1、“.....在计算机技术日益普及的现代工业生产过程中,将控制算法等控制方法应用于计算机中,组成计算机控制系统,能够完成更多更复杂的计算与控制。由于计算机处理的是数模型的人工神经元。它是模仿生物神经元的结构和功能并从数学角度进行描述的个基本单位,由人脑神经元进行抽象简化后得到。人工神经元是神经网络的最基本的组成部分。经典的据主导地位的控制方法,对控制器的研究直是工业领域的热门。递归神经网络能更好的实现动态系统的非线性系统辨识。基于此,本论文提出神经网络进行非线性自整定控制器的设计,并加入神神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿分析可以看出本论文提出神经网络进行非线性自整定控制器的设计,并加入神经网络的非线性系统辨识过程,用辨识过程中的中间值参与参数自整定环节,可以使自整定环节更加精确,从而提高系统的,并用误差进行校正,能使系统更收敛稳定,因此,串并联型模型应用较多。神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿。用作为的输入,求出控制器的个参数,并用式求出下步的输入常好,当神经网络满足定条件时......”。
2、“.....因此,用神经网络来完成非线性系统辨识功能是个很好的选择。神经网络系统辨识般有并联型和串并联型两种辨识结构以上分析可以看出本论文提出神经网络进行非线性自整定控制器的设计,并加入神经网络的非线性系统辨识过程,用辨识过程中的中间值参与参数自整定环节,可以使自整定环节更加精确,从而提高系神经元的结构和功能并从数学角度进行描述的个基本单位,由人脑神经元进行抽象简化后得到。人工神经元是神经网络的最基本的组成部分。用作为的输入,求出控制器的个参数,并用式求出下步的输门。递归神经网络能更好的实现动态系统的非线性系统辨识。基于此,本论文提出神经网络进行非线性自整定控制器的设计,并加入神经网络的非线性系统辨识过程,用辨识过程中的中间值参与参数自,对其进行控制。其控制器的输入输出关系可用式来描述。在计算机技术日益普及的现代工业生产过程中,将控制算法等控制方法应用于计算机中,组成计算机控制系统,能够完成更多更复杂的计算与控制......”。
3、“.....有相当数量的检测人员并不会按照计算机软件的实际应用环境进行安全监测,而是实施模式化的检测手段对计算机的各种软件展开测测法可以把软件系统中发生故障率最小的事件先当成是顶层事件,接着再依次明确中间事件底层事件等,最后,就能够通过逻辑门符号来完成对底层事件中间事,以至于在后期运行中给人们的运行造成不利影响。须知检测人员更应当针对计算机使用用户的需求计算机系统及代码等特点,并以软件的规模为依据,选择最阶段,有相当数量的检测人员并不会按照计算机软件的控制及其应用北京机械工业出版社,朱庆華多层神经网络在控制中的应用广西广西大学,作者单位江苏省科学技术馆江苏省南京市。神经网络对非线性函数的逼近能力神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿,前两步时未知,默认初始值为。并用梯度下降法进行连接权值的修正,也即网络的输出的修正,完成控制器的参数在线自调整。使,返回第步重新计算,直到完成设定的训练步数上限。结论通整定环节,可以使自整定环节更加精确,从而提高系统的工作性能......”。
4、“.....它是模仿生算机处理的是数字量,故需将控制算法数字化。神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿。控制在现在的工业生活中依然是占据主导地位的控制方法,对控制器的研究直是工业领域的经典的控制器是种线性控制器,该系统由控制系统与被控对象组成。它将输入值与实际输出值的偏差作为控制量输入,将偏差的比例积分和微分进行线性组合,作为被控对象的控制量,些中间变量的初始化。进行离线辨识过程,在训练有限步数后,使得与充分逼近,取此时的连接权值,用于在线过程。神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿。基于神经网络的非线性自整定控量,故需将控制算法数字化。基于神经网络的非线性自整定控制控制是发展最早的经典控制算法之,而且控制器直是控制领域的基本控制方式,其算法简单,可靠性高,利用系统的偏差,基于控制器是种线性控制器,该系统由控制系统与被控对象组成。它将输入值与实际输出值的偏差作为控制量输入,将偏差的比例积分和微分进行线性组合,作为被控对象的控制量......”。
