简介:BP神经网络分类器在信号识别领域得到了比较广泛的应用,针对其低信噪比环境下识别率相对较低的问题,引入人工蜂群算法(ABC),将求解BP神经网络各层权值、阂值的过程向蜜蜂寻找最优蜜源的过程转变,最后阐述了一种以人工蜂群算法为基础的神经网络分类器设计方法(ABCBP算法),并以2ASK,2FSK,2DPSK信号为例,对信号进行小波包分解后,将信号各频段的能量值数据作为实验样本,对其进行了信号分类。仿真结果表明:基于人工蜂群算法的优化BP神经网络分类器,即使在5dB的信噪比环境下,仍可达到94%以上的识别率,并具有较好的稳定性,这为信号识别领域中分类器的设计提供了一个很好的理论依据。
简介:描述了嵌入式智能家庭的网络结构和一种基于Web的虚拟仪器的技术新测控方式。联系两者的关系提出了基于Web虚拟仪器技术提供的智能家庭服务的方式,并运用实验室虚拟仪器集成环境(LaboratoryVirtualInstrumentEngineeringWorkbench,简称LabVIEW)软件平台构建一家用设备温度测控服务简单模型加以说明。