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神经网络控制的应用（神经网络控制的应用实例）

发布时间：2023-04-14 06:11:06 稿源：创意岭阅读： 93

大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于神经网络控制的应用的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。

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本文目录:

1、深度神经网络目前有哪些成功的应用
2、matlab神经网络目前有什么具体的实际应用
3、pid神经网络解耦控制算法通常用在哪些应用中
4、神经网络在杂波抑制当中的应用

神经网络控制的应用（神经网络控制的应用实例）

一、深度神经网络目前有哪些成功的应用

深度学习最成功的应用是在音视频的识别上，几乎所有的商用语音识别都是深度学习来完成的。其次深度学习应用最成功的领域就是图像识别，目前识别准确率已经超越人类。深度学习成了图像识别的标配，以至于目前做图像不懂深度学习都不好意思跟人打招呼。（这种状态个人觉得是不好的）其中图像识别中，应用最广的是人脸识别。自然语言理解方面，深度学习也非常活跃，主要是使用一种叫做LSTM的深度学习方法。深度学习已经深入各个领域无人车，智能回答，智能翻译，天气预报，股票预测，人脸比对，声纹比对，等其他许多有趣的应用，比如智能插画，自动作诗，自动写作文，等都可以通过深度学习来完成深度神经网络目前有哪些成功的应用

二、matlab神经网络目前有什么具体的实际应用

MATLAB中文论坛2010年出过一本书，北航出版社的，叫《MATLAB神经网络30个案例分析 (豆瓣)》。我觉得把它作为入门书挺好的，每一章配有视频和代码，可以依样画葫芦。刚刚顺手还看到了另一本书《MATLAB智能算法30个案例分析》，看目录貌似内容也比较接近的。

《神经网络》包含的30个例子：

P神经网络的数据分类——语音特征信号分类

BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合

遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合

神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优

基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模

PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制

RBF网络的回归——非线性函数回归的实现

GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测

离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别

离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价

连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算

SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别

SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能

SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测

SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测

自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测

SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断

Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究

概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断

神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选

LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断

LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别

小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测

模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价

广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类

粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优

遗传算法优化计算——建模自变量降维

基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测

基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类

神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类

三、pid神经网络解耦控制算法通常用在哪些应用中

您好，非常感谢您发出这个帖子。我现在也在考虑做或者学习相关四轴飞行器的神经网络控制算法。之前我的飞机是用双闭环PID控制算法实现控制飞行的。最近在学习神经网络，我准备用神经网络控制算法来对四轴飞行器姿态误差进行修正，看看能不能实现

四、神经网络在杂波抑制当中的应用

姓名：史家琪

学号：21021210936

学院：电子工程学院

【嵌牛导读】雷达

【嵌牛导读】杂波抑制

【嵌牛提问】神经网络在杂波抑制当中该怎么应用？

【嵌牛正文】

应用场景：机场或城市环境下，抑制影响无人机、鸟类等低慢小目标探测及跟踪性能的杂波。目标检测和杂波抑制可等效看成目标和杂波的二元分类问题。主要工作是基于神经网络构建合适的分类器，实现对目标点迹和杂波点迹的分类，属于雷达数据处理的点迹预处理流程。

数据集构建：

数据集的样本为天线接收的回波经信号处理后得到的原始点迹，原始点迹中既包含目标点迹，也包含杂波点迹。

特征分析及选取：

选取以下特征作为分类器的输入：位置（距离、方位角、俯仰角）、速度（多普勒频偏）、各通道能量、比幅误差信号幅度及相位（方位比幅、俯仰比幅）、点迹持续时间、RCS 等。

1. 位置：不同的目标的分布区域不同：原始点迹中的距离( r )、方位角( j )、俯仰角( q )三维位置信息可作为输入特征。

2.速度：不同目标的速度分布不同，对应的多普勒频偏分布也不同，因此，原始点迹的多普勒频偏可以作为输入特征之一。

3.点迹能量：不同目标的 RCS 不同，反射回波的强度不同，在和通道、方位差通道、俯仰差通道、保护通道中对应的原始点迹的强度也不相同，且各通道的能量存在一定的数量关系。原始点迹的四个通道的能量信息可以作为输入特征。

4.比幅误差信号幅度及相位：目标与杂波点迹的单脉冲比幅误差信号的幅度分布及相位分布不相同。目标点迹比幅误差信号的幅度分布符合理想曲线，相位分布存在聚敛特性，而杂波点迹的比幅误差信号不存在这样的分布规律。因此，原始点迹的俯仰比幅误差信号的幅度和相位、方位比幅误差信号的幅度和相位可以作为输入特征。

5.点迹持续时间：不同目标的点迹的持续时间不同，如因噪声引起的点迹持续时间一般较短，而无人机等目标点迹持续时间一般较长，会在多帧中连续出现。因此，在输入特征中增加两个标志位，分别表示在当前帧的前一帧和后一帧是否存在点迹与当前点迹满足航迹相关条件。

6. RCS：不同目标的RCS不同，一方面，可能造成回波强度的不同；另一方面，汽车、飞机等 RCS较大的目标的回波经信号处理后，可能在多个相邻距离单元、多个相邻多普勒单元上均满足检测阈值。因此，选择将当前点迹及其左右相邻距离检测单元对应点迹、左右相邻多普勒检测单元对应点迹同时作为分类器的输入，若当前点迹相邻距离单元或者多普勒单元不满足检测门限，则将对应点迹的各特征置零后作为输入。

以上就是关于神经网络控制的应用相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。