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大型船舶监控是一个参数众多的非线性复杂系统,传统的专家系统和智能化系统面临着挑战.基于耦联式多层神经网络的大型船舶临控系统有别于其他传统的系统,基本思路是:首先将大型船舶分成数量众多的多阶子系统,每个底层的子系统由单元神经网络进行神经计算,给出各因素的表现程度,然后将各因素的评判程度作为该子系统的上一阶子系统的评价网络的输入值,经过神经计算,得出该子系统的上一阶子系统的评价结论,以此类推,直至给出大型船舶的评价结论.实验数据与结果符合神经网络系统给出的结果.系统知识库易于更新和维护,提高了系统的自学习能力,避免了传统专家系统中的"知识爆炸"问题. 相似文献
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WINDOWS的WAV文件提供的语音信息可以满足语音特征识别的要求。根据讲话者在讲话时鼻腔相对固定以及汉语鼻音声母少的特点,使用极零模型,并以所有汉语鼻声母音节的零点谱为参数,实现汉语讲话音辨别,所选择的参数有效,系统模板存储量少,系统训练和识别的运算量小。 相似文献
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详细地介绍了神经网络在管理工程方面的具体应用,并以大型水下设备为例,介绍了具体的实施方案,对监控管理及辅助决策分析系统作出了比较详细的分析。 相似文献
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