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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的應(yīng)用（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的應(yīng)用實(shí)例）

發(fā)布時(shí)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(lái)大家介紹下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的應(yīng)用的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前有哪些成功的應(yīng)用
2、matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前有什么具體的實(shí)際應(yīng)用
3、pid神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制算法通常用在哪些應(yīng)用中
4、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在雜波抑制當(dāng)中的應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的應(yīng)用（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的應(yīng)用實(shí)例）

一、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前有哪些成功的應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)最成功的應(yīng)用是在音視頻的識(shí)別上，幾乎所有的商用語(yǔ)音識(shí)別都是深度學(xué)習(xí)來(lái)完成的。其次深度學(xué)習(xí)應(yīng)用最成功的領(lǐng)域就是圖像識(shí)別，目前識(shí)別準(zhǔn)確率已經(jīng)超越人類。深度學(xué)習(xí)成了圖像識(shí)別的標(biāo)配，以至于目前做圖像不懂深度學(xué)習(xí)都不好意思跟人打招呼。（這種狀態(tài)個(gè)人覺(jué)得是不好的）其中圖像識(shí)別中，應(yīng)用最廣的是人臉識(shí)別。自然語(yǔ)言理解方面，深度學(xué)習(xí)也非?；钴S，主要是使用一種叫做LSTM的深度學(xué)習(xí)方法。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)深入各個(gè)領(lǐng)域無(wú)人車(chē)，智能回答，智能翻譯，天氣預(yù)報(bào)，股票預(yù)測(cè)，人臉比對(duì)，聲紋比對(duì)，等其他許多有趣的應(yīng)用，比如智能插畫(huà)，自動(dòng)作詩(shī)，自動(dòng)寫(xiě)作文，等都可以通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)完成深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前有哪些成功的應(yīng)用

二、matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前有什么具體的實(shí)際應(yīng)用

MATLAB中文論壇2010年出過(guò)一本書(shū)，北航出版社的，叫《MATLAB神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)30個(gè)案例分析 (豆瓣)》。我覺(jué)得把它作為入門(mén)書(shū)挺好的，每一章配有視頻和代碼，可以依樣畫(huà)葫蘆。剛剛順手還看到了另一本書(shū)《MATLAB智能算法30個(gè)案例分析》，看目錄貌似內(nèi)容也比較接近的。

《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)》包含的30個(gè)例子：

P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類——語(yǔ)音特征信號(hào)分類

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性系統(tǒng)建?！蔷€性函數(shù)擬合

遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——非線性函數(shù)擬合

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法函數(shù)極值尋優(yōu)——非線性函數(shù)極值尋優(yōu)

基于BP_Adaboost的強(qiáng)分類器設(shè)計(jì)——公司財(cái)務(wù)預(yù)警建模

PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)解耦控制算法——多變量系統(tǒng)控制

RBF網(wǎng)絡(luò)的回歸——非線性函數(shù)回歸的實(shí)現(xiàn)

GRNN的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)——基于廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的貨運(yùn)量預(yù)測(cè)

離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)想記憶——數(shù)字識(shí)別

離散Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——高?？蒲心芰υu(píng)價(jià)

連續(xù)Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化——旅行商問(wèn)題優(yōu)化計(jì)算

SVM的數(shù)據(jù)分類預(yù)測(cè)——意大利葡萄酒種類識(shí)別

SVM的參數(shù)優(yōu)化——如何更好的提升分類器的性能

SVM的回歸預(yù)測(cè)分析——上證指數(shù)開(kāi)盤(pán)指數(shù)預(yù)測(cè)

SVM的信息?；瘯r(shí)序回歸預(yù)測(cè)——上證指數(shù)開(kāi)盤(pán)指數(shù)變化趨勢(shì)和變化空間預(yù)測(cè)

自組織競(jìng)爭(zhēng)網(wǎng)絡(luò)在模式分類中的應(yīng)用——患者癌癥發(fā)病預(yù)測(cè)

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)分類——柴油機(jī)故障診斷

Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)——電力負(fù)荷預(yù)測(cè)模型研究

概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類預(yù)測(cè)——基于PNN的變壓器故障診斷

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變量篩選——基于BP的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變量篩選

LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類——乳腺腫瘤診斷

LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)——人臉朝向識(shí)別

小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間序列預(yù)測(cè)——短時(shí)交通流量預(yù)測(cè)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)算法——嘉陵江水質(zhì)評(píng)價(jià)

廣義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類算法——網(wǎng)絡(luò)入侵聚類

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

遺傳算法優(yōu)化計(jì)算——建模自變量降維

基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)算法研究——訂單需求預(yù)測(cè)

基于Kohonen網(wǎng)絡(luò)的聚類算法——網(wǎng)絡(luò)入侵聚類

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GUI的實(shí)現(xiàn)——基于GUI的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合、模式識(shí)別、聚類

