权值修正相关论文
根据多项式理论，提出了一个前向神经网络模型，以一组逐次增高的幂函数激励隐层神经元。类似于误差回传(BP)的经典做法，推导了权值修正......
软测量技术是一门新兴的工业技术，发展前景广阔。它利用易测过程变量(辅助变量)通过各种计算和估计方法预测难以直接测量的过程变量......
用PI调节器理论设计的方法来设计无刷直流电机的转速控制环节,不可避免地会带来转速超调和短时振荡问题.本文利用模糊控制理论来设......
提出一种估值滤波器（ＥＦ）输入和权值修正中均采用判决值的非线性判决反馈干扰抑制器（ＤＦＩＳ），用于抑制ＣＤＭＡ中的单频干扰。推导了ＤＦＩＳ抑制单频干扰时的最佳......
根据Pad近似理论,构造出一类前向有理式神经网络.该网络采用四层结构,其中第一层(输入层)和第三层采用线性激励函数,第二层采用......
对作业车间绩效评价问题,提出了一种基于KPI和神经网络的的绩效评价体系;建立了作业车间绩效评价体系(JOB-KPI),在此体系的基础上......
基本Elman网络采用一阶导数形式的权值修正方法会导致结构单元连接权的稳定性变差. 针对这一特点,提出了将Elman网络结构单元的前......
为了减小标准Bp算法中迭代次数并提高其收敛速度,现提出将负梯度下降法与DFP变尺度算法相结合进行权值修正的方法.在误差寻优初期,......
提出了一种新的步进电机细分控制函数修正算法-加权补偿法.本算法用加权平均及权值修正技术,解决了步进电机细分控制函数不能任意......
针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题，提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先，采用模型预测......
为了减小标准BP算法中迭代次数并提高其收敛速度,提出了将负梯度下降法与DFP变尺度算法相结合进行权值修正的方法,在误差寻优初期,......
针对复杂预测问题的需求，基于神经网络的思想对专家预测方法进行了探讨。首先，在神经元模型的基础上提出了专家预测模型。然后，根据专......
在捷联惯导/卫星导航(SINS/GNSS)紧组合导航系统的非线性非高斯高动态模型中,一般K均值粒子群优化(PSO)算法易出现粒子退化、滤波......
现代电网运行过程中会产生大量的数据信息,进行电网负荷预测时,传统的方式往往存在适应性不佳、预测结果误差明显的问题。为了从根......
提出了一种新的任意二次曲线半径补偿算法-加权补偿法,本算法用加权平均及权值修正技术,在插补过程中逐步地补偿刀具半径带来的偏......
节点自定位技术一直是无线传感器网络中的关键技术，而基于接收信号强度指示（RSS[）的定位技术则是目前的研究热点。在对传统的加权三角......
根据Padé近似理论，构造出一类前向有理式神经网络．该网络采用四层结构，其中第一层（输入层）和第三层采用线性激励函数，第二层采用幂......
模糊神经网络控制器是一种将模糊逻辑与神经网络相结合的智能控制器,其既不依赖于被控对象精确的数学模型,又能根据被控对象参数和......
给出了基函数神经网络图像复原的模型,该神经网络模型是由三层构成的前向神经网络,以一组正交基为隐层神经元的激励函数。为了避免......
针对普通的加权L1正则化方法在进行稀疏光谱解混时，对空间信息利用不足的问题，提出了一种基于修正权值的L1范数正则化稀疏光谱解混方......
面对电力系统产生的大量数据,传统预测系统已经表现出明显不适应性,并存在预测误差大的问题,为了有效缓解该问题,设计了基于大数据......
自身节点定位是无线传感器网络的关键技术之一。本文对距离无关定位算法中的质心定位算法进行了分析,在基于RSSI的质心定位算法的......
针对多雷达多目标检测跟踪中雷达选择问题,提出一种基于权值选择的多雷达多目标粒子滤波检测前跟踪算法。首先,采用双层粒子滤波结......
根据Fourier变换理论，本文构造出一类基于三角正交基的前向神经网络模型。该模型由输入层、隐层、输出层构成，其输入层和输出层采用......
根据多项式插值与逼近理论，提出了一种基于Hermite正交基的前向神经网络模型．该神经网络采用3层前向结构，以一组Hermite正交多项式作......
针对定位系统因非视距传播、多路径效应等因素所导致定位精度降低的问题,提出了一种基于到达时差的误差修正声源目标混合定位算法......
针对单站无源定位可观测性弱、观测噪声大而导致的定位精度低、收敛速度慢等问题,提出了球面单形-径向容积粒子滤波(Cubature Part......
针对经典极限学习机中输入权值随机初始化容易导致输出稳定性不够好进而影响分类性能的问题,提出外类入侵度初始化参数的方法,对极......
