人脸识别硬件 在FPGA上实现基于人工神经网络的人脸识别

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在城市交通环境，交通流的正确预测是比较困难，因为多个十字路口，这使得预设的交通控制 模型之间的相互作用和纠缠在一起，不能在所有的交通情况下始终保持高性能的预测。考虑 到的强化学习的所具有的自主学习能力，本文提出了基于多智能体强化学习的交通信号控制方 法。没有预设的控制模型，多协作代理可以学习相应的实时交通状况下的最优控制策略。通过 实验结果证明了这种方法的可行性和有效性。

人工神经网络法预测时用电量，徐志敏，，在生产和生活中，电是人们不可缺少的物质，它对经济和社会起着不可替代的作用。本文给出了预测时用电量的方法，根据城市时段用电

模式识别与神经网络的关系。主要包括：人工神经元模型、神经网络学习方法、前馈神经网络及其主要方法、神经网络模式识别典型方法、Matlab神经网络工具箱介绍及应用。

人工神经网络SOM算法,懂这个的人很有用,希望能给大家帮助

本书内容包括：绪论、数学基础、最优控制中的基本问题、最优控制的计算方法、规范型最优控制问题、最优脉冲控制问题等。

基础论文（发表在《应用软计算》杂志上）： Mathew Mithra Noel, B. Jaganatha Pandian，使用基于新人工神经网络的强化学习方法控制非线性液位系统， 应用软计算，第 23 卷，2014 年，第 444-451 页，ISSN 1568-4946， https: //doi.org/10.1016/j.asoc.2014.06.037。 ( http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494614003111 ) 代码演示了复杂非线性系统的 RL 控制。 相互作用的双罐液位系统的状态空间模型可以被不同系统的状态空间模型代替，并且可以调整相同的代码来控制其他非线性系统。 大多数工业过程都表现出固有的非线性特征。 因此，使用线性化模型的经典控制策略在实现最优控制方面是无效的。 在本文中，提出了一

设计本系统主要是为了研究可应用于生产实践的果品智能分类系统，希望能通过现阶段我们所学习掌握的一些相关知识来实现一个简单的水果智能分类系统，为设计制作真正的果品智能分类系统做好前期的研究准备工作。

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