函数逼近能力相关论文
本文应用神经网络对复杂的函数进行仿真，并分别采用RBF(径向基函数)和BP(误差反传)模型对函数的逼近能力进行比较。仿真结果表明：在......
小波神经网络具有良好的时频局域化性质和神经网络的自学习功能。它通过小波分解进行平移和伸缩变换后得到的级数，具有小波分解的一......
在分析了水电机组作为准线性同构异参系统有关特性基础上，给出了神经网络可辨识性的定义，论证了ＢＩＢＳ稳定的水轮发电机的神经网络可辨识性......
综述了人工神经网络在材料性能识别、预测及工艺优化方面应用的新进展,指出了存在的问题。
The progress of artificial neural n......
介绍小波神经网络的基本原理,分析小波神经网络的特点和存在的问题,采用遗传算法对小波网络的学习算法进行改进,建立基于遗传算法......
本文以神经网络为工具，探讨了Ni基喷涂材料Si、Cr、B等元素对其涂层硬度的影响规律，在工程和实验的实际样本的基础上，以均匀设计方法......
为了充分利用BP神经网络的函数逼近能力并克服其易陷入局部极值点的主要缺陷 ,提出了利用遗传算法 (GA)和BP算法联合进行网络权值......
利用灰色预测原理简单、建模数据少和运算方便的优点，结合神经网络非线性函数逼近能力强的特性，在此基础上提出了灰色-神经网络预测......
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......
介绍了小波神经网络的原理以及用正交最小二乘算法构建小波网络的方法。由于小波神经网络具有高度的非线性函数逼近能力 ,可以用于......
受小波变换和神经网络两者启发而产生的小波神经网络具有良好的非线性函数逼近能力。该文根据小波网络多分辨率的特点，提出了对局部......
简要介绍了捷联式寻北仪的工作原理，设计了神经网络与低通滤波组织的滤波器。应用神经网络的函数逼近能力对寻北仪的输出信号进行滤......
该文讨论了对模糊逻辑与ＣＭＡＣ网络结构进行融合，具有自学习功能的模糊ＣＭＡＣ智能控制器的原理和结构，研究比较了标准ＣＭＡＣ与模糊ＣＭＡＣ的函数逼近能力。以船......
将递归神经网络对于阶未知的非线性对象或具有未知延迟的系统辨识能力与ＰＩＤ控制的有效性相结合，构成了一种基于递归神经网络的自适应ＰＩＤ控......
论述了模糊系统和神经网络相结合的非线性系统辨识理论．通过分析模糊系统规则之间的隐含关系，给出具有非线性模糊关系的模糊神经网络......
本文提出并系统地论述了基于行为的智能化故障诊断(Behavior-based intelligent Fault Di-agnosis,BFD)方法.给出了BFD的总体实施......
广义小脑模型（ＣＭＡＣ）在函数泛化能力和函数逼近能力方面优于基本ＣＭＡＣ模型，但算法较为复杂，实时性差．因此，研究广义ＣＭＡＣ模型的快速算法，对于满足实时控制......
在小波分析的基础上 ,结合神经网络构造了一种新的小波级数形式的小波网络 ,并利用非线性规划中的变尺度法对网络权值进行训练。对......
介绍了人工神经网络用于液压设备故障诊断的基本原理与实现方法，并给出了诊断实例。结果表明利用神经网络能有效地解决液压设备的故......
给出了一个关于多层感知器（ＭＬＰ）连续函数逼近能力更为普遍的新结论，表明ＭＬＰ的函数逼近能力与隐层数目及隐层神经元特性函数的选取关系不大，而......
概要分析了神经网络在控制领域应用的几种类型,并着重介绍了近年来其在电力电子装置控制中的应用,对其在电力电子装置控制方面的应......
针对模糊控制算法的计算复杂性和实时性能差的问题,以模糊PID控制器为研究对象,利用神经网络的万能函数逼近能力,通过神经网络二次......
运用云理论,建立自适应神经-云推理系统(adaptive neuro-cloud inference system,ANCIS)的控制模型,并证明该模型具有全局逼近性质......
提出一类非线性系统基于最小二乘支持向量机的直接自适应控制方法.该方法采用最小二乘支持向量机构造自适应控制器,自适应控制器参......
该文着重研究前向神经网络的学习算法,同时,还研究了其它类型神经网络的若干问题.该文的主要工作如下:(1)提出了种单层神经网络的......
小波网络是近几年国际上新兴的一种数学建模分析方法,是结合最近发展的小波变换良好的时频局化性质与传统人工神经网络的自学习功......
叙述基于ANN函数逼近能力的母线保护原理，分析母线保护物理对象的函数关系，构建母线保护的人工神经网络模型。......
研究模糊算子神经网络的函数逼近能力.首先提出传统神经网络和模糊神经网络的一般模型即模糊算子神经网络,又将其进一步推广为广义......
对有噪声小数据量时间序列的混沌识别,是目前国内外许多应用领域研究的热点与难点.利用BP神经网络的非线性函数逼近能力,对小数据......
针对输入/输出均为连续时间函数的非线性系统信号处理和建模问题,提出了一种连续过程神经元和过程神经元网络模型.连续过程神经元......
截至目前,线性系统参数辨识的方法比较成熟,而非线性系统由于其内在的复杂性,辨识总难以达到满意效果。随着神经网络研究的不断深......
研究了模糊反向传播神经网络的函数逼近能力.研究结果给出了单调连续函数的FBP按序单调特性、连续映射定理以及非函数一致逼近定理......
模糊系统能否逼近任意连续实函数是其用于系统辨识和控制的前提条件.本文给出了模糊系统的模糊基函数(FBF)展开式,并在数学上证明......
研究了模糊推理神经网络计算模型及其连续函数逼近能力.同时给出了模糊推理神经网络与传统BP神经网络的连续函数逼近等价定理,即任......
利用BP神经网络的非线性函数逼近能力,对小数据,有噪声的时间序列计算最大李亚谱诺夫指数,从而判断该序列是否存在混沌现象,并将这......
ANN分类能力的ANN保护方法需要大量故障样本，但由于完整的故障样本的获取不易，提出了基于人工神经网络（ANN）函数逼近能力的ANN母线保护......
充分利用BP-GA网络相结合方法和BP网络较强的函数逼近能力,以及GA算法的高效率全局搜索能力,将遗传算法和BP网络相结合并优化网络......
针对非线性多峰函数系统辨识问题，提出了一种新型模糊基函数神经网络．依据Stone—Weierstrass定理，证明了新型模糊基函数神经网络的函......
叙述了基于ANN函数逼近能力的母线保护原理,分析了母线保护物理对象的函数关系,构建了母线保护的人工神经网络模型.......
研究了模糊反向传播神经网络FBP(Fuzzy Backpropagation)的函数逼近能力.给出了单调连续函数的FBP按序单调特性、连续映射定理以及......
径向基函数(RBF)神经网络是一种三层前馈型非线性神经网络,它具有较强的函数逼近能力和分类能力.根据径向基函数神经网络的优点,在......
文章提出一种过程神经元模型，勘全入为与时间有关的函数或过程，它是传统人工神经元模型在时间域上的扩展。基于这种过程神经元模型，给......
