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31.
32.
一类新的非线性混合拟变分包含的灵敏性分析 总被引:2,自引:2,他引:0
李克俊 《四川师范大学学报(自然科学版)》2003,26(4):352-355
研究了一类新的非线性混合拟变分包含的灵敏性问题,通过使用预解算子及不动点技巧,证明了这类含参数的变分包含的解的存在唯一性及连续性,推广了近期有关文献的一些结果。 相似文献
33.
一类4阶Feigenbaum映射的拟极限集 总被引:5,自引:2,他引:3
讨论一类4阶Feigenbaum映射的拟极限集及其Hausdorff维数, 并证明对任意t∈(0,log31/2+12), 总存在一类具有简单轨 的4阶非单谷Feigenbaum映射, 它有一个以t为Hausdorff维数的拟极限集. 相似文献
34.
发酵过程混合神经网络模型及其仿真 总被引:6,自引:2,他引:4
提出了一种新型的发酵过程混合神经网络模型,该模型由非线性神经网络和线性神经网络两部分组成,由于非线性神经网络采用结构具有线形式的Flat网络,两个网络能够合并为同一表达式,并具有线性形式,可采用线性最小二乘法求解网络权值,与串联结构及串并联结构混合神经网络模型相比,该模型训练方式简单,并可方便地使用在线辨识算法。 相似文献
35.
基于RBF网络的混沌时间序列的建模与多步预测 总被引:11,自引:1,他引:10
提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中 ,设计了一个三层RBF网络结构 ,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质。仿真结果表明 ,RBF网络模型对混沌时间序列有比较强的拟合能力和比较高的一步及多步预测精度。采用RBF网络进行混沌时间序列的建模和预测能够取得比其它方法好得多的效果。 相似文献
36.
基于变神经网络的非线性最小方差预测控制器 总被引:1,自引:0,他引:1
提出基于变神经网络学习动态系统参数的最小方差预测控制器。其目的是通过在线学习 ,使控制器(MVPC)能适应被控对象参数变化和非确定性。提出的变神经网络由两部分组成 ,一部分是线性神经网络 (LNN) ,作为被控对象局部线性动态模型 ,另一部分是多层交叉回归神经网络 (DRNN) ,它近似为非线性动态模型。由于引进递推最小方差算法 ,本控制器运算速度相当快。仿真结果表明所提方法对非线性系统自适应控制是有效的 相似文献
37.
38.
给出利用矩阵的初等变换求极大无关组的方法 ,并从理论上加以证明 .此法简单易行 ,且计算量小 . 相似文献
39.
本文简要地介绍了人工神经元网络的基本概念、主要特征及其发展历史,评述了几种有代表性的神经元网络模型。在此基础上,探讨了人工神经元网络在系统仿真中可能的应用方向。 相似文献
40.