電子發(fā)燒友早八點(diǎn)訊：近日，中國和新加坡科學(xué)家合作，利用二硫化鉬創(chuàng)建出一種新型“神經(jīng)元晶體管”。每個晶體管能模擬大腦中的單個神經(jīng)元執(zhí)行計算任務(wù)，可成為構(gòu)建各種類神經(jīng)硬件的基本組件。相關(guān)論文發(fā)表在最新一期《納米技術(shù)》雜志上。
2017-07-07 01:09:11
1113 介紹了一種單神經(jīng)元自適應(yīng)控制的方法，并提出了在線調(diào)整的方法。該方法結(jié)構(gòu)簡單，便于在分散控制系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。
2018-08-31 08:31:0013431 
=viewthread&tid=287358&fromuid=286650028《PID神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及其控制系統(tǒng)》國防工業(yè)出版社-2006.pdf(6M)希望大家多頂頂，提升提升人氣。`
2012-12-02 09:08:00
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實(shí)際問題。那有哪些辦法能實(shí)現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？
2019-08-01 08:06:21
，但計算機(jī)則很難做到這一點(diǎn)。 大腦是由生物神經(jīng)元構(gòu)成的巨型網(wǎng)絡(luò)，它在本質(zhì)上不同于計算機(jī)，是一種大規(guī)模的并行處理系統(tǒng)，它具有學(xué)習(xí)、聯(lián)想記憶、綜合等能力，并有巧妙的信息處理方法。
2023-09-27 06:13:57
`人工神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network，即ANN） 可以概括的定義為：由大量具有適應(yīng)性的處理元素（神經(jīng)元）組成的廣泛并行互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，它的組織能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實(shí)世界
2018-10-23 16:16:02
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)課件
2016-06-19 10:15:48
人工智能發(fā)展第一階段，開發(fā)近紅外光激發(fā)的納米探針，監(jiān)測大腦深層活動，理解神經(jīng)系統(tǒng)功能機(jī)制。開發(fā)、設(shè)計電壓敏感納米探針一直是個技術(shù)難關(guān)。群體神經(jīng)元活動的在體監(jiān)測是揭示神經(jīng)系統(tǒng)功能機(jī)制的關(guān)鍵。近日《美國
2021-07-28 07:51:24
使用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)培訓(xùn)軟件，機(jī)器真正意義上的環(huán)境數(shù)字復(fù)制也不是一項(xiàng)微不足道的任務(wù)。這是深度學(xué)習(xí)發(fā)揮作用的地方。DL：鏡像人類神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)軟件可以在人工“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”中模擬生物新皮質(zhì)的神經(jīng)元陣列，這已有幾十年
2019-05-29 10:46:39
神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型數(shù)字復(fù)制到電子設(shè)備上。神經(jīng)電子接口是在大腦和外部設(shè)備之間傳輸信息的大腦-計算機(jī)接口。目前，還沒有足夠的神經(jīng)電子接口，使得這種數(shù)字化大腦模擬變得困難。然而，隨著鐵電器件、納米線網(wǎng)絡(luò)、有機(jī)材料
2022-04-16 15:01:00
過程需要對所有權(quán)值和閥值進(jìn)行修正，是一種全局逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但訓(xùn)練速度較慢，不適用實(shí)時性較強(qiáng)場合，故采取了局部逼近網(wǎng)絡(luò)——徑向基網(wǎng)絡(luò)。算法訓(xùn)練關(guān)系式如下： 節(jié)點(diǎn)輸出為式中a1為節(jié)點(diǎn)輸出；b為神經(jīng)元閥值
2018-10-24 11:36:52
第1章 概述 1.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究與發(fā)展 1.2 生物神經(jīng)元 1.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)成 第2章人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型 2.1 MP模型 2.2 感知器模型 2.3 自適應(yīng)線性