三、pid神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦控制算法通常用在哪些應(yīng)用中

您好，非常感謝您發(fā)出這個(gè)帖子。我現(xiàn)在也在考慮做或者學(xué)習(xí)相關(guān)四軸飛行器的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法。之前我的飛機(jī)是用雙閉環(huán)PID控制算法實(shí)現(xiàn)控制飛行的。最近在學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我準(zhǔn)備用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法來(lái)對(duì)四軸飛行器姿態(tài)誤差進(jìn)行修正，看看能不能實(shí)現(xiàn)

四、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在雜波抑制當(dāng)中的應(yīng)用

姓名：史家琪

學(xué)號(hào)：21021210936

學(xué)院：電子工程學(xué)院

【嵌牛導(dǎo)讀】雷達(dá)

【嵌牛導(dǎo)讀】雜波抑制

【嵌牛提問(wèn)】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在雜波抑制當(dāng)中該怎么應(yīng)用？

【嵌牛正文】

應(yīng)用場(chǎng)景：機(jī)場(chǎng)或城市環(huán)境下，抑制影響無(wú)人機(jī)、鳥(niǎo)類等低慢小目標(biāo)探測(cè)及跟蹤性能的雜波。目標(biāo)檢測(cè)和雜波抑制可等效看成目標(biāo)和雜波的二元分類問(wèn)題。主要工作是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建合適的分類器，實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)點(diǎn)跡和雜波點(diǎn)跡的分類，屬于雷達(dá)數(shù)據(jù)處理的點(diǎn)跡預(yù)處理流程。

數(shù)據(jù)集構(gòu)建：

數(shù)據(jù)集的樣本為天線接收的回波經(jīng)信號(hào)處理后得到的原始點(diǎn)跡，原始點(diǎn)跡中既包含目標(biāo)點(diǎn)跡，也包含雜波點(diǎn)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(hào)幅度及相位（方位比幅、俯仰比幅）、點(diǎn)跡持續(xù)時(shí)間、RCS 等。

1. 位置：不同的目標(biāo)的分布區(qū)域不同：原始點(diǎn)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(biāo)的速度分布不同，對(duì)應(yīng)的多普勒頻偏分布也不同，因此，原始點(diǎn)跡的多普勒頻偏可以作為輸入特征之一。

3.點(diǎn)跡能量：不同目標(biāo)的 RCS 不同，反射回波的強(qiáng)度不同，在和通道、方位差通道、俯仰差通道、保護(hù) 通道中對(duì)應(yīng)的原始點(diǎn)跡的強(qiáng)度也不相同，且各通道的能量存在一定的數(shù)量關(guān)系。原始點(diǎn)跡的四個(gè)通道的能量信息可以作為輸入特征。

4.比幅誤差信號(hào)幅度及相位：目標(biāo)與雜波點(diǎn)跡的單脈沖比幅誤差信號(hào)的幅度分布及相位分布不相同。目標(biāo)點(diǎn)跡比幅誤差信號(hào)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(diǎn)跡的比幅誤差信號(hào)不存在這樣的分布規(guī)律。因此，原始點(diǎn)跡的俯仰比幅誤差信號(hào)的幅度和相位、方位比幅誤差信號(hào)的幅度和相位可以作為輸入特征。

5.點(diǎn)跡持續(xù)時(shí)間：不同目標(biāo)的點(diǎn)跡的持續(xù)時(shí)間不同，如因噪聲引起的點(diǎn)跡持續(xù)時(shí)間一般較短，而無(wú)人機(jī)等目標(biāo)點(diǎn)跡持續(xù)時(shí)間一般較長(zhǎng)，會(huì)在多幀中連續(xù)出現(xiàn)。因此，在輸入特征中增加兩個(gè)標(biāo)志位，分別表示在當(dāng)前幀的前一幀和后一幀是否存在點(diǎn)跡與當(dāng)前點(diǎn)跡滿足航跡相關(guān)條件。

6. RCS：不同目標(biāo)的RCS不同，一方面，可能造成回波強(qiáng)度的不同；另一方面，汽車(chē)、飛機(jī)等 RCS較大的目標(biāo)的回波經(jīng)信號(hào)處理后，可能在多個(gè)相鄰距離單元、多個(gè)相鄰多普勒單元上均滿足檢測(cè)閾值。因此，選擇將當(dāng)前點(diǎn)跡及其左右相鄰距離檢測(cè)單元對(duì)應(yīng)點(diǎn)跡、左右相鄰多普勒檢測(cè)單元對(duì)應(yīng)點(diǎn)跡同時(shí)作為分類器的輸入，若當(dāng)前點(diǎn)跡相鄰距離單元或者多普勒單元不滿足檢測(cè)門(mén)限，則將對(duì)應(yīng)點(diǎn)跡的各特征置零后作為輸入。

以上就是關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的應(yīng)用相關(guān)問(wèn)題的回答。希望能幫到你，如有更多相關(guān)問(wèn)題，您也可以聯(lián)系我們的客服進(jìn)行咨詢，客服也會(huì)為您講解更多精彩的知識(shí)和內(nèi)容。