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采用小波分析和神经网络的短期风速组合预测 预览
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作者 常雨芳 张力 +1 位作者 谢昊 刘光裕 《华侨大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第4期556-560,共5页
为了提高风速的波动性与随机性预测精度,提出小波分析和神经网络组合的风速预测模型.该方法利用小波分解将风速分解为一列频率不相同的分量,并利用二插值进行重构;根据各个分量的频率特征,选择合适的模型分别进行预测;高频分量采用组合... 为了提高风速的波动性与随机性预测精度,提出小波分析和神经网络组合的风速预测模型.该方法利用小波分解将风速分解为一列频率不相同的分量,并利用二插值进行重构;根据各个分量的频率特征,选择合适的模型分别进行预测;高频分量采用组合神经网络预测,低频分量采用合适的单一模型直接进行预测;将各预测值叠加得到最终预测值.算例分析表明:相较于单一预测模型,所提方法的预测精度得到大幅提升,更加贴近实际风速曲线,预测结果更具可靠性. 展开更多
关键词 短期预测 小波分析 径向神经网络 ELMAN神经网络 广义回归神经网络
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基于SVM的RBF网络在农机总动力预测中的应用 预览
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作者 吴志辉 王福林 董志贵 《农机化研究》 北大核心 2019年第9期21-27,共7页
径向基神经网络是一种单隐层的三层前向网络,具有结构简洁、学习速度快等优点。为此,分析了径向基神经网络采用传统聚类方法确定基函数中心存在的问题,提出了一种基于支持向量机聚类确定径向基网络基函数中心的方法。该方法以最大间隔... 径向基神经网络是一种单隐层的三层前向网络,具有结构简洁、学习速度快等优点。为此,分析了径向基神经网络采用传统聚类方法确定基函数中心存在的问题,提出了一种基于支持向量机聚类确定径向基网络基函数中心的方法。该方法以最大间隔原理和结构风险最小化原则为前提,利用核方法把输入空间的样本映射到高维特征空间完成聚类工作来确定基函数的数量。采用改进的方法训练的径向基神经网络对黑龙江省农机总动力进行非线性时间序列预测,结果表明:改进的网络在确定网络结构、学习速度和提高网络预测精度方面都有较好的效果。 展开更多
关键词 支持向量机聚类 径向函数 径向神经网络 非线性时间序列预测 农机总动力
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基于EKF与TLS动态模糊神经网络算法 预览
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作者 张彩霞 《中山大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期138-143,共6页
提出了一种动态模糊神经网络(D-FNN)算法。在实际应用中,可以用卡尔曼滤波(KF)方法来调节D-FNN结果参数,同时,EKF(扩展卡尔曼滤波)方法用于更新前提参数的中心和宽度,从而使得所有参数都被修正。该算法可用于平滑、滤波或者预测非线性... 提出了一种动态模糊神经网络(D-FNN)算法。在实际应用中,可以用卡尔曼滤波(KF)方法来调节D-FNN结果参数,同时,EKF(扩展卡尔曼滤波)方法用于更新前提参数的中心和宽度,从而使得所有参数都被修正。该算法可用于平滑、滤波或者预测非线性动态系统的状态,同其他基于梯度的在线算法相比,EKF可以加快D-FNN收敛速度。采用总体最小二乘(TLS)方法作为修剪技术来选择D-FNN重要的模糊规则。如果在学习进行时,检测到不活跃的模糊规则并加以剔除,则可获得更为紧凑的D-FNN结构,TLS方法是用来补偿线性参数估计问题中数据误差的一种技术。最后针对实际案例进行了仿真分析,验证了该算法的有效性和高效性。 展开更多
关键词 动态模糊神经网络 修剪技术 模糊规则 径向神经网络
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基于神经网络的深松铲作业阻力及功耗的预测模型研究 预览
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作者 张荣柱 刘学渊 《林业机械与木工设备》 2019年第1期20-25,共6页