2012-03-20 11:32:43
人腦中的神經(jīng)系統(tǒng)精密而復(fù)雜成人的大腦擁有超過1000億個神經(jīng)元[MOU1] 每天要進(jìn)行數(shù)萬次的計算計算機(jī)系統(tǒng)發(fā)展到今天仍無法企及人腦的萬分之一
2019-07-29 08:36:26
據(jù)決定。 3、 LONWORKS神經(jīng)元芯片與AD7416利用I2C總線進(jìn)行數(shù)據(jù)通信的硬件連接 AD7416是低功耗10位數(shù)字溫度傳感器,它包括一個帶隙溫度傳感器、一個10位AD 轉(zhuǎn)換器和一個門限可編程
2018-12-20 10:57:49
學(xué)習(xí)和認(rèn)知科學(xué)領(lǐng)域，是一種模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（動物的中樞神經(jīng)系統(tǒng)，特別是大腦）的結(jié)構(gòu)和功能的數(shù)學(xué)模型或計算模型，用于對函數(shù)進(jìn)行估計或近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由大量的人工神經(jīng)元聯(lián)結(jié)進(jìn)行計算。大多數(shù)情況下人工神經(jīng)
2019-03-03 22:10:19
多方面因素的影響而發(fā)生波動，所以要進(jìn)行實(shí)時準(zhǔn)確的檢測并不容易。在交流電力系統(tǒng)發(fā)展的趨勢下，也逐漸形成了多種諧波檢測方法，比較常用的有模擬濾波法、基于傅氏變換的頻域分析法、基于瞬時無功功率理論的檢測方法
2017-09-29 16:01:04
（Axon）：神經(jīng)元向外伸長的突起，用于將神經(jīng)信號傳遞給臨近的神經(jīng)元。同樣的，感知器也由三部分組成：輸入單元：接受輸入信號（數(shù)字）并傳遞給感知器。感知器：匯總所有輸入信號并進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算。輸出單元：感知器
2019-07-25 16:07:04
是一種常用的無監(jiān)督學(xué)習(xí)策略，在使用改策略時，網(wǎng)絡(luò)的輸出神經(jīng)元相互競爭，每一時刻只有一個競爭獲勝的神經(jīng)元激活。ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由比較層、識別層、識別閾值、重置模塊構(gòu)成。其中比較層負(fù)責(zé)接收輸入樣本，并將其傳遞
2019-07-21 04:30:00
期望的輸出。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法推導(dǎo)（更新權(quán)重和偏倚）：從上面推導(dǎo)可以發(fā)現(xiàn)：對于任意從神經(jīng)元i（輸出神經(jīng)元/隱層神經(jīng)元）至 神經(jīng)元j（隱層神經(jīng)元/輸出層神經(jīng)元）的權(quán)重w ijwijw_{ij}，其權(quán)重更新
2019-07-21 04:00:00
其實(shí)是對神經(jīng)元的模擬和簡化。
單層感知器（Single Layer Perceptron）：
單層感知器用來模擬單個神經(jīng)元。
左圖是神經(jīng)元，右圖是抽象出的數(shù)學(xué)模型。
樹突：用來接收別的神經(jīng)元傳遞的信息
2023-08-18 06:56:34
，是模擬人工智能的一條重要途徑。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人腦相似性主要表現(xiàn)在：
①神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獲取的知識是從外界環(huán)境學(xué)習(xí)得來的;
②各神經(jīng)元的連接權(quán)，即突觸權(quán)值，用于儲存獲取的知識。
神經(jīng)元是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本處理單元，它是
2023-09-13 16:41:18
什么是諧波電流？諧波電流的影響是什么諧波電流的測試標(biāo)準(zhǔn)和方法電壓波動和閃爍解析
2021-03-16 11:27:40
。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的思想起源于1943年McCulloch 和 Pitts 提出的神經(jīng)元模型[19]，簡稱 MCP 神經(jīng)元模 型。它是利用計算機(jī)來模擬人的神經(jīng)元反應(yīng)的過 程，具有開創(chuàng)性意義。此模型將神經(jīng)元反應(yīng)簡化
2022-08-02 10:39:39
