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为了解决复杂非线性系统的建模问题,提出一种基于超立方体分割的分片线性逼近模型.该模型将定义域分割成超立方体,在每个超立方体......
非线性函数逼近作为统计理论的一个重要分支,在模式识别中有着广泛的应用.以非线性函数问题为背景,详细讨论了BP网络和支持向量机......
神经网络具有良好的学习特性,而小波变换具有良好的时频局部化特性,将二者结合在一起构成小波神经网络,网络隐层采用morlet小波函......
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<正>Designing a fuzzy inference system(FIS)from data can be divided into two main phases:structure identification and pa......
研究神经网络的结构优化，提出采用基于贡献值与输出连接的权重来修剪节点，节点是直接剪枝而不是消除存有内在联系的节点；该方法认为神......
针对径向基函数（RadialBasisFunctions，RBF）神经网络结构参数确定问题，提出了一种基于蛙跳算法优化RBF神经网络参数的新方法。将RBF神......
针对BP神经网络易陷入局部极小点、泛化能力低的缺陷，提出了BP神经网络的IAPSOBPNN（Particle Swarm Optimization with Immmaity Alg......
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为了开发对科研实验数据的非线性关系精确建模工具,该文讨论了将遗传算法GA和神经网络算法结合,并使用Matlab软件实现计算过程。针......
采用SHT71智能型温度、湿度复合传感器实现温湿度的检测,利用CMAC神经网络的非线性函数逼近功能,建立热舒适度软测量仪表模型,克服......
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神经网络的建模方法的主要特点是模型易于实现（辨识模型即为神经网络本身）和对非线性映射的逼近性能良好，为非线性系统黑箱辨识问题提......
