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[会议论文] 作者:张殿治, 来源:中国电子学会电路与系统学会第十二届年会 年份:1995
[会议论文] 作者:王建华,张殿治, 来源:2000年中国控制与决策学术年会 年份:2000
提出一个具有6层神经元的前馈模糊神经网络模型,是一个归一化的网络。该网络模型可完成模糊推理过程,能从数值信息或语言信息中建立模糊规则库。在学习算法中,给出一种有效的规则......
[期刊论文] 作者:强勇,张殿治, 来源:系统工程与电子技术 年份:1999
用模糊逻辑算法和改进的B运载霜空空导弹未知攻击区辨识进行了仿真分析,分析结果表明,这两种算法效果均佳,但各有其特点,而且互不能替代,前者的收敛较后者快,后者的精度较前同。用传......
[期刊论文] 作者:刘韬,张殿治, 来源:控制与决策 年份:2000
针对复杂目标识别中的一些难点问题,提出一种新的综合决策网络结构。声纳目标识别的仿真实验表明,这种新的网络模型具有较快的收敛速度,更高的识别率和更强的鲁棒性,并保持了人脑......
[会议论文] 作者:吴岚,张殿治, 来源:中国电子学会第四届青年学术年会 年份:1998
——本文给出了一种新的模糊高斯自生成神经网络FGSN,它采用高斯函数作为隶属函数,用自组织算法调整模糊规则,自生成法产生新的模糊规则。为了增加精度,在运用正确模糊规则的同时......
[会议论文] 作者:项海林,张殿治, 来源:图像、仿真、信息技术第二届联合学术会议 年份:2002
本文对小波神经网络在n维函数逼近中的问题进行了讨论.该网络所用的小波基函数是光滑的,网络讨论了各调整参数对逼近效果的影响,并给出了部分仿真结果....
[期刊论文] 作者:王政炳,张殿治, 来源:系统工程与电子技术 年份:1999
提出了基于Adaline-MLP递归神经网络的非线性自适应滤波器,这种新的滤波器运用了自适应IIR滤波器理论,具有神经网络分布式并行信息处理,较好的容错特性和鲁棒效应等优点,且比传统的滤波器具有更......
[期刊论文] 作者:黄文龙,张殿治, 来源:计算机工程与应用 年份:2003
提出一种新的基于模糊C-均值聚类(FCM)和实值遗传算法(RVGA)的模糊神经网络(FNN)。在对模糊规则进行训练之前,利用模糊C-均值聚类从训练数据中提取出典型数据,以删除野值和协调...
[期刊论文] 作者:姚圣华,张殿治, 来源:西部电子 年份:1990
[期刊论文] 作者:冀捐灶,张殿治, 来源:空军工程学院学报 年份:1999
针对多输入多输出编码器设计中存在的问题,在实时性要求不高的场合,提出了应用最新型单片机进行设计的一种简便方法,并给出了具体的步骤和一个应用实例。该方法使复杂的编码器设......
[会议论文] 作者:方越平,张殿治, 来源:全国滤波器专题讨论会 年份:1990
[会议论文] 作者:刘利学,张殿治, 来源:全国滤波器专题讨论会 年份:1990
[会议论文] 作者:张殿治,方越平, 来源:中国第十届电路与系统学术年会 年份:1992
[会议论文] 作者:张殿治,方越平, 来源:中国第十届电路与系统学术年会 年份:1992
[会议论文] 作者:林成浴,张殿治, 来源:中国电子学会电路与系统学会第十二届年会 年份:1995
[期刊论文] 作者:强勇,张殿治,王振家, 来源:系统工程与电子技术 年份:1999
用模糊逻辑算法和改进的 B P算法对某空空导弹未知攻击区辨识进行了仿真分析。分析结果表明这两种算法效果均佳,但各有其特点,而且互不能替代。前者的收敛较后者快,后者的精度(在有......
[期刊论文] 作者:游培寒,张殿治,张建邦, 来源:系统工程与电子技术 年份:2002
在Hopfield网络(HNN)权值训练中采用了传统HNN训练的方法,把权值矩阵压缩为一个向量,简化了权值训练过程,增大了HNN的容量.但在回想阶段HNN产生了大量寄生点,相关文献提出了...
[期刊论文] 作者:黄文龙,张殿治,张勇强, 来源:现代雷达 年份:2003
提出基于一种新的鲁棒性径向基(RBF)神经网络的辐射源威胁评估方法.此网络应用Log-Sigmoid函数作为基函数,避免了学习过程中的不稳定状态,并且比传统的RBF有更好的学习性能和...
[期刊论文] 作者:雷洪利,张殿治,刘文华, 来源:空军工程大学学报(自然科学版) 年份:2000
传统的控制方法大多需要知道被控对象的数学模型 ,而许多复杂的实际系统 ,其准确的数学模型往往不易得到 ,或者难以求解。采用自适应滑模变结构控制方法 ,对形如 x(n) =f( x,...
[会议论文] 作者:黄文龙,张殿治,张勇强, 来源:图像、仿真、信息技术第二届联合学术会议 年份:2002
提出基于一种新的鲁棒性径向基(RBF)神经网络的辐射源威胁评估方法.此网络应用Log-Sigmoid函数作为基函数,避免了学习过程中的不稳定状态,并且比传统的RBF有更好的学习性能和...
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