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非线性状态空间方法辨识电液伺服控制系统 总被引:1,自引:0,他引:1
针对回归神经网络辨识和建立非线性动态系统模型的问题,研究非线性状态空间描述的回归神经网络数学模型。讨论极小均方误差网络训练收敛准则,通过研究Kalman 滤波估计公式中的随机变量,提出一种参数增广的回归神经网络非线性状态方程,无导数的Kalman滤波器用于增广参数估计,人工白噪声强迫网络学习,更新网络权值,避免了扩展Kalman滤波器计算Jacobian信息和基于递度学习算法收敛慢的问题。在电液伺服系统辨识建模的应用中表明,回归神经网络较好地跟踪了液压油缸压力变化,与扩展Kalman滤波估计学习算法相比,新的算法具有较快的收敛和精度。 相似文献
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介绍了利用数字图像处理技术检测带钢边缘的电液纠偏系统的工作原理,硬件组成及软件设计,该系统在某厂连轧机组使用,取得了可观的经济效益,具有一定的推广价值。 相似文献
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一种基于边缘与分区的棒材端面图像的分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种利用图像边缘检测与图像分区的综合图像分割的方法。首先运用索贝尔边缘检测技术对原图像副本提取边缘并二值化,然后,对图像分区,结合各分区内边缘点集的特点,分别由全局阈值、子块阈值及分区扩大后阈值对各个分区实施合理分割。实验证明:该分割技术实现简单,应用于具有光照不均匀、子目标粘连、变形等特点的棒材端面图像的分割,效果十分理想。与已有分割方法的对比实验表明,该方法具有目标分割完整,子目标分割也较为合理的特点。 相似文献