的線性變換——將輸入乘以數(shù)字（權(quán)重，w）并加一個常數(shù)（偏差，b）——然后是一個固定的非線性函數(shù)，也稱為激活函數(shù)。^1^該激活函數(shù)作為網(wǎng)絡(luò)的唯一非線性組件，用于定義人工神經(jīng)元觸發(fā)的值范圍。神經(jīng)元的功能
2023-02-23 20:11:10
一個病人坐在腦磁圖(MEG)掃描儀里。當(dāng)一組神經(jīng)元同步發(fā)射時，MEG 掃描儀可以迅速從神經(jīng)元的電流中檢測到微弱的磁場。隨著新技術(shù)的出現(xiàn)，科學(xué)家們將其添加到他們的技能庫中，幫助加深我們對大腦的理解
2023-03-29 11:06:08
神經(jīng)元細(xì)胞可用下面的狀態(tài)方程描述： 其中xij(t)指t時刻各細(xì)胞的狀態(tài)，ykl(t)是細(xì)胞的輸出，ukl是細(xì)胞的初始輸入值，A、B、I分別是反饋模板、控制模板和閾值電流，CNN
2009-09-19 09:35:15
最近在學(xué)習(xí)電機(jī)的智能控制，上周學(xué)習(xí)了基于單神經(jīng)元的PID控制，這周研究基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意非線性表達(dá)能力，可以通過對系統(tǒng)性能的學(xué)習(xí)來實(shí)現(xiàn)具有最佳組合的PID控制。利用BP
2021-09-07 07:43:47
傳感器（ 用18×10 的數(shù)字矩陣表示） ,因此第一層為240 個神經(jīng)元，第二層為隱含層。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，其神經(jīng)元數(shù)目一般為輸入矢量維數(shù)的10 %,為26 個神經(jīng)元，采用改進(jìn)的BP 算法。將每個樣本對應(yīng)
2018-11-13 16:04:45
電流，使流入電網(wǎng)的電流全是有功分量，因此無功和諧波電流的實(shí)時檢測就成為實(shí)時補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵。而諧波及無功電流的檢測實(shí)質(zhì)就是低通濾波器的設(shè)計。那么我們該如何利用MATLAB設(shè)計用于諧波檢測中的數(shù)字低通濾波器？并采用VHDL語言在FPGA上實(shí)現(xiàn)？
2019-08-06 08:32:31
如何去設(shè)計一種自適應(yīng)神經(jīng)元控制器？求過程
2021-05-17 06:56:43
交叉相連的神經(jīng)元啟發(fā)。但與大腦中一個神經(jīng)元可以連接一定距離內(nèi)的任意神經(jīng)元不同，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有離散的層，每一次只連接符合數(shù)據(jù)傳播方向的其它層。例如，我們可以把一幅圖像切分成圖像塊，輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層。在
2017-04-20 14:15:25
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在AI中具有舉足輕重的地位，除了找到最好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練數(shù)據(jù)集之外，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的另一個挑戰(zhàn)是如何在嵌入式設(shè)備上實(shí)現(xiàn)它，同時優(yōu)化性能和功率效率。 使用云計算并不總是一個選項(xiàng)，尤其是當(dāng)
2021-11-09 08:06:27
概述：ZISC78是由IBM和Sillicon聯(lián)合研發(fā)的一種具有自學(xué)習(xí)功能的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片，它內(nèi)含78個神經(jīng)元；并且采用并行結(jié)構(gòu),運(yùn)行速度與神經(jīng)元數(shù)量無關(guān)；支持RBF/KNN算法；內(nèi)部可分為若干獨(dú)立子網(wǎng)...
2021-04-07 06:48:33
本文提出了一個基于FPGA 的信息處理的實(shí)例：一個簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用Verilog 語言描述，該數(shù)據(jù)流采用模塊化的程序設(shè)計，并考慮了模塊間數(shù)據(jù)傳輸信號同 步的問題，有效地解決了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并行數(shù)據(jù)處理的問題。
2021-05-06 07:22:07
譯者|VincentLee來源 |曉飛的算法工程筆記脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Spiking neural network, SNN)將脈沖神經(jīng)元作為計算單...
