程序员健康指南

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卷积神经网络CNN从入门到精通

卷积神经网络CNN是Deep Learning的一个重要算法，在很多应用上表现出卓越的效果，中对比多重算法在文档字符识别的效果，结论是 CNN 优于其他所有的算法。CNN在手写体识别取得最好的效果，将 CNN 应用在基于人脸的性别识别，效果也非常不错。前段时间我用 BP 神经网络对手机拍照图片的数字进行识别，效果还算不错，接近 98%，但在汉字识别上表现不佳，于是想试试卷积神经网络。

支持向量机入门

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995 年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。

斯坦福公开课-机器学习讲义

斯坦福公开课-机器学习讲义

十五个经典算法研究与总结

本经典算法研究系列，涵盖 A*.Dijkstra.DP.BFS/DFS.红黑树.KMP.遗传.启发式搜索.图像特征提取 SIFT.傅立叶变换.Hash.快速排序.SPFA.快递选择 SELECT 等 15 个经典基础算法，共计 31 篇文章，包括算法理论的研究与阐述，及其编程的具体实现。

微软面试 100 题系列

微软面试 100 题系列，共计 11 篇文章， 300 多道面试题， 截取本 blog 索引性文章：程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、数据挖掘 5 大系列集锦，中的第一部分编辑而成。

自适应模糊控制理论的研究综述

针对近or年来自适应模糊控制的主要研究成果,从模糊系统、模糊控制、稳定性、模糊逼近和神经网络等方面较详细地概括与分析了自适应模糊控制理论的研究与进展,特别是在助apunov稳定性理论下,基于模糊模型的自适应模糊控制与普棒控制、滑模控制等传统方法的结合与互补为非线性系统建模与控制提供了强有力的工具。最后对自适应模糊控制新的研究方向进行了展望,模栩建模与自适应控制的研究具有重要的理论和实际意义。

无刷直流电机直接转矩模糊控制研究

为简化无刷直流电机控制系统的结构同时又能使其具有较快的转矩响应速度，论文提出一种新颖的控制方案，将直接转矩控制和模糊控制相结合应用于无刷直流电机控制 系统中。直接转矩控制省掉了复杂的矢量变换，使系统结构简单且响应迅速，但是转矩脉动相对较大；而模糊控制鲁棒性强，根据转矩偏差和转矩偏差的变化率，模糊调节电压矢量作用时间，减小转矩脉动。新型的控制策略不仅具有良好的动态特性和简单的结构，其它性能也可与传统的无刷直流电机控制系统相媲美。利用MATLAB对系统进行了仿真，并对两种不同控制方法的实验结果进行比较。通过比较可以看到模糊直接转矩控制方法实现了对转矩和电流的有效控制，更优于传统的控制方法。

无刷直流电机调速控制系统

本文以无刷直流电机调速控制系统在焊接行走设备中的应用为研究背景,设计了一 种基于DSP的无刷直流电机调速控制系统。整个直流控制系统的设计采用的双闭环控制,系统外环为转速环,内环为电流环。设计了一种基于控制量调节的Ftlzzy一H控制方法并将其应用在转速环中。该方法主要是根据系统给定速度与反馈速度之间的偏差量取值范围来决定使用模糊控制方法还是带死区的PI控制方法。在模糊控制器中,使用Majnd翻关系生成方法并且经过大量实验得到一种基于该系统的模糊控制规则。运用MATLAB/S加ulink工具对该系统进行仿真,仿真结果表明,该系统响应速度快,基本无超调,抗干扰能力强,具有较高的控制品质。

模糊控制神经网络的无刷直流电机直接转矩控制系统研究

本文从无刷直流电机数学模型出发，系统地阐述了无刷直流电机直接转矩控制理论，针对无刷直流电机的特点，分析讨论了空间矢量调制的直接转矩控制（SVM-DTC）具体设计了控制技术的实现方案，包括参考矢量的生成和空间电压矢量调制方法，；详细分析了将模糊控制和神经网络应用于控制系统中的方法，设计了模糊控制和直接转矩相结合的空间电压矢量选择表，利用神经网络算法获取精确的磁链信号；建立了基于 Matlab/Simulink 的无刷直流电机直接转矩控制的仿真模型，并对其进行了仿真分析；选用 TMS320LF2407 作为微控制器，将系统的参数自调整模糊控制算法，BP 神经网络控制算法以及 PWM 输出，转子位置、速度、相电流检测计算等功能模块编程存储于 DSP 的 E2PROM，实现了对无刷直流电动机的全数字实时控制，并得到了良好的实验结果。