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神经网络是单个并行处理元素的集合,可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。本文利用神经网络的模型,根据一般BP神经网络的设计原则,在传统的PID控制器的设计基础上,介绍了自适应神经元PID控制器的设计过程,与传统的PID控制器进行了比较,并进行了实验的仿真。
自适应神经元PID控制器的设计
【摘 要】
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神经网络是单个并行处理元素的集合,可以通过改变连接点的权重来训练神经网络完成特定的功能。本文利用神经网络的模型,根据一般BP神经网络的设计原则,在传统的PID控制器的设
【机 构】
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天津工业大学计算机技术和自动化学院
【出 处】
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科技广场
【发表日期】
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2009年1期
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本文提出了一种既能保持图像特征又能加快扩散速度的自适应扩散模型。首先,该模型利用平均梯度矩阵的特征值区分出图像的平坦区域、线条边缘和角点;其次,该模型根据平均梯度矩阵及其特征向量来控制图像信息的扩散方向;这样,该模型可以在不同的区域自适应地选择不同的扩散方向和扩散速度,从而很好地保持了图像特征并自适应地加快了扩散速度。实验结果表明,该模型可以保持图像结构特征,抑制噪声,应用到数字图像修复中,既能加
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