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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
中速磁悬浮系统
国防科大参与研制的中国首列商用磁浮2.0版列车在长沙磁浮快线上，跑出了160.7km/h的速度，刷新了短定子磁浮列车的世界记录，标志着我国中速磁浮交通系统，已具备工程化应用条件。 面对诸多研究难点，磁浮技术研究团队先后攻克了考虑涡流效应等多干扰因素的悬浮控制系统动态建模、可适应中速稳定运行要求的智能控制算法的开发、中速磁浮列车悬浮系统综合安全防护策略的设计等技术难题。开发的强鲁棒、强自适应和强自学习的智能控制算法解决了磁浮2.0版列车在时速160公里工况下的稳定悬浮问题，为磁浮2.0版列车的研制工作提供了重要的理论与技术支撑。
国防科技大学
2021-04-11
光对神经网络调控研究
小鼠大脑海马区CA3-CA1神经环路各频率波段震荡变化规律，以及小鼠脑缺血缺氧（脑卒中）对海马区CA3-CA1神经环路各个频率波段震荡幅度的影响。同时，团队利用体外低频伽马（30-50 Hz）LED光视觉波刺激，同步记录清醒小鼠学习中的在体脑电活动，发现低频伽马LED光波可调控海马区CA3-CA1神经环路低频率伽马波震荡，有效保护脑卒中诱发的神经损伤和学习记忆障碍。
南方科技大学
2021-04-14
磁悬浮转轮
125mm×80mm×70mm，φ32mm×130mm。悬浮的磁铁。
宁波华茂文教股份有限公司
2021-08-23
磁悬浮球
科学原理：通过电磁铁和永磁石，使球体在各种相互力的作用下保持悬空并平衡旋转。操作方法：接好电源，将悬浮球用食指间隔球与上段磁场的距离，轻轻抽出食指，并轻轻将球转动，发现球悬在半空中而旋转。
石家庄市艾迪科教设备有限公司
2021-08-23
基于BP神经网络的双耳声源定位方法
本发明公开了一种基于BP神经网络的双耳声源定位方法，本发明提取出双耳声信号的互相关函数与耳间强度差作为特征参数，用反向传播BP神经网络对特征参数进行建模。测试过程中根据测试双耳声信号的互相关函数和耳间强度差，利用神经网络估计每帧双耳声信号对应的声源方位。相对于现有技术，本发明鲁棒性和准确率有明显提高。
东南大学
2021-04-11
基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统
目前北京理工大学基于神经网络的智能无人机疫情预警监控系统主要由无人机平台、光电载荷、喊话系统和地面控制及图像处理平台组成。 该智能无人机疫情预警监控系统能够自动监控广场、公路、小区等各类环境中的人群，检测人员聚集情况，利用红外热成像技术实时获取人员体温情况，实现在非接触情况下对疑似高危人员的快速区分，并快速形成疫情人员相关数据，还可以提供数据接口，供大数据系统进行分析。该智能无人机疫情预警监控系统可同时提供监控人员及被监控人员交互通道，通过喊话系统，监控人员可以随时疏导或制止被监控人员的异常行为，为疫情监控和预警提供了更为清晰和直接的手段方式。
北京理工大学
2021-04-10
基于计算机视觉和神经网络的浮选控制系统
浮选技术是目前矿业中矿物分选主要采用的工艺方法。传统的浮选控制过程是通过各种测量仪器，分析测量矿物的品位、浮选回路中的pH值、药物浓度等参数，根据分析得出的数学模型来调整加药量，以使浮选过程处在最优状态下。但实际上，由于浮选过程十分复杂，影响浮选过程的因素非常多，所获得的数学模型并不能和实际很好吻合，因而控制过程一般并不能处在最优状态下。这是浮选控制过程的
西安交通大学
2021-01-12
基于卷积神经网络的干扰信号识别方法
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的干扰信号识别方法。本发明的方法主要包括构建卷积神经网络；对接收到的干扰信号做预处理，将其作为卷积神经网络的输入样本；根据待识别信号的类别，将信号样本及其对应的类别构建为训练集，利用构建的训练集训练构建的卷积神经网络；根据训练的卷积神经网络，对每个预处理后的信号样本进行识别，获得未知信号的所属类别。
电子科技大学
2021-04-10
人工神经网络芯片的研发与产业化
随着机器学习与人工智能的发展，传统的CPU已经无法满足大规模神经网络训练的需要。在当前机器学习与神经网络的热潮下，美国互联网和IC巨头纷纷推出自己的神经网络/人工智能芯片，抢占这一未来市场。我们研发的神经网络/人工智能芯片可以验证多种深度学习算法及应用，具有完全自主知识产权，是将来可以挑战美国人工智能芯片领域的一个重要突破。
电子科技大学
2021-04-10