神经网络
和模糊的信息处理问题。 它主要应用领域有：语音识别、图像识别、计算机视觉、智能机器人、故障诊断、实时语言翻译、企业管理、市场分析、决策优化、物资调运、自适应控制、专 家系统、智能接口、神经心理学、心理学和认知科学研究等等。 PID 控制要取得较好的控制效果，就必须通过调整好比例、积分、微分三种控制作用，形成控制量中既有相互配合又相互制约的关系。 这种关系不一定是简单的线性组合
B 运行结果如图。 图 归一化处理 细化 许多字符识别方法在预处理中都很重视对二值化字符的细化处理。 直观来说，细化就是将二值化字符点阵逐层剥去轮廓上的点，变成笔画宽度只有一个像素宽度的字符骨架图形。 之所以需要细化处理，是因为二值化点阵图形中，对识别有价值基于 神经网络的手写数字系统的设计与实现 第二章 手写数字识别 9 的文字特征信息主要集中在字符骨架上
在损伤表面转动时，便产生一种交变的激振力。 从轴承滚动表面状况产生振动的机理可以看出 ，这种激振力产生的振动，是由多种频率成分组成的随机振动，因为滚动表面的损伤形状是无规则的。 轴承滚动表面损伤的形态和旋转速度，决定了激振力的频谱；轴承和外壳，决定了振动系统的传递特性。 最终的振动频谱，由上述二者共同决定，也就是说，轴承异常所引起的振动频率，由轴承的旋转速度
训练迭代至 320 步时，网络训练收敛，此时 SSE 和 SSW 均为恒值，当前有效网络的参 数（有效权值和阈值）个数为。 例 3 采用 “提前停止 ”方法提高 BP 网络的推广能力。 对于和例 2相同的问题，在本例中我们将采用训练函数 traingdx 和 “提前停止 ”相结合的方法来训练 BP 网络，以提高 BP 网络的推广能力。 解： 在利用 “提前停止 ”方法时，首先应分别定义训练样本
[3], p(4)=[4] p(1)=[4], p(2)=[3],p(3)=[2], p(4)=[1] 11 输入 P 应该是一个细胞数组，每一个数组元素都包含了两个同时发生的序列的元素。 P = {[1 4] [2 3] [3 2] [4 1]}。 现在我们就可以模拟这个网络了： A = sim(,P)。 网络输出结果将是： A = {[ 1 4] [4 11] [7 8] [10 5]}
友好性，产品的稳定性，易用性及可行性等诸多方面。 对神经网络的研究目前许多技术不能确定，正确率永远达不到 100%，只能靠近，它们之间进行着拉锯战。 由于与很多因素有关，比如作者的书写习惯、扫描的质量、识别运用的 算法、学习与训练的样本等，都可能影响识别正确率，所以 BP 神经网络产品不但需要一个核心技术，产品的操作使用方便性、所提供的除错功能及方法，也是决定产品好坏的重要因素 [9]。
，因此需要对图像上的噪声进行消除。 图像的噪声处理一般有两种方法：（ 1）邻域平均滤波方法（ 2）邻域中值滤波方法。 均值滤波也成为线性滤波，其采用的主要方法为领域平均法。 线性滤波的基本原理是用均值代替原图像中的各个 像素值，即对待处理的当前像素点 ),( yx ，选择一个模板，该模板由其近邻的若干像素组成，求模板中所有像素的均值，再把该均值富裕当前像素点 ),( yx
模式识别系统示意 在两个模块中都需要数据的预处理，而数据预处理功能是多方面的，如除去噪声信号的边缘影响；将研究有关的模式分离；对模式样品标准化等。 训练模式样本的特征数据输入过程，就是将已知的模式样品进行数值化后载入计算机。 这样对于输入样品进行分析，除去对分类无用或者易造成混淆的特征，尽量保留对分类判别有效的数值特征，于是完成模式识别的特征选择。
理、特点、周期及政策调控进行了研究。 曙光等 (20xx)根据北京市 20xx 年 1 月到 20xx年 8 月的月度去皮带骨猪肉批发价格数据，利用时间 序列的谱分析方法来测定长周期价格波动规律。 白暴力等 (20xx)认为猪肉市场需求和供给的特征决定了猪肉市场价格必然会产生周期性波动上涨；农业部 (20xx)根据 198020xx
文） 6 负荷历史资料进行分析，电力系统的负荷在本质上来说是不可控制的，虽然一些小的变化可以用频率控制来加以影响；或者在某些情况下在局部地区采用某种特殊的电价政策来对负荷施加影响，然而，总的来说，负荷是不可控制的。 因此，了解未来短期内负荷变化的一个最有效的方法，就是观察历史负荷记录并进行分析，负荷的另一个特征就是它具有按天，按周以及按季节周期性变化的特点 [8]。 要进行负荷观测