逼近能力相关论文
为了减少气象因素对农业采摘机器人轨迹的影响,提出了考虑气象因素的农业采摘机器人轨迹纠偏控制方法,以解决机器人位姿精度较低和......
该文试图从理论上论证在采用单值模糊化，乘积推理规则，中心平均非模糊化及高斯隶属函数条件下，Ｔ－Ｓ所构成的模糊逻辑系统对定义在致密集Ｖ∈......
本文利用Levenberg-Marquardt算法训练三层前向神经网络,实现模糊if-then规则集.针对不同形式的规则集,提出应用区间训练法或参数......
给出了一种简单结构的分式线性神经网络模型,证明该种神经网络可无限逼近Rm.上有界闭子集到Rn上的任意连续映射.而且,证实该种神经......
q-高斯分布的特性是非广延熵指数q控制了q-高斯分布的形状,当选择不同的非广延熵指数q时,q-高斯分布还原为不同分布的函数。采用q-......
在数学中,神经网络的学习能力可以看作是一个函数逼近问题。基于这一观点,我们可以将深度神经网络视为一个函数逼近器。在实际应用......
本文改进了T-S逻辑模糊神经网络模型,针对已有模糊神经网络的模型收敛速度慢、全局逼近能力差等缺点,本文从聚类的方法和模糊规则......
本文给出一种NSHP递归数字滤波器的优化设计方法。该法采用推广的Jury表稳定性检验,并引入一种离散罚函数作为稳定性约束,把一般递......
为克服常规PID算法不能实时调整参数，非线性逼近能力不足的问题，提出了直流电机的径向基函数神经网络(RBFNN)-PID复合控制的策略。运......
依据实验数据, 对影响水分胁迫的各个变量进行分析, 采用相关分析, 判定个因子间相关性强弱，在此基础上，利用m5’模型树算法，建立了水......
集装箱吞吐量是评价港口运营状况的一个重要指标，对港口集装箱吞吐量的中长期预测是港口做规划和布局的重要依据。本文针对运用神经......
本文研究了一类随机非线性系统的自适应跟踪问题。基于Backstepping方法，利用线性可调参数模糊系统的逼近能力，提出了一种自适应设计......
盲均衡作为有效解决码间干扰问题的关键技术,实现它的办法有许多种.神经网络对非线性函数有良好的逼近能力,人们经常用神经网络来......
T-S型模糊神经网络对非线性函数具有良好的逼近能力,其学习算法多采用BP算法.本文将一种新型的非线性混沌映射引入到T-S型模糊神经......
本文首先对复值泛函神经元的结构做一变形，提出了一种复值泛函网络，采用复分析的方法，利用单一复值泛函神经元，借助于正交边界和实值步......
神经网络发展到现在已有十多种模型,王守觉院士提出了双权值神经网络模型[1],与BP网络及RBF相比,双权值神经网络可以用一种更为复......
针对一类非线性系统，利用模糊推理系统对非线性函数的逼近能力，导出了基于Ｌｙａ－ｐｕｎｏｖ稳定性理论的自适应控制器，不但能解决这类非线性系统的跟踪......
在工业控制中,有些温度是非常重要的被控变量,对产品质量具有直接影响.本文依据自适应模糊系统的非线性逼近能力,提出了一种基于竞......
在青霉素发酵过程中,菌体浓度是一个重要的过程参数,但目前的检测手段多为离线测量,不能用于实时控制.RBF神经网络在间接测量方面......
针对一类不确定的延迟非线性系统,提出了一种基于神经网络的变结构控制设计方案.该方案利用神经网络对非线性函数的任意逼近能力,......
提出了一种非线性系统的模型辨识方法。在只有被辨识系统的输入输出数据的情况下,利用一种无监督的聚类算法来进行结构辨识,从而自......
利用径向基函数网络良好的逼近能力、并行计算特性,实现对系统关键线路的暂态稳定极限的在线估计.由径向基函数网络的偏导信息,求......
质子膜燃料电池(PEMFC)工作被认为是21世纪最有希望的绿色发电技术,其原理涉及热力学、电化学、流体力学、传质学等理论,形成一个......
人工神经网络技术在石油物探界的应用日益深入。该文应用人工神经网络的两个性质，即复杂函数的逼近能力和模式分类能力在非线性定量......
本文从微分方程数值解的观点讨论了时间序列分析的随机理论与现代非线性动力学方法的联系，就预报公式而言。非线性动力学方法更具有......
本文概述了多层前向网络研究的发展历史，对其中有代表性的若干成就进行了较为系统的介绍和评论，分析了当前研究工作中存在的一些问题......
回归神经网络具有很强的动态逼近能力，可能用来描述一类复杂的非线性时变动态系统。该文给出了一种三层回归神经网络的数学模型，并给......
该文针对具有两层权值的多输入单输出前馈神经网络分析了网络映射的代数机理，根据输出向量的特点推出隐层输出的表达能力从而确定了......
标准的或许多改进的BP算法大都采用均方误差估计器,致使学习易于陷入局部极小、收敛速度慢和对初始权敏感等。本文针对这些缺点提......
提出了一种基于神经网络的参数辨识方法，该方法与传统的参数辨识方法有着本质的不同。它充分地利用了神经网络对任意非线性函数的逼......
提出一种新型神经元网络结构及其学习算法。这种改进型神经网络(MNN)由两个子神经网络综合构成:线性神经网络(LNN)和递归神经网络(......
该文试图从理论上论证在采用单值模糊化，乘积推理规则，中心平均非模糊化及高斯隶属函数条件下，Ｔ－Ｓ所构成的模糊逻辑系统对定义在致密集Ｖ∈......
基于ＴａｋａｇｉＳｕｇｅｎｏ模型（ＴＳ模型）推导出等延时模糊多变量系统输出的预测模型，提出了等延时模糊多变量系统的自适应控制算法，并简要讨论了闭环系统的......
介绍了神经网络在内燃机性能曲线处理、可靠性优化设计和电子控制技术等方面的应用，以及神经网络在内燃机工程研究中应用前景的展望......
介绍了一种多层局部回归神经网络,并用该网络建立烧结过程的预测模型,提出一种新的学习算法:自适应变步长动态梯度下降法,从而加速......
利用神经网络辨识单区域电力系统的动态模型，并结合模糊逻辑技术具体设计了一种单区域负荷频率的模糊自适应ＰＩＤ控制器。通过动态寻优确......
针对一类过程结构和参数都存在很大不确定性或未知的非线性系统，利用模糊逻辑系统的逼近能力，提出了模型参考自适应模糊控制器设计的......
针对一类非线性连续时间系统，其中非线性函数未知，提出了一种基于神经网络的稳定自适应控制方案．由于控制律的选择基于Ｌｙａｐｕｎｏｖ 稳定性理论，因......
提出 B样条网络的一种改进的学习算法。在这种算法中 ,非零 B样条基函数对应的内结点位置和连接权通过梯度下降法调整。计算机模拟......
