函数近似相关论文
有机玻璃具有优越的光学和电气性能,而且耐化学腐蚀,因此被广泛地应用于航空工业、光学仪器及其它工业,但它在大气中受紫外光等因......
应用自洽和全电子的线性化缀加平面波方法,在密度泛函近似和间隙区完整势函数近似下,计算了58种元素晶体的结合能。它们不但包括简单金......
该文研究基于平均报酬准则的强化学习问题及其各种学习算法,主要成果可概括如下:即时差分学习:该文首次给出了基于平均报酬准则问......
该文主要研究基于动态规划的强化学习算法,在已有的学习结构和学习算法的基础上,提出了几种改进的学习结构和学习算法,主要成果可......
机器人足球(RoboCup)是一个研究多智能体系统在实时对抗环境下决策与合作问题的平台。由于分布性、实时性、动态性、异步性等特点,......
用干涉滤光片检定可见分光光度计的波长误差时,有人问:可否不调空白透射比为100%而直接靠转变波长盘寻找透射峰呢?如果可以这样做,......
本文详细讨论了采用童展和函数法和董履和函数近似法对聚氯乙烯的分级数据的处理过程,获得了聚氯乙烯的Mn。Mw、和Mn及多分散指数,并作出了......
本文首先回顾颇为一般的锁相环系统的基本相位噪声方程,并假定这些方程对输出频率平方归一化.这样,即使在复杂的频率合成的情况下,......
对比不同函数近似形式在过冷壁面与不同熔融物过热度下与精确解析解间的误差,选取适合计算过冷壁面上过热熔融物凝固问题的函数近......
函数逼近有一致逼近和平方逼近,有多项式逼近或三角函数逼近,常用的逼近方法有函数按正交多项式展开、最小二乘法、傅立叶(Fourier......
本文作者采用模糊神经网络的方法探讨了如何为一个Agent赋予个性化特征以及一个Agent如何代表用户搜索新数据库.本文所给的自适应......
用一恰当的神经网络能任意精度地近似一连续函数,这已经从理论上被证明.该文就这一理论给出了一种产加隐结点来实现的方法.具体步......
在单缸膜片式气压驱动系统中,由于气压的可压缩性以及易受外界各种干扰因素的影响,使其成为时变的高度非线性系统,导致系统的动力......
【正】 一、前言近年来钡铁氧体磁粉的研究及应用引起了人们极大的兴趣。现已用来制备高密度软磁盘(3.5in,4MB),专业用Hi8mm录像带......
最简单的初等函数实现方法是查找表,但其只有与简单算术操作相结合才可实现单精度的函数近似;在介绍已有同类研究后,文章提出了一......
这篇论文研究平板波导然后匹配的效率在之间的结束衍射远地并且它的 Gaussian 近似的地被分析导致分叉一半角度的一个新定义。最后......
极限运算中的函数近似代换孙洪岩本文提出的方法是:在求极限的过程中,对所讨论的函数作近似代换,可以使一些“难题”迎刃而解。同时,对......
In this paper, a constructive theory is developed for approximating functions of one or more variables by superposition ......
为了解决车载容迟网络(VDTN)中节点间歇性连接导致的传输性能下降问题,提出了基于节点传输能力的服务分发协议(NDCSD).在NDCSD协议设......
将人不可及的观测通称为遥感。高光谱卫星遥感数据是由人造卫星获得的一系列地表物体电磁波信号反射值。高光谱数据信息含量大,其......
【正】在求函数近似值的计算中,常用微分给出近似公式,虽然计算简便,但是当给定点的一阶导数为零时,这个近似公式误差相对较大, 无......
对非周期不可约Markov链上的线性函数近似平均报酬指标即时差分学习方法进行了研究.近似器由权值进行增量更新的固定特征函数线性加......
采用量子流体动力学方法(QHD)研究电子穿过隧道结的概率.将复数形式的波函数表示为指数形式,给出Lagrange框架下C和S的时间演化方程,......
空中作战逐渐成为现代军事对抗的主力,随着无人机的军事应用逐渐增多,当今主要大国也更加重视无人战斗机的发展,无人机将成为未来......
为求解大状态空间的强化学习问题,提出了一种基于状态聚类的SARSA(λ)强化学习算法,其基本思想是利用先验知识或事先训练控制器,对......
这份报纸论述一个适应文饰的 Haar 功能近似方法为泛滥的 alkali-surfactant-polymer (ASP ) 获得最佳的注射策略。在这进程,不一致......
强化学习是一种通过与环境进行“试错”交互寻找能够带来最大期望累积奖赏策略的学习方法。根据学习过程中行为策略与目标策略是否......
讨论了时间序列趋势预测研究的现状和典型方法,并在时间序列预测中引入神经网络方法。介绍了水文时间序列趋势预测挖掘系统的设计与......
强化学习是通过最大化累积的期望回报来获取最优策略的一种重要机器学习方法。根据是否需要模型知识,强化学习方法可以分为模型相......