由于码间干扰的影响，导致可见光通信系统的误码率提升。为此，提出了一种基于人工神经元网络(ANN)的 接收系统，采用角度分集接收技术采集信号，并通过神经元网络对所获得的多组数据进行合并优化构成总的输出 信号。该接收系统可以有效地降低码间干扰对系统的影响，提高接收信号的信噪比(SNR)，降低系统的误码率 (BER)。采用Matlab 软件模拟仿真信号传输实验以验证该系统的性能及优越性。仿真结果表明，在信源与环境的 信噪比相同情况下，基于神经元网络均衡处理的分集接收系统误码率比传统的使用单输入单输出(SISO)技术的系 统误码率更低，并且可以减弱码间干扰所带来的影响。优化了可见光通信(VLC)系统的信道性能，具有广阔的应用 前景。

最短路径规划完整代码，适合神经网络路径规划方面学习交流使用，可使用直接用MATLAB打开运行

多个神经元分类，又称模式联想。对如下输入、输出样本进行分类。要求用MATLAB画出最后的线形图。 p=[0.1 0.7 0.8 0.8 1.0 0.3 0.0 -0.3 -0.5 -1.5;1.2 1.8 1.6 0.6 0.8 0.5 0.2 0.8 -1.5 -1.3] t=[1 1 1 0 0 1 1 1 0 0;0 0 0 0 0 1 1 1 1 1]

深度学习必备！人工神经网络理论、设计及应用_第2版

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通过人工神经网络算法与参数灵敏度分析的结合，找到了一种新的工程系统功能模拟和变化分析方法。神经网络可以有效地解决复杂、非线性系统的功能模拟问题，其传递函数的可微性为参数灵敏度矩阵的求解提供了保证，从而方便寻找系统输入属性与输出属性之间的影响因子。同时，该模型具有良好的扩展性，可以更加全面地考虑系统影响因素。经实例仿真分析表明：该方法在工程分析方面，能够快速找到属性之间的关联程度，得到准确、稳定的分析结果，满足工程分析需求。

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文章分析了分布式发电对保护范围、灵敏度以及自动重合闸装置的影响,并提出了基于故障分量的自适应电流速断保护与BP人工神经网络相配合的方案。该方案利用故障电流序分量识别故障类型,BP人工神经网络间接找出系统等效阻抗的变化规律,实现了自适应电流速断保护的功能。最后,对一个10kV配电系统进行仿真,验证了保护方案的有效性。

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