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基于FPGA的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的硬件實(shí)現
- 介紹了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，并采用CORDIC算法實(shí)現了其隱層非線(xiàn)性高斯函數的映射。同時(shí)，為縮減ROM表的存儲空間并提高查表效率，本設計還采用了基于STAM算法的非線(xiàn)性存儲。最后，以Altera公司開(kāi)發(fā)的EDA工具QuarlusⅡ作為編譯、仿真平臺，采用Cyclone系列中的EP1C6Q 240C8器件，實(shí)現了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在FPGA上的實(shí)現，并以XOR問(wèn)題為算例進(jìn)行硬件仿真，得出仿真結果與理論值一致。
- 關(guān)鍵字： FPGA RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 硬件實(shí)現
一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的自適應學(xué)習算法
- 建立了一種RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的自適應學(xué)習模型。該模型事先不需要確定隱層節點(diǎn)的中心位置和數量，而是在學(xué)習過(guò)程中，根據相應的添加策略和刪除策略，自適應地增加或減少隱層節點(diǎn)的數量。最終形成的網(wǎng)絡(luò )不僅結構簡(jiǎn)單，精度高，而且具有較好的泛化能力。
- 關(guān)鍵字： RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) 學(xué)習算法
基于Gabor小波與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的人臉識別新方法
- 在人臉識別中，高維、小樣本是一個(gè)問(wèn)題。對此，提出了一種基于Gabor小波與徑向基函數(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的人臉識別方法。首先對人臉進(jìn)行Gabor濾波，選取有效的Gabor組合。進(jìn)行小波分解，獲取低頻圖像，構造特征矢量，采用主分量分析降低特征維數。接著(zhù)，提出了一種聚類(lèi)方法用于確定RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的結構和初值，采用混合學(xué)習法訓練RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。用ORL人臉庫進(jìn)行試驗，結果表明本文提出的方法具有優(yōu)秀的學(xué)習效率和識別效果。
- 關(guān)鍵字： 人臉 識別 方法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) RBF Gabor 小波 基于
RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )在紅外CO2傳感器壓力補償中的應用研究
- 0 引 言 在目前種類(lèi)繁多的CO2傳感器中，紅外光學(xué)式因為其體積小、壽命長(cháng)、反應快、精度高等優(yōu)點(diǎn)，已經(jīng)成為CO2氣體分析最常用的方法，但因環(huán)境總壓的影響一直是這種分析方法中難以解決的主要問(wèn)題之一，所以，它的適用范圍受到了很大的限制。在實(shí)際應用中，此類(lèi)傳感器通常都用在標準大氣壓環(huán)境中，其環(huán)境總壓基本保持恒定，不存在受總壓影響的情況。目前，一些精度較高的紅外CO2傳感器都通過(guò)采用壓力補償措施來(lái)保證分析測量精度，其中，比較簡(jiǎn)單常見(jiàn)的一種數學(xué)方法是利用最小二乘法對不同分壓值的CO2氣體由于環(huán)境總壓變化引
- 關(guān)鍵字： 傳感器 RBF 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò ) CO2 紅外 MATLAB
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