就深松铲作业阻力及功率消耗预测问题,提出了一种基于神经网络的预测方法,建立了基于BP神经网络和径向基神经网络的两种预测模型,并对两种模型的预测误差及预测效果进行对比,最后得出,径向基函数神经网络对深松铲作业阻力及功耗的预测... 就深松铲作业阻力及功率消耗预测问题,提出了一种基于神经网络的预测方法,建立了基于BP神经网络和径向基神经网络的两种预测模型,并对两种模型的预测误差及预测效果进行对比,最后得出,径向基函数神经网络对深松铲作业阻力及功耗的预测误差较小、预测效果较好,可以用于深松铲作业阻力及功耗的预测。 展开更多
关键词 深松铲 BP神经网络 径向神经网络 预测
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BP神经网络与径向基神经网络在全国旅行收入预测中的运用研究 预览
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作者 邹浩玄 牛威捷 +1 位作者 秦华阳 吕涵熙 《科学技术创新》 2019年第3期4-6,共3页
BP神经网络与径向基神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。理论上,一个BP算法总存在对应的RBF算法,即总存在RBF算法可替代任何一个BP算法。任意非线性函数都可被这两种神经网络以任意精度拟合。但是两种算法的逼近性能不同。这是由于... BP神经网络与径向基神经网络都被广泛应用于相关预测的研究。理论上,一个BP算法总存在对应的RBF算法,即总存在RBF算法可替代任何一个BP算法。任意非线性函数都可被这两种神经网络以任意精度拟合。但是两种算法的逼近性能不同。这是由于他们使用了相异的激励函数。该文使用两种算法以1995-2015年21年的数据建立了预测模型,并用其对06-15年旅行收入进行预测。模型能够较好的反应全国旅行收入随七大要素变化的趋势。并对两种算法进行了比较。旅行业相关收入也是国民经济发展的一种体现,因此对旅行收入受何影响、如何影响的研究是有积极意义的。本文研究如何应用影响旅行收入因素相关信息对当年旅行收入进行预测。 展开更多
关键词 BP神经网络 径向神经网络 预测模型 旅行相关收入
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基于径向基神经网络与粒子群算法的双叶片泵多目标优化 预览
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作者 王春林 胡蓓蓓 +1 位作者 冯一鸣 刘轲轲 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期25-32,共8页
针对双叶片泵存在水力性能比相同比转速的多叶片离心泵低的缺陷,该文以一台型号为80QW50-15-4的双叶片污水泵作为研究对象,将其设计流量点的扬程和效率定为优化目标,运用ANSYS CFX(computational fluid dynamics x)进行数值模拟获得性... 针对双叶片泵存在水力性能比相同比转速的多叶片离心泵低的缺陷,该文以一台型号为80QW50-15-4的双叶片污水泵作为研究对象,将其设计流量点的扬程和效率定为优化目标,运用ANSYS CFX(computational fluid dynamics x)进行数值模拟获得性能数据,采用径向基(radial basis function,RBF)神经网络建立结构参数与扬程、效率性能间的预测模型,并将其用作粒子群算法的适应值评价模型,在样本空间内进行最优值求解,获得扬程和效率的Pareto解。选取扬程最优个体和效率最优个体进行数值模拟,研究其在输运不同介质时的性能与内流场差异,并与初始模型的数值模拟数据相比较。经试验验证,清水介质中设计流量点扬程最优个体的扬程较初始个体增加0.96 m,增幅达到5.5%;效率最优个体的效率较初始个体提升了10.11个百分点。该优化方法改善了叶轮水力特性,使双叶片泵性能得到提高。 展开更多
关键词 算法 优化 数值模拟 径向神经网络
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基于改进神经网络增强自适应UKF的组合导航系统 预览
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作者 陈光武 程鉴皓 +2 位作者 杨菊花 刘昊 张琳婧 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1766-1773,共8页
