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基于牛顿向前插公式设计了一种新的联想记忆系（ＮＦＩ－ＡＭＳ）的学习算法，用以实现任意阶的多变量多项式函数的无误差逼近。该系统与传统类型的ＣＭＡＣ－ＡＭＳ相比，具有学习精度高和记忆空间小的特点；且比多层的ＢＰ网络具有学习算法简单和收敛速度快的特点。数值模拟表明，这种ＮＦＩ－ＡＭＳ在信号处理，模式识别，及高精度的实时智能控制等领域具有很大的应用潜力。 相似文献
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高维小波是处理多维信号的有力工具,张量积和栅格结构的小波有其自身的特点,但在实际应用中,仍需要构造小渡滤波器来满足特定情形下的需要以提高滤波的效果,线性相位的正交小波滤波器是小波应用于工程中一个非常重要的特性.文献[6]给出了构造二元一次中心对称仿酉矩阵的方法,在此基础上,构造了具有线性相位的紧支撑二元正交低通滤波器及时应的小波滤波器,并给出了例子. 相似文献