神经网络灵敏度分析对网络结构设计、硬件实现等具有重要的指导意义，已有的灵敏度计算公式对权值和输入扰动有一定限制或者计算误差较大。基于Piché的随机模型，通过使用两个逼近函数对神经网络一类Sigmoid激活函数进行高精度逼近，获得了新的神经网络灵敏度计算公式，公式取消了对权值扰动和输入扰动的限制，与其他方法相比提高了计算精度，实验证明了公式的正确性和精确性。
2022-09-17 15:36:48
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摘要：提出了一种基于重复控制和电网电压前馈控制相结合的光伏并网发电系统。重复控制可以抑制周期性的负载扰动，改善稳态情况下的并网电流波形；同时，采用电网电压的前馈控制来抵消电网的影响，使系统近似成为一个简单的无源跟随系统。实验结果表明，控制策略简单有效，系统的并网电流波形较好。关键词：并网；重复控制；前馈控制0 引言 近年来，随着能源消耗的大规模增加，可再生能源受到了广泛重视，各种并网发电装置的应用逐渐增多。然而，随着投入使用的并网逆变装置增多，其输出的并网电流谐波对电网的污染也不容忽视，根据相关标准[1]，并网逆变器输出的电流波形总谐波畸变率应该<5％，各次谐波畸变率应<3％。基于此，
2022-08-28 12:51:11
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摘要：提出了一种基于重复控制和电网电压前馈控制相结合的光伏并网发电系统。重复控制可以抑制周期性的负载扰动，改善稳态情况下的并网电流波形；同时，采用电网电压的前馈控制来抵消电网的影响，使系统近似成为一个简单的无源跟随系统。实验结果表明，控制策略简单有效，系统的并网电流波形较好。 关键词：并网；重复控制；前馈控制引言近年来，随着能源消耗的大规模增加，可再生能源受到了广泛重视，各种并网发电装置的应用逐渐增多。然而，随着投入使用的并网逆变装置增多，其输出的并网电流谐波对电网的污染也不容忽视，根据相关标准[1]，并网逆变器输出的电流波形总谐波畸变率应该<5％，各次谐波畸变率应<3％。基于此，本系统
2022-08-28 12:47:51
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本文考虑采用平滑L0正则化（BGSL0）的批梯度方法进行训练和修剪前馈神经网络。 我们展示了为什么BGSL0可以产生稀疏的权重，这对于修剪网络。 我们证明了在温和条件下BGSL0的弱收敛和强收敛。 还获得了误差函数在训练过程中递减的单调性。 两个例子是用来证实理论分析并显示BGSL0的稀疏性比三个典型Lp正则化更好方法。
2022-07-15 16:52:19
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针对时间序列识别的难点，介绍了一种被称为动态时间规整神经网络（DTW-NN）的新颖的时间序列识别模型，DTW-NN是一种利用动态时间规整（DTW）的弹性匹配能力来将层的输入与权值动态对齐的前馈神经网络。通过这种方式，DTW-NN能够解决时间序列识别的困难，例如在前馈结构中的时间失真和可变模式长度。结合在4个不同的数据集上的实验，证明了DTW-NN的有效性：在线手写字符、基于加速度计的活跃的日常生活活动、阿拉伯数字口语的Mel频率倒谱系数（MFCC）和叶形的一维质心半径序列。通过在这些数据集上获得的结果，证明了该方法是一种有效的时间模式学习的通用方法。
2022-07-04 13:33:30
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随着无线通信的迅速发展，频谱资源变得越来越稀少，对不同卫星系统传输的数据的需求不断增长，并且随着无线通信与移动通信系统的融合变得越来越普遍。高阶调制信号用于传输较多的数据，同时这也变成了一种趋势。但高阶调制信号，星座点密度更大，Euclidean Distance更小，对频率和相位变化更敏感，使载波同步变得困难。
同时，由于在通信过程中，需要传输的信号发生抖动，以及两端位置的不同，会导致普勒频率偏移，必然导致载频偏差更大。无线通信在发展迅速，空间电磁场越来越复杂，信道被各种信号填充，从而对正常通信产生干扰。有效的载波同步算法是无线通信传输中解决这些问题的重要一步，所以本文就这些问题研究了几种常见的载波同步算法。
本文介绍了载波同步的基本流程，参数估计的指标，然后简述了各种载波同步算法的底层原理，进一步研究了具体的开环前馈载波同步算法，本文研究包括Kay算法、Fitz算法、L&W算法、L&R算法、M&M算法，并通过仿真比较各算法的估计性能。
2022-06-27 19:08:10
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