基于微机电系统(MEMS)的惯性器件和全球定位系统(GPS)的组合导航系统在卫星信号失锁时存在误差发散的问题,该文提出一种基于人工蜂群算法(ABC)改进的径向基函数(RBF)神经网络增强改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)。在GPS信号失锁... 基于微机电系统(MEMS)的惯性器件和全球定位系统(GPS)的组合导航系统在卫星信号失锁时存在误差发散的问题,该文提出一种基于人工蜂群算法(ABC)改进的径向基函数(RBF)神经网络增强改进的自适应无迹卡尔曼滤波算法(AUKF)。在GPS信号失锁的情况下利用训练好的神经网络输出预测信息来对捷联惯导系统进行误差校正。最后通过车载半实物仿真实验验证该方法的性能。实验结果表明该方法在失锁情况下对于捷联惯导系统的误差发散有较为明显的抑制效果。 展开更多
关键词 组合导航 径向神经网络 无迹卡尔曼滤波 GPS故障
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基于改进径向基神经网络的MEMS惯导系统误差抑制方法 预览
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作者 陈光武 李文元 +1 位作者 于月 刘孝博 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期15-22,94共9页
由微机电惯性导航系统和全球定位系统构成的组合导航系统在卫导信号失锁的情况下,纯惯导定位误差将迅速发散。为了抑制惯导系统误差发散,提出了改进的径向基神经网络与自适应卡尔曼滤波算法,并提出了新的网络训练模型,采用自适应量子粒... 由微机电惯性导航系统和全球定位系统构成的组合导航系统在卫导信号失锁的情况下,纯惯导定位误差将迅速发散。为了抑制惯导系统误差发散,提出了改进的径向基神经网络与自适应卡尔曼滤波算法,并提出了新的网络训练模型,采用自适应量子粒子群算法改进径向基神经网络的结构设计与参数。在卫导信号可用时用组合导航数据训练神经网络,当卫导信号失锁时,由改进的径向基神经网络预测自适应卡尔曼滤波的量测,使滤波器继续为系统提供速度与位置修正值。实验结果表明,转弯行驶状态下,卫星失锁15s时,相比较原算法,水平定位精度提高了62%,有效抑制了惯导误差。 展开更多
关键词 惯性导航系统 误差抑制 自适应量子粒子群 径向神经网络 自适应卡尔曼滤波
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组合二进制偏移载波信号的伪码周期及组合码序列盲估计 预览
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作者 张天骐 刘董华 +1 位作者 袁帅 王胜 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期917-924,共8页
针对在非协作通信以及低信噪比下组合二进制偏移载波(CBOC)信号伪码周期和组合码序列较难估计的问题,该文提出了2次谱算法与基于径向基函数(RBF)神经网络算法。对输入信号进行2次功率谱计算,可以得到CBOC信号的伪码周期。在此基础上,首... 针对在非协作通信以及低信噪比下组合二进制偏移载波(CBOC)信号伪码周期和组合码序列较难估计的问题,该文提出了2次谱算法与基于径向基函数(RBF)神经网络算法。对输入信号进行2次功率谱计算,可以得到CBOC信号的伪码周期。在此基础上,首先对接收的1周期组合码序列进行重叠分段,其次优化筛选出学习系数,对每段数据向量作为RBF神经网络的输入信号并进行有监督地调节,最后对每段数据向量多次输入并反复训练权值向量就可以恢复原组合码序列。仿真结果表明,利用2次谱可以在低信噪比下估计出伪码周期;在误码率低于1%的情况下,所提出的RBF神经网络相比于反向传播(BP)神经网络与Sanger神经网络,信噪比分别提高1 dB和3 dB,并且在同等条件下所需的数据组数较少。 展开更多
关键词 组合二进制偏移载波信号 组合码序列 2次功率谱 伪码周期 径向神经网络
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空间3R机械臂逆向运动学的奇异轨迹线方法研究 预览
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作者 周枫林 游雨龙 李光 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第3期365-372,共8页
