基于神经网络的电力电能自适应测量方法

详细介绍了基于神经网络的电力电能自适应测量方法,给出系统原理图及电力电能测量误差自动校正方法;首次提出了LEA判别法,从而实现了梯度牛顿法的有效结合神经网络学习方法;采用DSP技术实现了电能实时快速测量,给出了实验结果。

基于神经网络的电功率自适应测量方法

详细介绍基于神经网络的电功率自适应测量方法 ,给出系统原理图及电功率测量误差自动校正方法 ;介绍一种LEA判别法的梯度牛顿有效结合神经网络学习方法 ;采用DSP技术实现电功率实时快速测量 ,给出实验结果。

基于神经网络的温度测量方法研究

介绍基于神经网络的温度测量方法,给出系统原理图及温度测量误差自动校正方法;采用错位累加计算法(LEA判别法)以实现梯度迭代法和牛顿迭代法的有效结合,使神经网络学习步数明显减少而收敛率提高;采用DSP技术实现温度实时快速测量,并给出实验结果。

基于神经网络的语音识别与自动检验研究

语音识别系统在语音识别中自我判定识别结果,并从错误中自动获取经验改正错误实现知识的自我完善具有重要意义。采用人工神经网络可以有效学习与更新知识,人工神经网络与语音识别结果自动检验方法结合实现一种新的有效学习与更新系统。在该系统中采用基于LEA判别法的梯度牛顿有效结合神经网络快速学习方法。该系统实现在语音识别实践中能够自学习并提高识别率,具有一定的智能。文中给出系统原理图和实验结果。