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基于神经网络模型BP算法的嵌入式矿压检测方法
本发明公开了一种基于神经网络模型 BP 算法的嵌入式矿压检测方法法，首先根据根据待检测区域的地域情况，采用多个振弦式压力传感器进行测量；然后 ARM7 处理器根据系统任务个数建立相应的进程；最后在建立的任务中打开定时器，输出一个固定在某一频率范围内的脉冲，经过驱动激振电路，产生一个能对振弦式压力传感器内部振弦起振的信号，同时使用 ARM7处理器对振弦式压力传感器返回的脉冲信号进行频率测量，计算得到压力值，最后，利用温度传感器采集振弦周围区域的温度，采用 BP 算法建立神经网络模型，利用神经网络模型对得到的各组压力数据及采集的温度数据进行学习，并根据神经网络模型找出压力随温度的变化规律，对振弦式传感器进行温度补偿。
安徽理工大学
2021-04-13
一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统
本发明公开了一种反馈型人工神经网络训练方法及计算系统, 属于神经网络计算领域。一种人工神经网络训练方法，突触权重根据 神经突出两端的前馈信号和反馈信号调整，当神经突出两端分别为兴 奋前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最大值，当神经突 出两端分别为静息前馈信号和兴奋反馈信号时，该突出权重调整到最 小值；一种反馈型人工神经网络计算系统，节点电路包括计算模块、 前馈模块和反馈模块，节点电路通过忆阻器模拟的神经突出相
华中科技大学
2021-04-14
一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法
本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤：1） 样本数据采集：实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素（环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度）；2）网络训练：首先对 1）采集的数据进行预处理，划分 训练数据和预测数据，然后设置各种参数，创建网络，最后进行数据预测；本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中，对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。
武汉大学
2021-04-13
基于卷积神经网络的可重构类脑计算芯片及支撑系统研发
研发阶段/n主要研究支持神经网络芯片的设计自动化工具及FPGA验证系统，设计自动化工 具本身针对ASIC和FPGA都适用。 项目主要研究：（1）研究基于模型层的设计空间探索方法;（2）研究可重构 神经网络硬件单元抽象和归约方法；（3）开发面向嵌入式、功耗约束下的FPGA神 经网络芯片系统，突破神经网络芯片设计小型化遇到的关键难题。本项目提出的自 动综合工具至少支持CNN 等两类不同神经网络拓扑，支持Caffe配置文件prototex 拓扑描述语言，生成的FPGA芯片，性能比CPU快1个数量级，能效比
中国科学院大学
2021-01-12
一种基于改进的 Hopfield 神经网络的服装标志识别方法
本发明实施例公开一种基于改进的Hopfield神经网络的服装标志识别方法，应用于计算机领域，以解决现有的靠人工对商品的标志进行识别效率极低的问题。该方法包括：通过小波变换对原始图像进行特征提取；根据所述特征作为目标模式建立Hopfield神经网络模型。本发明的实施例应用于标志识别。
四川大学
2016-09-28
一种基于神经网络的风电磁悬浮偏航系统悬浮控制方法
本发明涉及一种基于神经网络的风电磁悬浮偏航系统悬浮控制方法，属电气工程技术领域。该方法采用含量化因子的神经网络控制策略，使磁悬浮偏航系统在受到随机干扰情况下，实现稳定悬浮控制：当需要偏航时，首先由悬浮控制器采用PID算法控制励磁电流，使悬浮物向上悬浮至并保持在悬浮平衡点处，得到稳态下外环PID控制器的比例、积分、微分系数参数；其次，悬浮控制器改用含量化因子的神经网络控制策略，获得外环PID控制器参数的调节量；然后由两者求得励磁电流参考值，减去实际值，经内环PID控制器，实时调整励磁电流，实现稳定悬浮。本发明自适应能力强、动态响应快、抗干扰能力强，可确保整个悬浮偏航过程系统性能实时最优。
曲阜师范大学
2021-05-07
基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法及其装置
本发明公开了一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位方法，包括以下步骤：对供水管网压力数据进行采集，将采集的供水数据分为训练样本和测试样本；将各个样本归一化，归一化后的训练样本输入到卷积神经网络模型中进行训练，得到卷积神经网络模型，归一化后的测试样本对卷积神经网络模型进行测试，保存训练好的卷积神经网络模型；实时数据归一化后输入到训练好的卷积神经网络模型中，通过训练好的卷积神经网络模型来得到预测结果；将预测结果对比标签索引，判断漏损。本发明还公开一种基于卷积神经网络的给水管网多点漏损定位装置。本发明
安徽建筑大学
2021-01-12
基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法
本发明公开了一种基于卷积神经网络的城市轨道交通乘客拥挤程度检测方法，首先对待检测视频进行预处理，分段并提取运动残差图像，将原始图像与运动残差图像组合作为卷积神经网络算法的输入，建立至少包含一个卷积层和最大池化层的特征提取块，处理并计算原始图像和运动残差图像中包含的人群状态特征，再将人群状态特征和运动特征结合，构建至少包含一个卷积层、最大池化层和全连接层的特征融合块，进行融合处理，同时构建分类器，使用预制的带有拥挤程度标签的训练集对卷积神经网络进行训练，使分类器对待测视频中的乘客拥挤程度进行正确检测，更加全面的表征监控视频中的客流状况，实现拥挤程度的检测，提高了算法检测的准确率。
东南大学
2021-04-13
一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法
本发明公开了一种基于多尺度池化的卷积神经网络人脸识别方法。该方法利用多尺度池化的卷积神经网络来提取人脸图像的特征以实现人脸识别。在构建卷积神经网络的过程中，采用卷积和最大值采样交替的方法对特征进行深度提取，另外对每层卷积层采用了多尺度池化的策略和步骤，一并输入到全连接层，使其具有多尺度的、固定大小的特征列向量。本发明不需要对输入的人脸图像做截取或调
浙江大学
2021-01-12
一种基于 B-P 神经网络判断照明场景的自动曝光方法
本发明公开一种基于 B-P 神经网络判断照明场景的自动曝光方 法，包括以下步骤，S1 通过视频采集系统获得原始图像；S2 将原始图 像划分为多个区域；S3 求每个区域的图像亮度平均值，获得亮度矢量； S4 设计 B-P 神经网络，将亮度矢量作为神经网络的输入，对照明场景 进行判断；S5 根据神经网络的判断结果，计算图像的理想亮度；S6 将 原始图像的实际亮度与理想亮度的偏差作为 PID 算法的初始输入，利 用 PID 算法获取理想亮度对应的理想可控量；S7 依据理想可控量，获 得曝光时间 t 和模拟
华中科技大学
2021-04-14