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题名基于HBF神经网络的自适应观测器
被引量：7
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作者
闻新
张兴旺
张威
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机构
沈阳航空航天大学航空航天工程学部
北京石油化工学院信息工程系
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第7期1315-1319,共5页
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文摘
传统的RBF(Radial Basis Function)神经元基函数通常把高斯类型与单一宽度作为每个神经元的激活函数,这些特性限制了网络神经元的性能,特别是在处理复杂的非线性建模问题上.为了克服这个限制,本文应用了具有类似RBF网络,但激活函数不同-超基函数HBF(Hyper Basis Function)的网络.结合RBF网络,分析了HBF网络的结构、基函数形式及基函数对网络的影响,利用决策树算法计算了网络中心.在此基础上,提出了一种基于HBF神经网络的自适应观测器设计方法,并通过引入Lyapunov函数,证明了这种观测器设计方法的稳定性;最后通过仿真验证了这种HBF神经网络观测器能很好地观测系统的状态值.
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关键词
状态估计
hbf(hyper
BASIS
Function)神经网络
非线性系统
决策树
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Keywords
state estimation
hbf（hyper basis function） neural networks
nonlinear system
decision tree
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名改进的超波束形成算法探讨及性能研究
被引量：1
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作者
曹阳阳
王萍
耿明昕
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机构
中国科学院上海高等研究院
中国科学院大学
上海美多通信设备有限公司
陕西电力科学研究院
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出处
《声学技术》
CSCD
北大核心
2016年第5期463-466,共4页
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文摘
为进一步提高超波束形成(Hyper Beam Forming,HBF)算法的性能,在传统的HBF基础上提出一种改进的HBF(Improved Hyper Beam Forming,Im-HBF)算法。将基于半阵指向性函数高阶运算修正到基于全阵指向性函数的高阶运算。仿真结果表明,Im-HBF算法具有更窄的主瓣,并且对端射来波信号栅瓣抑制能力更强,进一步提高了对目标的检测能力。同时,Im-HBF算法对指数n具有更为广泛的适用性,当指数n>2时也能获得优于常规波束形成(Conventional Beam forming,CBF)的波束性能。
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关键词
改进超波束
主旁瓣比
主瓣宽度
波束锐化
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Keywords
Improved hyper Beam Forming （Im-hbf）
the ratio of main lobe
the width of main beam forming
beam sharpening
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分类号
B845.2
[哲学宗教—心理学]
Q62
[生物学—生物物理学]
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