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本文将电流模式技术用于神经网络模式识别,以全电流模式胜者为王(WTA)和计算模式间匹配度(MS)为子网,进行了基于Hamming网的二值模式最优的敢小误差模式分类器设计实现。计算机仿真与理论结果吻合,所得电路结构简单、功耗低,具有潜在地应用前景。 相似文献
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神经网络模型具有强大的问题建模能力,但是传统的反向传播算法只能进行批量监督学习,并且训练开销很大。针对传统算法的不足,提出全新的增量式神经网络模型及其聚类算法。该模型基于生物神经学实验证据,引入新的神经元激励函数和突触调节函数,赋予模型以坚实的统计理论基础。在此基础上,提出一种自适应的增量式神经网络聚类算法。算法中引入"胜者得全"式竞争等学习机制,在增量聚类过程中成功避免了"遗忘灾难"问题。在经典数据集上的实验结果表明:该聚类算法与K-means等传统聚类算法效果相当,特别是在增量学习任务的时空开销方面具有较大优势。 相似文献
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为解决智能控制中电液伺服系统的非线性和不确定性等缺陷,将神经网络控制技术和常规PID控制技术结合起来,分别进行了神经网络辨识器设计和神经网络控制器设计,利用神经网络在线辨识能力有效解决单神经元PID控制参数的调节问题,从而提出了一种基于神经网络的电液伺服系统智能控制方法.通过构建实验系统检验智能控制器的工作情况,实验结果表明该智能控制方法能够改善系统的动态特性,减小系统的稳态误差,具有较好的自适应性和鲁棒性,控制效果良好. 相似文献
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卫星通信中,高速数据传输系统要求使用频谱利用率高的高阶调制技术,但高阶调制对高功率放大器(HPA)的非线性非常敏感,会造成码间干扰和邻信道间干扰.提出一种基于RBF神经网络的自适应预失真算法,以实现HPA的线性化,同时推导了自适应算法的迭代公式.仿真结果表明,该算法能明显改善信号星座图,并能大大提高系统的误比特率性能. 相似文献