2021-07-26 06:23:59
電網(wǎng)諧波的傳統(tǒng)檢測方法有哪幾種？基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有源電力濾波器應(yīng)用研究
2021-05-13 07:03:58
采用單神經(jīng)元自適應(yīng)控制高精度空調(diào)系統(tǒng)仿真摘要：暖通空調(diào)領(lǐng)域中的被控對象(空調(diào)房間)大多具有大滯后、慢時變、非線性特點(diǎn)，且受各種不確定因素影響，經(jīng)典控制方法難以實(shí)現(xiàn)精確控制。該文正是針對上述實(shí)際，將
2010-03-18 22:28:19
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)論依照簡明易懂、便于軟件實(shí)現(xiàn)、鼓勵探索的原則介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。內(nèi)容包括：智能系統(tǒng)描述模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的特點(diǎn)；基本人工神經(jīng)元模型，人工神經(jīng)
2009-01-13 14:58:57
55 基于單神經(jīng)元的張力控制系統(tǒng)的設(shè)計與仿真
Design and Simulation of the Tension Control System Based on Single Neuron
2009-03-16 12:26:4519 PSD3XX 和 神經(jīng)元3150芯片如何進(jìn)行接口
2009-05-13 10:55:2717 用于諧波檢測中的數(shù)字低通濾波器的設(shè)計曾菊容 楊小雪（西南交通大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，四川 成都 610030）摘要：諧波檢測中數(shù)字低通濾波器的設(shè)計是關(guān)鍵。本文通過
2009-12-14 11:15:1730 為了準(zhǔn)確的檢測諧波和無功電流，現(xiàn)階段的方法很多。本文闡述了傳統(tǒng)的ipiq檢測方法原理，并對這種方法進(jìn)行分析，針對它產(chǎn)生誤差的原因，得出了一種改進(jìn)的 檢測方法，并進(jìn)行了
2010-08-04 14:51:5717 諧波及無功電流檢測方法對比分析
0 引言
APF補(bǔ)償電流的檢測不同于電力系統(tǒng)中的諧波測量。它不須分解出各次諧波分量，而只須檢測
2009-07-06 08:16:18809 
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容有哪些?
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要考慮網(wǎng)絡(luò)連接的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的特征、學(xué)習(xí)規(guī)則等。目前，已有近40種神經(jīng)
2010-03-06 13:42:451564 針對橋式吊車水平運(yùn)動系統(tǒng)是一個非線性、變參數(shù)、強(qiáng)耦合的對象，本文設(shè)計了具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力的單神經(jīng)元構(gòu)成單神經(jīng)元自適應(yīng)智能PID 控制器，將其應(yīng)用于吊車的定位和防擺控
2011-06-16 15:39:5827 針對電氣化鐵道供電系統(tǒng)對諧波及 無功電流檢測 的要求，本文介紹了兩種檢測方法，并分別給出了檢測原理圖。前者是基于鑒相原理的瞬時諧波電流檢測法；后者是基于瞬時無功功率
2011-06-30 17:34:0436 諧波的實(shí)時準(zhǔn)確檢測是實(shí)現(xiàn)諧波治理的前提條件，也是 有源電力濾波器 應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文利用時頻分析中的頻譜搬移原理，以三相交流斬波調(diào)壓器輸出諧波為例，用Simulink仿真
2011-08-22 15:43:2331 在傳統(tǒng)諧波注入法基礎(chǔ)上提出一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng) 諧波電流抑制 方法,根據(jù)自適應(yīng)噪聲抵消技術(shù)運(yùn)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)特性檢測出諧波電流并注入電力系統(tǒng),達(dá)到抑制諧波的
2011-08-22 15:44:5314 提出基于補(bǔ)償電流最小原理的諧波與無功電流檢測方法。給出一種用所推薦方法實(shí)現(xiàn)的有源電力濾波器結(jié)構(gòu)圖。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了諧波與無功電流檢測網(wǎng)絡(luò)。理論分析和仿真結(jié)果證
2011-09-07 17:39:0544 介紹一種基于坐標(biāo)變換的諧波和無功電流檢測法.并對該方法進(jìn)行了理論分析和仿真研究仿真結(jié)果表明這種檢測方法無論電源畸變與否都可以準(zhǔn)確檢測出諧波和無功電流.
