第二章 图像去噪原理与神经网络简介 9 在上图去噪框架中有几个需要注意的点，第一是分解的图片块的大小不是盲 目的， p p 大小取得不同，则最终去噪的效果也不尽相同，取图片块太小，当噪 声较大时，此时去噪的结果会产生更多的可能性。而加噪的过程是不可逆的，因 此这样一来学习将变得非常复杂，找到公式（2-5）中的逼近 -1 的 f 函数将变更加 困难。另外一方面，虽然理论上来说取更大的 p p 是更好的，但实际情况并不是 如此，图片越大计算量越大，所以一般需要实验后折中取值。为了分开学习降低 复杂度，所以我们得折中选取了一个合适我们去噪模型的尺寸。在这个方面，尺 寸大小对去噪效果的影响在文献[10]中已经做过比较，不再详细展开。另外一点需 要注意的是，图像拆分处理之后是如何聚合并还原成原图像大小的。实际上我们 可以这样理解，对于每一个分别去噪的图片块，经过一个处理函数从 p p 变成 q q ，最后将这些尺寸为 q q 的图片按在原图中像素的位置点重聚回去，如果有 很多不同的图片块具有重叠的像素位置，则对这些重复的位置采用加权求平均或 者高斯平均的方法算出最终聚合回原图变成 m nR  的去噪图像。在神经网络中则是 采用全连接层的方式还原成 m nR  的去噪图像，其整体思想也是拆分再聚合。 2.2 人工神经网络 20世纪 80年代，人工智能领域兴起了人工神经网络（Artificial Neural Network， ANN）的研究热潮，ANN 也被人们简称为神经网络。它是一种仿照生物学中的神 经网络结构而设计的类似的网络结构，有点类似于生物脑细胞中的响应过程，通 过网络拓扑结构模拟生物神经元细胞的连接方式，以大量的简单原件构成一个复 杂的网络，以其强大的并行计算能力，高效的自主学习能力和高容错性能力进行 智能化自适应学习的网络。是一种高度非线性的模拟生物神经系统的网络结构， 可以解决复杂非线性运算和逻辑运算的网络系统。 2.2.1 神经元 如图 2-3 所示，为一个生物神经元，主要有细胞核，树突、轴突、突触、髓鞘 等结构。我们知道生物的脑神经网络由众多神经元一一连接而形成网络，树突和 突触主要用来收集传递信息，轴突主要作用相当于放行兴奋信号，阻挡抑制电平 信号。神经元就像一个处理器，释放或抑制电平信号。

针对传感器节点在自身定位过程中,受煤矿井下巷道复杂环境因素的影响,导致定位结果不够精确的问题,利用GIS系统的地图管理功能和人工神经网络无需建立数学模型的特点,提出了一种基于GIS和人工神经网络的修正方法。实验结果表明:该方法对存在误差的节点坐标进行了有效的修正,从而提高了节点自身定位的精度。

人工神经网络（ArTIficialNeuralNetworks，ANN）系统是20世纪40年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（BackPropagaTIon）算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。

基于单片机的步进电机的最优化控制，丁婷，，介绍采用闭环步进电机最短时间最优控制的一种新方法，提出步进电动机最优控制的数学模型和最优控制策略，给出采用单片机实现最优

1.领域：matlab，PSO优化控制器算法 2.内容：在PV光伏阵列发电系统中,通过PSO优化控制器实现电网控制,simulink仿真+代码操作视频 3.用处：用于在simulink中实现PSO优化算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

这是人工神经网络我们的作业，如果想学习人工神经网络这门课的话，可以看看，都是用MATLAB做的

内容比较详细、基础，能够学习基本的的低频振荡机理

在本文中，我们考虑了为连续时间非线性系统开发控制器的问题，其中控制该系统的方程式未知。 利用这些测量结果，提出了两个新的在线方案，这些方案通过两个基于自适应动态编程（ADP）的新实现方案来合成控制器，而无需为系统构建或假设系统模型。 为了避免对系统的先验知识的需求，引入了预补偿器以构造增强系统。 通过自适应动态规划求解相应的Hamilton-Jacobi-Bellman（HJB）方程，该方程由最小二乘技术，神经网络逼近器和策略迭代（PI）算法组成。 我们方法的主要思想是通过最小二乘技术对状态，状态导数和输入信息进行采样以更新神经网络的权重。 更新过程是在PI框架中实现的。 本文提出了两种新的实现方案。 最后，给出了几个例子来说明我们的方案的有效性。 （C）2014 ISA。 由Elsevier Ltd.出版。保留所有权利。

随着间歇性电源(分布式风电、光伏)在中、低压配电网中渗透率的提高，多个微电网可能共存于一个区域配电网中，各微电网间能量互济与协调控制的微电网群技术开始引起广泛的关注。以微电网研究为基础，分析了微电网群的典型特征及拓扑结构。以微电网群功率波动为研究对象，建立了微电网群功率波动熵值的动态调度模型，采用量子粒子群优化算法进行求解实现优化控制。仿真结果验证了所提微电网群功率优化控制方法的正确性和有效性。