针对机器人逆运动学多解问题,提出一种基于奇异轨迹线的多模块径向基神经网络的求解方法。根据奇异轨迹线理论,将关节空间严格划分成只具有单逆解的多个关节子空间区域,然后通过正向运动学,使各个关节子空间映射到同一工作空间,以获得... 针对机器人逆运动学多解问题,提出一种基于奇异轨迹线的多模块径向基神经网络的求解方法。根据奇异轨迹线理论,将关节空间严格划分成只具有单逆解的多个关节子空间区域,然后通过正向运动学,使各个关节子空间映射到同一工作空间,以获得多组工作空间位置相同但是关节区域不同的训练样本,每组训练样本只含单逆解。在多模块径向基神经网络结构中,每个子模块分别负责学习一组训练样本,从而将逆运动学多解求取问题转化为各个子模块对神经网络权值的训练问题,通过神经网络结构中的多个模块逆解预测,实现了机器人逆运动学的多解计算。算例表明基于奇异轨迹线的多模块神经网络能够正确输出多组逆解,满足求解精度要求,在逆运动学多解求取中具有较好的推广价值。 展开更多
关键词 机器人 奇异轨迹线 多模块 径向神经网络
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基于二分搜索密度峰算法的RBFNN在月降水预报中的应用 预览
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作者 蒋林利 吴建生 丁立新 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期362-366,共5页
针对径向基函数(RBF)网络结构和初始数据中心难以客观确定的不足,采用二分搜索密度峰聚类算法(TSDPCA)找到数据中心值及数据簇类个数作为RBF神经网络的初始参数和隐藏层节点数,再利用梯度下降法优化RBFNN结构及各个参数建立预报模型,并... 针对径向基函数(RBF)网络结构和初始数据中心难以客观确定的不足,采用二分搜索密度峰聚类算法(TSDPCA)找到数据中心值及数据簇类个数作为RBF神经网络的初始参数和隐藏层节点数,再利用梯度下降法优化RBFNN结构及各个参数建立预报模型,并应用于广西月降水预报中,以检验该模型的有效性。结果表明,与K-RBFNN和OLS-RBFNN的模型相比,TSDPCA-RBFNN预报平均相对误差值下降了10%~35%,具有更好的预报性能。 展开更多
关键词 二分法 密度峰 径向神经网络 降水预报 梯度下降法
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基于RBF神经网络的非线性野点检测方法
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作者 金鑫 吴旭翔 《控制工程》 CSCD 北大核心 2019年第1期99-104,共6页
针对工业系统采集的数据容易出现野点的问题,提出一种异常数据的智能化检测方法。这种方法首先使用改进的径向基神经网络(RBFN)对工业系统的输出值进行预测,之后利用三倍方差准则的方法对预测值与系统的实际输出值之差进行检测。PH中和... 针对工业系统采集的数据容易出现野点的问题,提出一种异常数据的智能化检测方法。这种方法首先使用改进的径向基神经网络(RBFN)对工业系统的输出值进行预测,之后利用三倍方差准则的方法对预测值与系统的实际输出值之差进行检测。PH中和滴定过程仿真实验结果表明这种方法能够有效的对非线性系统数据中的野点进行检测。 展开更多
关键词 径向神经网络 输入输出模型 野点检测 3倍方差准则
基于径向基神经网络的刀具寿命预测模型研究 预览
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作者 徐营利 王展 +2 位作者 胡晓兵 张波 刘志明 《机械》 2019年第2期13-16,29共5页
通过分析总结影响刀具寿命的主要影响因素,建立铣削刀具加工参数与刀具寿命的径向基神经网络模型。训练模型使用了10组样本数据,以刀具直径、铣削速度、铣削宽度、铣削深度、进给量、刀具齿数作为网络输入参数,采用十折交叉验证方法对... 通过分析总结影响刀具寿命的主要影响因素,建立铣削刀具加工参数与刀具寿命的径向基神经网络模型。训练模型使用了10组样本数据,以刀具直径、铣削速度、铣削宽度、铣削深度、进给量、刀具齿数作为网络输入参数,采用十折交叉验证方法对所构建模型进行验证,能够对刀具寿命进行较为准确的预测。与传统BP神经网络模型比较发现,径向基神经网络具有更好的预测精度和稳定性,是预测刀具寿命的一条有效途径。 展开更多
关键词 刀具寿命 径向神经网络 十折交叉法
