采用C0复杂度算法,分析了Logistic映射、简化Lorenz系统和超混沌Lorenz系统的复杂度特性,并与系统的Lyapunov指数谱和分岔图进行对比,结果表明,C0复杂度能正确反映系统的复杂度特性;三系统复杂度从大到小依次为Logistic系统、超混沌Lorenz系统和简化Lorenz系统。将C0复杂度算法与谱熵算法(SE )和强度统计算法(LMC )计算结果对比,进一步说明C0算法分析混沌系统复杂度的有效性。系统复杂度随时间演化的特性分析表明,系统复杂度在一定范围内波动,即系统具有演化稳定性,两连续系统中 y序列复杂度最大。为混沌系统应用于信息加密、保密通信领域提供了理论与实验依据。
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详细说明DL4J作为Java深度学习接口的特点以及使用方法,包括构建不同神经网络类型比如卷积,循环,前馈,以及从训练集构建到模型评估的全流程手把手教学
2022-11-16 21:34:30 4.82MB 深度学习 Java DL4J 神经网络
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这个例子显示了在高斯白噪声作用下,使用人工神经网络(ANN)对2DOF系统进行系统辨识。神经网络由以下几层组成:-输入层:4个节点。-隐藏层,-输出层
2022-11-16 21:13:43 2KB 系统辨识
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神经网络控制已发展成为“智能控制”的一个新的分支,属先进控制技术,为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题,开辟了一条新的途径。《神经网络控制》分五章阐述了(人工)神经网络理论基础,基于神经网络的动态系统模型、逆模型及其辨识问题,神经网络控制的多种结构及其设计问题,遗传算法的寻优机理,遗传算法与系统辨识、遗传算法与神经控制问题。 《神经网络控制》适合作为高等工科院校自动控制、信息处理、工业自动化、模式识别与智能控制等专业高年级本科生、研究生的教材或教学参考书,也适用于从事以上专业的工程技术人员阅读。
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新型忆阻细胞神经网络的建模及电路仿真
2022-11-16 16:37:51 1.25MB 研究论文
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博客:pytorch 搭建神经网络最简版 配套资源
2022-11-16 15:02:17 13KB 神经网络
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本硕博研究专用 其中常规PID和模糊PID是用仿真实现的,神经网络PID是用编程实现的。
2022-11-16 11:30:40 307KB PID 神经网络 模糊
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这是一个关于卷积神经网络的基础入门学习PPT,适合初学者,已经汇报讲解者。
2022-11-15 22:02:36 2.42MB 卷积神经网络 CNN 人工智能 深度学习
这是包含1000只猫(Cat)的数据集,均为图片格式(命名以.jpg结尾)
这是可以用于训练CNN或者RNN等人工智能网络结构的dog数据集。其中包含1000只dog的图片,命名均为.jpg结尾。