2011-09-23 16:06:1732 有源電力濾波器是當(dāng)前對電網(wǎng)中諧波污染的有效手段, 基于瞬時無功功率理論提出了一種能同時檢測瞬時無功電流和高次諧波電流的檢測方法, 研制了采用這一檢測方法的80C196KC 有源電力
2011-09-26 14:40:5825 基于神經(jīng)元控制的SVPWM整流器直接功率控制
2016-03-30 18:24:1415 科學(xué)家發(fā)現(xiàn)人腦的基本組成單元是一種神經(jīng)元細(xì)胞，這些數(shù)量巨大的神經(jīng)元細(xì)胞，通過數(shù)量更多的突觸相互連接，這樣就產(chǎn)生了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，人腦就是借助這樣的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行處理，所以有了認(rèn)知、感知和邏輯推理這些智能活動。
2016-11-17 23:18:552775 一種改進(jìn)的無鎖相環(huán)FBD諧波電流檢測方法_王清亮
2017-01-05 15:24:152 基于模糊聚類的神經(jīng)元識別方法_張晶
2017-01-08 11:13:290 一種改進(jìn)的無功及諧波電流檢測方法_毛宇陽
2017-01-08 11:20:202 基于單神經(jīng)元自適應(yīng)PSD的汽包液位控制_常杰鋒
2017-01-12 22:34:220 基于模糊聚類方法的神經(jīng)元形態(tài)分類識別_劉輝舟
2017-03-16 10:31:520 空調(diào)房間溫度的智能單神經(jīng)元內(nèi)?？刂芲首善良
2017-03-15 08:00:000 一類自突觸作用下神經(jīng)元電路的仿真和模擬
2017-09-16 10:27:278 基于ARM和DSP的實(shí)時諧波源定位儀的研制
2017-09-22 17:48:0211 缺點(diǎn)，文中提出一種基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的諧波檢測算法，只需將檢測到的三相負(fù)載電流以及程序生成的A相模擬旋轉(zhuǎn)角作為系統(tǒng)的輸入，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算便可以得到三相基波電流，再用負(fù)載電流減去基波電流便可以得到需補(bǔ)償?shù)?b class="flag-6" style="color: red">諧波成分，通過Ma
2017-11-10 14:26:5020 針對生物神經(jīng)細(xì)胞所具有的非聯(lián)合型學(xué)習(xí)機(jī)制，設(shè)計了具有非聯(lián)合型學(xué)習(xí)機(jī)制的新型神經(jīng)元模型學(xué)習(xí)神經(jīng)元。首先，研究了非聯(lián)合型學(xué)習(xí)機(jī)制中習(xí)慣化學(xué)習(xí)機(jī)制和去習(xí)慣化學(xué)習(xí)機(jī)制的簡化描述；其次，建立了習(xí)慣化和去習(xí)慣化
2017-11-29 10:52:540 準(zhǔn)確、實(shí)時地檢測出電網(wǎng)中的諧波電流和無功電流是抑制諧波和無功補(bǔ)償?shù)年P(guān)鍵。依據(jù)瞬時無功功率理論，對三相諧波電流進(jìn)行了檢測。證明了基于瞬時無功功率理論的諧波檢測方法的可行性及有效性，為抑制諧波和無功補(bǔ)償提供準(zhǔn)確、實(shí)時的諧波及無功分量。
2018-01-23 11:04:1613047 
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由許多獨(dú)立的神經(jīng)元組成，這些神經(jīng)元以復(fù)雜且反直覺的方式結(jié)合起來，進(jìn)而解決各種具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。這種復(fù)雜性賦予了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的功能，但也使其成為一個令人困惑且不透明的黑箱。