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中药多糖醇沉过程自动控制系统 预览
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作者 段洪君 相龙普 +1 位作者 孙建新 薛建国 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2019年第4期38-41,75共5页
以中药麦冬溶液为研究对象,去除药液中多余糖分为目标,针对中药多糖醇沉过程中的强非线性问题,采用基于径向基神经网络的预测方法。引入遗传算法作为负反馈回路,实现对多糖醇沉过程中pH值的控制。设定期望的p H值,由遗传算法计算得到乙... 以中药麦冬溶液为研究对象,去除药液中多余糖分为目标,针对中药多糖醇沉过程中的强非线性问题,采用基于径向基神经网络的预测方法。引入遗传算法作为负反馈回路,实现对多糖醇沉过程中pH值的控制。设定期望的p H值,由遗传算法计算得到乙醇和碱液量的最优值并通过串口发送给STM32单片机。单片机分别控制蠕动泵和离心泵输送碱液和乙醇,其中,碱液为开环控制,乙醇为闭环控制并采用PID算法。最终,通过控制乙醇和碱液添加量实现了系统对p H值的控制。实验结果验证了控制系统对解决中药溶液多糖析出过程的pH值控制问题稳定、有效。 展开更多
关键词 中药 多糖醇沉 径向神经网络 遗传算法
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多轴速度同步偏差耦合控制 预览
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作者 尹亚南 韩浩 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第13期222-226,共5页
目的解决传统印刷机、包装机各轴机械连接方式下,多电机同步控制存在的机械磨损严重、同步控制精度低等问题。方法基于偏差耦合控制系统结构,将PID与神经网络控制相结合,提出一种径向基神经网络PID的多电机速度同步控制策略。结果通过... 目的解决传统印刷机、包装机各轴机械连接方式下,多电机同步控制存在的机械磨损严重、同步控制精度低等问题。方法基于偏差耦合控制系统结构,将PID与神经网络控制相结合,提出一种径向基神经网络PID的多电机速度同步控制策略。结果通过仿真可知,该算法相较于传统PID控制超调量更小,系统能够以较快的速度实现同步跟踪,速度同步精度明显高于PID控制。结论该控制算法能够大大提升印刷机多轴同步控制的动态性能,可以有效提高印刷质量。 展开更多
关键词 同步控制 偏差耦合控制 径向神经网络 仿真
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基于径向基神经网络的液压支架前连杆可靠性评估研究
16
作者 钱鹏 陆金桂 朱正权 《矿业研究与开发》 CAS 北大核心 2019年第1期110-113,共4页
为了解决液压支架前连杆可靠性评估困难的问题,提出了一种基于径向基神经网络的液压支架前连杆可靠性评估的方法。首先使用ANSYS参数化语言APDL对液压支架前连杆进行静力分析,确定与前连杆可靠性相关的设计变量;再使用ANSYS/PDS模块结... 为了解决液压支架前连杆可靠性评估困难的问题,提出了一种基于径向基神经网络的液压支架前连杆可靠性评估的方法。首先使用ANSYS参数化语言APDL对液压支架前连杆进行静力分析,确定与前连杆可靠性相关的设计变量;再使用ANSYS/PDS模块结合拉丁超立方抽样法对前连杆进行可靠性分析,获取多组前连杆不同设计变量的可靠度;最后使用径向基(RBF)神经网络拟合设计变量与可靠性之间的函数关系,建立前连杆可靠性评估模型,预测前连杆的可靠度。计算结果表明,前连杆可靠度计算结果的最大相对误差为4.46%,最小误差为1.59%。证明了径向基神经网络应用于液压支架前连杆可靠性评估的可行性,为液压支架前连杆可靠性评估提供了新的方法与思路。 展开更多
关键词 液压支架 前连杆 有限元分析 径向神经网络 可靠性
基于改进的主成分分析法的矿工表情识别 预览
17
作者 杜云 张璐璐 潘涛 《河北科技大学学报》 CAS 2019年第1期45-50,共6页
