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111.
非线性时间序列的重构及预测 总被引:1,自引:0,他引:1
高知新 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2004,23(1):138-140
采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测,对网络结构设计进行详细的探讨,并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测,与传统预测方法(TAR)比较,结果证明此种方法具有较好的效果,网络的结构得到了简化。不仅满足了误差目标的要求,而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。 相似文献
112.
非线性系统的积分变结构间接自适应模糊控制 总被引:1,自引:0,他引:1
讨论了一类不确定非线性系统的间接自适应模糊控制问题 .基于变结构控制原理 ,并利用具有线性可调参数的模糊系统去逼近过程未知函数 ,提出一种具有监督控制器的积分变结构自适应模糊控制方法 .该方法通过监督控制器保证闭环系统所有信号有界 .进一步通过引入最优逼近误差的自适应补偿项来消除建模误差的影响 .理论分析证明了跟踪误差收敛到零 .仿真结果表明了该方法的有效性 相似文献
113.
详细介绍了移动通信网络中的业务带宽调整问题,着重介绍了其中的公平性和开销问题;并介绍和分析了现有的3种带宽调整方案,比较了他们各自的优缺点,提出了一种新的带宽调整方案。该方案采用固定的带宽升降级比率和循环升降级的方法,既保证了带宽升降级时的公平性,又有效地控制了网络开销。计算机仿真结果表明了新的方案具有良好的性能。 相似文献
114.
模糊自适应整定PID控制及其仿真 总被引:8,自引:4,他引:8
将模糊控制器与PID控制器结合在一起,利用模糊控制推理方法实现对PID参数的在线自整定,进行MATLAB/SIMULINK仿真,仿真结果表明,该控制器明显地改善了控制系统的动态性能,易于实现,便于工程应用。 相似文献
115.
论自组织临界性与复杂系统的演化行为 总被引:6,自引:0,他引:6
本文在自组织理论群的大背景之下考察了自组织临界性概念提出的理论背景以及它和混沌、复杂适应系统这两个概念之间的区别与联系,并指出自组织临界状态是继人类的科学认识发现静止稳态、随机状态、混沌状态之后的又一种新的状态发现,从而深化了对复杂系统的演化行为模式的认识和描述. 相似文献
116.
考虑核函数有弱奇性的第二类Fredholm积分方程的自适应数值解法,讨论如何对核函数进行分片多项式插值逼近,如何确定相关的参数,最后给出数值例子说明自适应解法的可行性. 相似文献
117.
变遗忘因子相关函数自适应滤波算法 总被引:4,自引:0,他引:4
相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。 相似文献
118.
草地资源退化与生态系统管理 总被引:7,自引:0,他引:7
目前我国西部地区草地资源退化十分严重,已成为我国生态环境的重大危机.分析了草地资源退化的原因,认为人类的不合理活动引起的草地资源退化是一个复杂的生态系统和经济社会相互耦合作用的过程,指出草地资源危机的最大问题是管理.同时根据生态系统管理理论的发展和草地生态系统动态研究的最新进展,指出适应性生态系统管理是解决草地资源保护同题的长远和根本之计. 相似文献
119.
Nd:YIG中Nd3+基态多重态耦合对磁矩及磁光效应的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
应用量子理论计算了Nd:YIG中Nd^3 离子基态多重态耦合对磁矩与磁光效应的影响。计算结果显示,当较高能级的多重态被考虑进来后,离子基态的能级分布与状态波函数要发生改变,从而对离子磁矩与Faraday偏转产生影响;多重态耦合对磁矩的影响不大,但对Faraday偏转的影响较大,计算过程中不可忽略。. 相似文献
120.
HU Yue-li CAO Jia-lin ZHAO Qian FENG Xu 《上海大学学报(自然科学版)》2004,10(Z1):123-128
Automatic recognition of skin micro-image symptom is important in skin diagnosis and treatment. Feature selection is to improve the classification performance of skin micro-image symptom.This paper proposes a hybrid approach based on the support vector machine (SVM) technique and genetic algorithm (GA) to select an optimum feature subset from the feature group extracted from the skin micro-images. An adaptive GA is introduced for maintaining the convergence rate. With the proposed method, the average cross validation accuracy is increased from 88.25% using all features to 96.92 % using only selected features provided by a classifier for classification of 5 classes of skin symptoms. The experimental results are satisfactory. 相似文献