2018-03-26 11:45:133373 
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的神經(jīng)元是什么，有什么用。作為AI入門小白，參考了一些文章，想記點(diǎn)筆記加深印象，發(fā)出來是給有需求的童鞋學(xué)習(xí)共勉，大神輕拍！
2018-06-17 22:31:0911097 
AI能夠映射大腦神經(jīng)元。人類大腦包含大約860億個神經(jīng)元，并且一個立方毫米的神經(jīng)元可以產(chǎn)生超過1000TB的數(shù)據(jù)。
2018-07-24 10:46:473628 LSTM隱層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)： LSTM隱層神經(jīng)元詳細(xì)結(jié)構(gòu)： //讓程序自己學(xué)會是否需要進(jìn)位，從而學(xué)會加法#in
2018-07-29 10:06:018783 目前，諧波抑制的一個重要趨勢是采用有源電力濾波器(Active Power Filter—APF)。而該濾波器性能的好壞與它所采用的諧波電流檢測方法有很大關(guān)系。因此，如何實(shí)時準(zhǔn)確地檢測出非線性負(fù)載電流中的諧波及無功電流是有源電力濾波器(APF)的關(guān)鍵技術(shù)。
2018-12-31 11:27:003840 
在對電網(wǎng)諧波治理和無功補(bǔ)償時，需要實(shí)時檢測分析電網(wǎng)中的諧波和無功電流，以便對電網(wǎng)中的諧波電流進(jìn)行抑制和補(bǔ)償無功功率。本文對小波變換算法在電網(wǎng)諧波電流檢測中的應(yīng)用做了研究，該算法利用mallat分解
2019-03-01 09:17:407 一項(xiàng)關(guān)于神經(jīng)元的研究，讓眾人看嗨了。
2019-07-09 17:24:073444 
路瞬時諧波電流的檢測系統(tǒng)。 即通過鎖相環(huán)產(chǎn)生與電壓同相的正弦和余弦信號， 分別與原電流相乘， 經(jīng)過濾波器分離出與原電流基波相關(guān)的直流量， 再經(jīng)過變換得到原電流的基波分量， 從原電流中減去基波分量得到要檢測的諧波分量。 理
2019-07-24 08:00:0014 本文提出一種新型單相電路諧波與無功電流的實(shí)時檢測方法。該方法通過構(gòu)造不對稱的三相電流系統(tǒng)，并運(yùn)用d90同步坐標(biāo)變換，即可實(shí)時獲得該單相電流包含諧波、無功分量在內(nèi)的相關(guān)信息。理論分析和實(shí)驗(yàn)結(jié)論表明
2019-07-24 08:00:0011 為了解決單相電路瞬時諧波及無功電流檢測方法存在的不足， 本文利用三角函數(shù)的有關(guān)特性， 提出了一種新的單相電路諧波和無功電流實(shí)時檢測方法， 它通過計算得到基波有功和無功電流， 進(jìn)而得到諧波電流。其優(yōu)點(diǎn)
2019-07-24 08:00:004 的諧波電流檢測算法。 該檢測算法首先用與低壓電網(wǎng)單相電壓同相位的單位正余弦電壓信號分別與單相電流相乘， 然后利用低通濾波器得到單相電流的瞬時基波電流，進(jìn)而再獲得瞬時諧波電流。 數(shù)學(xué)論證表明：當(dāng)單相電路只需要檢測諧
2019-07-24 08:00:007 人腦的計算方式和傳統(tǒng)計算機(jī)完全不同。在人腦中，神經(jīng)元相當(dāng)于處理器，一個成年人的大腦至少有數(shù)百億個神經(jīng)元，每個神經(jīng)元都與其它神經(jīng)元相連，它們的連接處被稱為突觸，突觸是人腦的存儲器，用計算機(jī)術(shù)語來說，這是一個極其龐大的分布式計算系統(tǒng)。
