯正在研發(fā)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)

          •   據(jù)科技部網(wǎng)站消息,俄羅斯國家研究型大學(xué)“下諾夫哥羅德國立大學(xué)”正在研發(fā)自適應(yīng)性神經(jīng)接口,該接口由大腦接口神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于憶阻器的電子神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)組成。此項研究工作為人類在活體生物組織與類生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兼容方面的首次科學(xué)嘗試。   “下諾夫哥羅德國立大學(xué)”所實施的方案為研發(fā)自適應(yīng)性神經(jīng)接口,其一端為活體組織,而另一端為基于憶阻器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。憶阻器神經(jīng)系統(tǒng)與具有神經(jīng)組織生物電活性記錄和刺激功能的多電極系統(tǒng)相連,多電極系統(tǒng)可實現(xiàn)活體細(xì)胞網(wǎng)絡(luò)動態(tài)分析和分類功能。以
          • 關(guān)鍵字: 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  

          基于英文字母識別的三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計方案

          • 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在人類對其大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)識理解的基礎(chǔ)上人工構(gòu)造的能夠?qū)崿F(xiàn)某種功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。代寫論文 它是理論化的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型,是基于模仿大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和功能而建立.
          • 關(guān)鍵字: 英文字母識別  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)  

          小型無人機交通輔助系統(tǒng)

          •   摘要:本系統(tǒng)用來輔助交通管理,對過往車輛進(jìn)行車牌識別,發(fā)現(xiàn)有在逃車輛的車牌號碼時自動進(jìn)入無人機控制模式,利用無人機對目標(biāo)車輛進(jìn)行跟蹤,并反饋目標(biāo)位置、速度信息,進(jìn)行更好的管理和攔截。以Intel的手機平臺為系統(tǒng)核心,采用OpenCV進(jìn)行圖像處理,利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行自動車牌識別,提供語音識別遙控以及按鈕遙控?zé)o人機的功能,充分發(fā)揮Intel手機平臺的運算性能,協(xié)助交通警察監(jiān)管交通狀況。   車輛的日益增多,為道路交通以及交通管理都帶來了很大壓力,同時車輛違章、逃逸的數(shù)量也迅速增加,為了減輕交通管
          • 關(guān)鍵字: 無人機  Intel  語音識別  UDP  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  201411  

          用于英文字母識別的三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計

          • 用于英文字母識別的三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計,摘要分別采用單層感知器、BP網(wǎng)絡(luò)和霍普菲爾德網(wǎng)絡(luò)三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對26個英文字母進(jìn)行識別,通過實驗給出各網(wǎng)絡(luò)的識別出錯率,從中可以看出三種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各自的優(yōu)缺點,為選擇神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行字符識別提供了一定的依據(jù)。
          • 關(guān)鍵字: 英文字母  識別  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)    

          基于FPGA的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)方法的研究

          • 基于FPGA的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)方法已成為實際實時應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種途徑。本文就十多年來基于FPGA的ANN實現(xiàn)作一個系統(tǒng)的總結(jié),例舉關(guān)鍵的技術(shù)問題,給出詳細(xì)的數(shù)據(jù)分析,引用相關(guān)的最新研究成果,對不同的實現(xiàn)方法和思想進(jìn)行討論分析,并說明存在的問題以及改善方法,強調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FPGA實現(xiàn)的發(fā)展方向和潛力及提出自己的想法。另外,還指出基于FPGA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的瓶頸制約,最后對今后的研究趨勢作出估計。
          • 關(guān)鍵字: FPGA  人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  實現(xiàn)方法    

          基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的微波均衡器建模與仿真

          共6條 1/1 1

          人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)介紹

          人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ArtificialNeuralNetworks,簡寫為ANNs)也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NNs)或稱作連接模型(ConnectionistModel),它是一種模范動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征,進(jìn)行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度,通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系,從而達(dá)到處理信息的目的。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的能力,可以通過預(yù)先提供的一批相互對應(yīng)的輸入 [ 查看詳細(xì) ]

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