【摘 要】
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该论文对神经网络及非线性滤波进行了研究,主要完成了以下的研究工作:研究了神经网络理论与自适应滤波算法,研究了基于神经网络的自适应非线性滤波器.重点探讨了基于径向基函
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该论文对神经网络及非线性滤波进行了研究,主要完成了以下的研究工作:研究了神经网络理论与自适应滤波算法,研究了基于神经网络的自适应非线性滤波器.重点探讨了基于径向基函数(RBF)网络的非线性滤波,它具有训练时间短、所用神经元数目少、精度高等突出优点.给出了RBF网络的在线训练算法、步骤以及阈值参数的选取原则.最后通过实例,利用MATLAB作为仿真软件,将RBF网络应用到自适应噪声抵消系统及石化企业RON研究法辛烷值测量中,验证了RBF网络在非线性滤波方面的优越性.可以看到,神经网络用于非线性滤波具有广阔的发展前景.
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