非线性函数逼近的神经网络方法

针对工程实际中一类典型的非线性函数逼近问题，本阐述了单层函数型网络及双层网络在应用时各自的特点，并提出了对网络输入节点进行优化选择，可提高网络的逼近精度，简化网络结构。中给出具选择方法，计算机模拟结果验证了该方法的有效性。     

动态数据系统的异常值智能处理

异常值的智能处理在动态测试数据系统中显得无为重要。本文运用模糊数学中的隶属度与最优隶属原则、贴近度与择近原则将人脑的逻辑思维与物理先验知识加以数学抽象概括,提出了能实现异常值自动剔除的新方法。     

非线性函数逼近的神经网络方法

针对工程实际中一类典型的非线性函数逼近问题，本文阐述了单层函数型网络及双层网络在应用时各自的特点，并提出了对网络输入节点进行优化选择，可提高网络的逼近精度，简化网络结构．文中给出了具体的选择方法，计算机模拟结果验证了该方法的有效性。     

方波脉神函数及其应用——高阶线性定常模型的简化

介绍了一种利用方波脉冲函数进行高阶线性定常系统简化的新方法,利用与Laplace变换中S算子相等效的矩阵1/hQ进行连续模型的简化;利用延迟矩阵D_k进行离散模型的简化。该算法结构简洁,运算速度快,计算精度高.     

非线性调制函数的频谱特性及双谱应用

非线性调制函数的频谱特征分析在工程中具有广泛的实用价值。本文借助 Bessel 函数详细分析了非线性调制(调幅、调频)信号的频谱特性及相位相关特性;概括了用双谱分析非线性调制信号时频谱规律,进而求出应用双谱进行信号主频及调制频率的谱识别方法。通过对步进电机转速误差的双谱分析,验证了该方法的可靠性。