风力发电的开发对增加我国能源供应、调整能源结构具有重要意义。为了优化风电系统的稳定性，本文利用神经网络在非线性建模方面的优越性，建立了一个基于神经网络的风电机组变桨距恒功率控制系统。该系统在BP神经网
提出背景 始于LeNet-5，一个有着标准的堆叠式卷积层冰带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。 为了提出一个更深的网络，GoogLeNet做
本文提出了一种基于人工神经网络的射频微机电系统移相器的建模方法。对于复杂的移相器三维结构选择了三个对于电磁特性敏感的参数作为神经网络的输入。对于移相器使用有限元仿真软件HFSS获得BP神经网络训练所需
本文中研究了一种基于神经网络的无位置传感器的无刷直流电机（BLDCM）驱动方法。考虑到模型的非线性特性和参数误差，引入了神经网络来估计电动势（EMF）。使用离线训练的神经网络的仿真和实验结果表明提出的
了预测纸张的刚度，我们实施了基于前馈单层感知（FFSLP）结构的人工神经网络（ANN）模型。之所以我们会选择该模型，并将该模型建立于多元线性回归（MLR）模型之上，是因为该建模过程的需求是非线性的。人
设计并研发一种通过肌电生物反馈法重建人体神经网络系统的医疗仪器，为神经肌肉系统类疾病患者的全面康复提供一种新的治疗平台。治疗仪由硬件电路和PC机控制软件两部分构成，下位机(MCU)包括体表肌电采集放大
摘要 针对板带热连轧机活套的高度和张力系统，在工作点附近，以实际热轧现场数据为依据，建立了对象的动态数学模型．采用基于BP神经网络整定的PID控制策略以减弱系统的耦合影响，并给出了其控制算法在FPGA
人工神经网络是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现某种功能的神经网络。代写论文 它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立.
用卷积神经网络检测脸部关键点的教程（一）-这是一个手把手教你学习深度学校的教程。一步一步，我们将要尝试去解决Kaggle challenge中的脸部关键点的检测问题。
解析谷歌大脑的深度学习及TensorFlow的前世今生-在深度学习的历史上，神经网络的方法在1980-1990年之后开始明显地发挥效力，在数据量、计算力的推动下，用深度学习神经网络的方法使得我们在研究