针对传统的矿工面部表情识别方法中对矿工面部表情进行特征提取的时间较慢且识别准确率不高的问题,以主成分分析法为基础,运用Fisher线性判别法对传统的主成分分析法进行改进。首先在主成分分析法的基础上增加一个类间离散矩阵,使其投... 针对传统的矿工面部表情识别方法中对矿工面部表情进行特征提取的时间较慢且识别准确率不高的问题,以主成分分析法为基础,运用Fisher线性判别法对传统的主成分分析法进行改进。首先在主成分分析法的基础上增加一个类间离散矩阵,使其投影后不同类别之间特征点的距离更大,同一类别之间特征点的距离更加紧凑,对矿工面部表情图像特征提取的结果更具有代表性和针对性;然后运用径向基神经网络将低维非线性可分的矿工面部表情图像对应的特征矩阵映射到高维空间并使其线性可分,从而实现对矿工面部表情的识别和分类。实验结果表明,所提出的方法对矿工面部表情识别的识别率为89.0%,优于传统矿工面部表情分类识别算法,在矿井安全监控、疲劳驾驶等领域有较好的应用前景。 展开更多
关键词 计算机图像处理 矿工表情识别 主成分分析法 Fisher线性判别法 径向神经网络
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基于径向基神经网络的列车速度跟踪控制研究 预览
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作者 黄娟 魏宗寿 《兰州工业学院学报》 2019年第2期74-78,共5页
针对高速列车运行过程的非线性和运行环境复杂性,提出一种基于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型的广义预测控制方法.采用数据驱动建模方法建立高速列车运行过程径向基神经网络模型,利用广义预测控制算法对列车速度进行跟... 针对高速列车运行过程的非线性和运行环境复杂性,提出一种基于径向基(Radial Basis Function,RBF)神经网络模型的广义预测控制方法.采用数据驱动建模方法建立高速列车运行过程径向基神经网络模型,利用广义预测控制算法对列车速度进行跟踪.将神经网络所建模型作为广义预测控制的预测模型,进而推导出RBF广义预测控制律的灵敏度公式.将该方法与PID、固定模型广义预测控制方法(Fixed Structure Generalized Predictive Control,FGPC)进行仿真对比,该方法体现出较高的精确度和鲁棒性. 展开更多
关键词 高速列车 径向神经网络 广义预测控制 跟踪控制
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基于多尺度分割和径向基神经网络的极化SAR影像分类 预览
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作者 张佳琪 张继贤 +1 位作者 赵争 王嘉宇 《测绘与空间地理信息》 2019年第1期67-71,共5页
针对目前常用的基于像素的深度神经网络极化SAR分类方法产生的椒盐现象,文中提出了一种联合自适应阈值多尺度分割方法和径向基神经网络的极化SAR地物分类方法。实验证明,该方法能够有效地保留SAR图像的结构特征并有效消除分类过程中产... 针对目前常用的基于像素的深度神经网络极化SAR分类方法产生的椒盐现象,文中提出了一种联合自适应阈值多尺度分割方法和径向基神经网络的极化SAR地物分类方法。实验证明,该方法能够有效地保留SAR图像的结构特征并有效消除分类过程中产生的椒盐现象和破碎斑块,具有较高的分类精度。 展开更多
关键词 多尺度分割 逆差分矩 极化SAR分类 径向神经网络
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一种光纤测温信号的非线性补偿方法 预览
20
作者 赵柏山 王蕙珺 田兴果 《光通信技术》 北大核心 2019年第3期12-15,共4页
针对分布式光纤测温系统中光电子器件温度蠕变和光纤传输损耗导致信号衰减的问题,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络的分布式光纤测温系统信号的非线性补偿方法。首先,通过温度-距离-输出信号三者之间的非线性关系,建立RBF神经网络补... 针对分布式光纤测温系统中光电子器件温度蠕变和光纤传输损耗导致信号衰减的问题,提出了一种基于径向基(RBF)神经网络的分布式光纤测温系统信号的非线性补偿方法。首先,通过温度-距离-输出信号三者之间的非线性关系,建立RBF神经网络补偿模型;其次,对数据进行预处理,选取大量有效的数据对模型进行重复训练,提高模型的精确性;最后,利用反馈控制原理控制误差自动调整散布常数,加速网络收敛。实验结果表明:该方法能够有效补偿非线性信号损耗,提高分布式光纤测温系统的准确性,具有一定的实用性和有效性。 展开更多
关键词 分布式光纤测温 信号非线性补偿 径向神经网络 反馈控制
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