2019-09-18 17:41:372009 近日，科學(xué)家研制出了一款人工神經(jīng)細(xì)胞微芯片，該芯片擁有和人體內(nèi)的生物神經(jīng)細(xì)胞類似的功能，可復(fù)制重現(xiàn)海馬神經(jīng)元和呼吸神經(jīng)元信號，再現(xiàn)神經(jīng)元的電特性。
2019-12-05 14:07:584188 深度學(xué)習(xí)里的神經(jīng)元實(shí)質(zhì)上是數(shù)學(xué)函數(shù)，即相似度函數(shù)。在每個人工神經(jīng)元內(nèi)，帶權(quán)重的輸入信號和神經(jīng)元的閾值進(jìn)行比較，匹配度越高，激活函數(shù)值為1并執(zhí)行某種動作的可能性就越大，不執(zhí)行（對應(yīng)函數(shù)值為0）的可能性越小。
2020-04-17 14:53:255473 刺突神經(jīng)元的回路使大腦功能成為可能，這些回路通過微觀但高度復(fù)雜的連接(稱為突觸)連接在一起。
2020-04-24 17:16:133218 本文提出了一種帶預(yù)測補(bǔ)償?shù)倪x擇性諧波檢測方法以及基于該方法的電壓和電流閉環(huán)控制方法。這種檢測方法是從負(fù)載電流中直接檢測出指定次諧波（包括正序諧波和負(fù)序諧波） ， 并通過增加預(yù)測補(bǔ)償角徹底解決系統(tǒng)
2020-08-27 09:50:512429 
神經(jīng)元的電路模型介紹。
2021-03-19 15:16:4414 脈沖神經(jīng)元有監(jiān)督學(xué)習(xí)算法通過梯度下降法調(diào)整神經(jīng)元的突觸權(quán)值，但目標(biāo)學(xué)習(xí)序列長度的增加會降低其精度并延長學(xué)習(xí)周期。為此，提出一種帶延遲調(diào)整的梯度下降學(xué)習(xí)算法。將每個突觸的延遲作為學(xué)習(xí)參數(shù)，在學(xué)習(xí)過程中
2021-06-11 16:37:4112 神經(jīng)元是大腦活動的最基本的單元，它們獨(dú)特的形狀和結(jié)構(gòu)能快速傳遞神經(jīng)系統(tǒng)信號。神經(jīng)元上的樹突是信號輸入口，它們就像“天線”一樣，在接收到信號后，引起神經(jīng)元興奮，將信號通過軸突傳遞給下一個神經(jīng)元。
2022-09-06 17:08:35974 人類中樞神經(jīng)系統(tǒng)（CNS）內(nèi)的神經(jīng)回路由具有不同生物物理和功能特征的興奮性/抑制性神經(jīng)元細(xì)胞形成。
2022-09-20 11:19:571712 神經(jīng)元這一名稱是為了表明正確的網(wǎng)絡(luò)控制機(jī)制和人腦是極為相似的。人腦中是沒有控制中心的。幾百萬個神經(jīng)元連接在一起，每個神經(jīng)元都能通過位數(shù)眾多的路徑向其他的神經(jīng)元發(fā)送信息。每個神經(jīng)元通常專注于某一種特殊
2022-10-30 13:28:201020 神經(jīng)元 6050 數(shù)據(jù)表
2023-03-13 19:23:501 神經(jīng)元匯編語言參考
2023-03-13 19:30:170 神經(jīng)元 C 參考指南
2023-03-13 19:30:310 神經(jīng)元 6050 數(shù)據(jù)表
2023-07-04 20:41:170 神經(jīng)元匯編語言參考
2023-07-04 20:47:520 神經(jīng)元 C 參考指南
2023-07-04 20:48:060 在現(xiàn)代電力系統(tǒng)中，電力負(fù)載中經(jīng)常存在非線性元件，例如電子設(shè)備等。這些非線性元件會在電網(wǎng)中產(chǎn)生諧波，而諧波對電力系統(tǒng)的穩(wěn)定產(chǎn)生影響。為了減少諧波對電力系統(tǒng)的影響，人們引入了無功補(bǔ)償裝置。然而，當(dāng)無功補(bǔ)償裝置補(bǔ)償時諧波時，有時會發(fā)生著火的現(xiàn)象。那么，什么情況下會使無功補(bǔ)償裝置著火？
2023-07-19 14:33:59503
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