B样条网络相关论文
时间序列预测在日常中十分常见,分析和研究预测对生产生活有着非常重要的作用。人工神经网络具有很强的非线性处理能力,为非线性时......
为了弥补单一的神经网络在非线性动态系统建模和应用中表现出来的易陷入局部最小值、训练时间长、校验精度低、泛化能力差等缺点和......
本文以辽宁省自然科学基金资助项目“高速高精数控加工中心直线伺服精密控制技术研究(No.20022037)”为背景,结合被控对象的实际特......
针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统,在分析影响直线伺服跟踪精度因素的基础上,采用学习前馈控制(LFFC)策略对其进行有效的补偿......
研究了使用线性动态神经网络与非线性的静态网络相结合的混合建模方式解决复杂非线性系统的建模问题.使用混合神经网络建模,可以降......
为有效实现非线性时间序列的实时预测，建立了一种B样条优化网络预测模型。在网络结构的设计中，将各个样条基函数的权值参数和节点位......
针对永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统,在分析影响直线伺服跟踪精度因素的基础上,采用学习前馈控制(LDDC)策略对该伺服系统进行有......
针对高精度数控机床用的交流永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统,分析研究了PMLSM的端部效应对直线伺服系统跟踪性能的影响,并在此基......
本文提出Ｂ样网络的一种自适应学习算法，在这种算法中，网络隐层Ｂ样条基函数的个数根据训练数据自动确定，而非零Ｂ样条基函数对应的内结点位......
将改进的支持向量回归机与B一样条网络相结合，提出了一种建立回归曲线模型的新算法。实验仿真结果说明了这种算法是可行和有效的。......
为了提高非线性时间序列的预测精度，建立一种粒子群优化B样条网络预测模型。在设计网络结构时，设置样条基函数节点作为独立变量，然后......
将ε-支持向量回归机与B-样条网络相结合，提出了一种建立回归曲线模型的新算法．实验仿真结果说明了这种算法是可行和有效的．......
针对阳离子聚合反应器的温度分布建模与控制问题,提出了一种基于B样条神经网络的广义PI控制方法.首先采用B样条复合网络建立分布函......
利用多领域建模方法和面向对象建模语言，对由直线电机构成的驱动系统试验台进行了建模与分析。B样条网络作为自学习前馈控制器（LFFC）......
B样条学习前馈控制（LFFC）是一种在被控系统不能精确建模时仍能保证跟踪性的控制方法。本文详细给出了B样条学习前馈补偿器的设计方法......
针对直接驱动的永磁直线同步电机(PMLSM)伺服系统,在分析研究PMLSM的端部效应负载扰动及系统参数变化等不确定性因素对伺服系统性......
针对直接驱动的永磁直线同步电动机(PMLSM)伺服系统，在分析影响直线伺服跟踪精度因素的基础上，采用学习前馈控制(LFFC)策略对其进行......
