函数逼近相关论文
采用切比雪夫多项式逼近指数函数，并用modelsim进行仿真验证。针对“积之和”的函数形式，采用分布式算法对计算过程进行优化，提高运算......
近年来，球面上的数据学习及球面函数逼近研究越来越受到人们的重视，并引起了研究者浓厚的兴趣。这主要是因为如下两方面：一方面，球面是......
基于神经网络的深度学习在许多不同领域的应用中取得了显著的成果,其中一个重要的原因就是神经网络是一种范逼近器。范逼近定理为......
随着以基因芯片为代表的高通量测量技术的发明和广泛应用,生物数据出现了爆炸式增长,有效利用这些数据理解其背后的生物网络是系统......
函数逼近论是一类数学研究课题,它内容丰富实践性强,并且伴随着悠久的历史,它的发展和现代计算数学的发展紧密联系.在古典时代,逼......
电子标签是射频识别系统的关键组成部分,它作为数据载体,在物品跟踪、标识识别、信息收集等众多方面被广泛应用。无芯片电子标签由......
本文研究了基于马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP)的时延敏感业务的跨层调度问题。在基于TDMA的多用户单业务调度系......
压缩感知是从信号稀疏分解和函数逼近理论发展而来的信号低速率采样理论。该理论通过将高维稀疏信号随机线性投影到低维空间实现信......
该文对一般线性系统和一般可控性,对作为函数逼近器的模糊系统,模糊控制器,模糊系统的正交最小二乘辩识等进行了深入研究.论文的主......
该文先介绍了增强学习的基本理论和经典算法,在经典方法中,价值函数用和状态一一对应的查找表方式表示的,随着状态的增多,将陷入维......
神经网络对于辨识和逼近复杂的非线性系统有优越的性能，已经在工程领域得到广泛而成功的应用。国内外许多学者采用神经网络来建立生......
小波分析是一种新兴的数学分析方法。本文将小波分析理论与传统神经网络理论相结合，用小波函数代替传统神经网络中的sigmoid函数，构......
作为一类具有多学科交叉特点的机器学习方法，强化学习在复杂的决策优化和控制问题中具有广泛的应用背景。但对于大规模或连续状态和......
进入21世纪的人类未能摆脱军备竞赛的阴影,大国间的军备竞赛又有了新发展。如何解释大国特别是超级大国在拥有相对优势的军备水平......
柔性机械臂系统是高度复杂、高度非线性、非最小相位系统,且具有诸多的不确定性,因此,柔性机械臂末端轨迹跟踪问题有很大难度,再加......
插值在函数逼近的理论研究和实际应用中占据着重要的地位。在科学计算中,通常要求插值算子在满足精度的前提下,还要保持函数的某些......
近年来，模糊神经网络以其广义的函数逼近能力，已经受到了广泛的关注。在模糊神经网络的研究中，参数学习问题具有很大的重要性。一般来......
该文应用模态叠架法和振型函数的正交性,建立车-桥耦合振动方程,用Newmark法计算桥梁响应以及车-桥相互作用力.利用最小二乘法由桥......
学习控制是强化学习中的主要任务之一。该任务的目标是获取最大化期望回报的策略。近年来,许多用于求解连续动作空间的策略梯度算......
数值计算方法求解超奇异积分是边界元方法，尤其是自然边界元方法中的重要课题之一。小波分析是近几年来发展起来的新兴学科之一，已广......
随着科学技术的进步和发展,智能生活和生产逐渐走进了人们的视野,相关的技术受到了广泛的关注和研究。图像和视频作为生活和生产中......
强化学习能够处理人工智能领域中很多复杂的问题,具有广泛的应用前景。其中,函数逼近方法可以有效地处理强化学习中大规模、连续状......
【摘 要】本文首先分析了神经网络算法的基本原理，采用Matlab软件编程实现BP神经网络算法。将神经网络算法应用于函数逼近的问题中，......
凸可分分片线性目标函数下的优化问题得到了广泛的研究,但是任意的连续分片线性函数的优化问题尚没有得到较好的解决.本文通过引入......
<正> 一、引言正交多项式函数逼近是一种较好的逼近方法。它独特的一些优点引起人们极大的兴趣。为了说明这一点,以最小二乘法函数......
与传统的监督学习和非监督学习不同,增强学习(Reinforcement Learning,RL)通过与环境进行交互来获得评价性的反馈信号,利用值函数......
该文采用的神经网络为小波网络.由于小波网络与普通的前向网络相比,具有网络结构和参数的确定有理论依据及收敛速度快精度高等诸多......
“数据挖掘”的目标是要从错综复杂的数据中去发现某种重要的模式和趋势,真正地去理解数据的内涵,模糊系统正是“数据挖掘”的一个......
本文提出了基于ANN函数逼近能力的ANN母线保护方法。函数逼近能力是ANN具有的重要性能之一，依据ANN具有的函数逼近能力，可用ANN......
母线是发电厂和变电所的重要组成部分之一，母线保护是保障母线安全和可靠运行的保护设备。对可靠性高、智能化程度高的母线保护技术......
函数逼近是函数论中的一个重要组成部分,其在数值计算中的作用是十分重要的。运用神经网络进行函数逼近,为函数逼近的发展提供了一......
摘 要： 科学技术的进步推动了神经网络技术的发展，且广泛地应用于我国的多个领域之中，实现了复杂问题的简单化，大大提高了工作人员的工......
求解无约束优化的锥模型算法是由Davidon于1980年首次提出的.由于锥模型有更多的自由度,能够充分利用先前迭代点中的函数信息,对于......
曲线曲面造型是函数逼近理论中一个重要的研究课题。由于Bernstein基函数具有非负性、单位分解性、端点性、对称性及升阶性等性质，......
样条函数空间的维数，对研究样条函数逼近非常重要。然而一些特殊剖分上的样条函数空间的维数，不仅依赖于剖分区域的拓扑结构，而且还依......
本文我们运用概率论的方法和引入新的度量来进一步研究算子列Sn对一般有界函数的逼近阶估计，得到一个精确估计公式，有界变差函数的逼......
在逼近问题中，对于不同的目标函数，采用的逼近算子也有所不同.Kantorovich算子是Bernstein算子的一种推广.本文主要以Bernstein算子......
三角Bézier多项式函数在函数逼近领域中占有举足轻重的地位，此类函数既继承了多项式函数的诸多优点，同时又克服了多项式函数无法逼......
函数逼近是逼近论的一个重要组成部分，随着科学技术的迅速发展，它与小波分析，神经网络，统计等有着紧密的联系.本文主要研究了Szász-Mi......
多变量问题的易处理性分析，是Wozniakowski教授于1994年提出的一种新型的多变量问题复杂性分析方法。特别是多变量积分与逼近问题的......
样条函数是函数逼近领域中的重要组成部分.这类函数既有多项式便于计算的优点，同时又克服了多项式在逼近过程中收敛性差，过于震荡的......
Bernstein多项式在函数逼近的理论和应用中起着不可估量的巨大作用.特别是在上世纪70年代，它被用来构造Bézier曲线/曲面，为计算机辅......
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