5、“.....用辨识过程中的中间值参与参数自整定环节,可以使自整定环节更加精确,从而提高系统的工作性能。关键词控制神经网络系统辨识模型构建神经元基础模型分析单神经元是种被称为神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿控制是发展最早的经典控制算法之,而且控制器直是控制领域的基本控制方式,其算法简单,可靠性高,利用系统的偏差,基于比例积分微分来进行控制。控制基本原理经典控制器系统如图所经网络的输入为隐含层个数为个。其学习算法如下前向计算基于递归神经网络的非线性自整定控制器算法过程归纳如下设定初始状态与参数初始值,包括系统的连接权值,学习速率,作性能。参考文献陶永华新型控制及其应用北京机械工业出版社,朱庆華多层神经网络在控制中的应用广西广西大学,作者单位江苏省科学技术馆江苏省南京市。控制在现在的工业生活中依然是占例积分微分来进行控制。控制基本原理经典控制器系统如图所示。我们知道,的求出需要,个数据,神经网络的作用在于在线调整个系数,故神经网络的输出为这个数......”。
6、“.....而是实施模式化的检测手段对计算机的各种软件展开测试,导致其检测结果计算机软件安全检测存在问题及解决对策论文原稿完成性。然而,却又许多的检测人员对计算机软件的内部结构所知甚少,缺乏系统的认知与检测意识,使得在面临安全性问题时,检测人员无法第时间对所发生加受到人们的高度重视,计算机软件本身也可直接影响到计算机本身的性能。本文概述了计算机软件安全检测的意义,结合实际,并对当前检测存在的问题展开的持续快速发展,计算机已成为民众日常工作和生活的重要构成单元,为人们的生活与工作带来了极大的便利。而计算机软件在为计算机上应用增加了强大功能常运行的,只是其安全性能发生了降低。纵观当下我国的软件安全检测技术而言,其安全检测形式基本可以分成动态和静态两种。进行对软件的安全检测,是为上应用增加了强大功能的基础上,也极大地满足了人们的日常所需。可以说,人们对计算机的有效运用正是基于软件前提下产生的。计算机软件安全检测的意义视,计算机软件本身也可直接影响到计算机本身的性能......”。
7、“.....结合实际,并对当前检测存在的问题展开梳理与分析,提出相多的检测人员对计算机软件的内部结构所知甚少,缺乏系统的认知与检测意识,使得在面临安全性问题时,检测人员无法第时间对所发生的问题展开及时处理,逆作法和部分逆作法种冬季条件下再次验证。随着我国科学技计算机软件安全检测存在问题及解决对策论文原稿对计算机软件实施安全检测,其目的其实并非是判断项程序有无出现,而是去分析这项程序是否存在缺陷。因为,即使项程序存在漏洞,软件也是可以策略。随着我国科学技术的持续快速发展,计算机已成为民众日常工作和生活的重要构成单元,为人们的生活与工作带来了极大的便利。而计算机软件在为计算终致使计算机软件运行不稳定。计算机软件安全检测存在问题及解决对策论文原稿。因此,随着计算机软件应用的日益广泛,其安全性更加受到人们的高度缺乏对计算机内部结构的分析在进行对计算机软件的安全监测过程中,必须应当对软件的内部结构实施系统分析,方能体现检测过程的完成性。然而,却又许多获得根本上的解决......”。
8、“.....须知检测人员更应当针对计算机使用用户的需求计算机系统及代码等特点,并以软件的规以及顶层事件的连接,构建故障树。该检测法的优势就在于能够实现对故障检测的自动化,可以十分高效地体现故障检测的效果。计算机软件安全检测存在的普恰当的种安全检测方法,只有这样,才能够提高检测水平,使用户获得优质的服务。以故障注入为背景的安全性检测这种检测方法的关键就在于构建故障树。该出现偏差。毫无疑问,这种缺乏针对性的软件安全检测方式,无法确保軟件检测结果用式来描述。在计算机技术日益普及的现代工业生产过程中,将控制算法等控制方法应用于计算机中,组成计算机控制系统,能够完成更多更复杂的计算与控制。由于计算机处理的是数模型的人工神经元。它是模仿生物神经元的结构和功能并从数学角度进行描述的个基本单位,由人脑神经元进行抽象简化后得到。人工神经元是神经网络的最基本的组成部分。经典的据主导地位的控制方法,对控制器的研究直是工业领域的热门。递归神经网络能更好的实现动态系统的非线性系统辨识。基于此......”。
9、“.....并加入神神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿分析可以看出本论文提出神经网络进行非线性自整定控制器的设计,并加入神经网络的非线性系统辨识过程,用辨识过程中的中间值参与参数自整定环节,可以使自整定环节更加精确,从而提高系统的,并用误差进行校正,能使系统更收敛稳定,因此,串并联型模型应用较多。神经网络算法在自整定控制中的运用论文原稿。用作为的输入,求出控制器的个参数,并用式求出下步的输入常好,当神经网络满足定条件时,可以以任意精度逼近任意非线性连续的函数或者分段连续的函数。因此,用神经网络来完成非线性系统辨识功能是个很好的选择。神经网络系统辨识般有并联型和串并联型两种辨识结构以上分析可以看出本论文提出神经网络进行非线性自整定控制器的设计,并加入神经网络的非线性系统辨识过程,用辨识过程中的中间值参与参数自整定环节,可以使自整定环节更加精确,从而提高系神经元的结构和功能并从数学角度进行描述的个基本单位,由人脑神经元进行抽象简化后得到......”。
1、手机端页面文档仅支持阅读 15 页,超过 15 页的文档需使用电脑才能全文阅读。
2、下载的内容跟在线预览是一致的,下载后除PDF外均可任意编辑、修改。
3、所有文档均不包含其他附件,文中所提的附件、附录,在线看不到的下载也不会有。