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基于SSA-RBFNN的钢管混凝土界面粘结强度研究
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作者 刘文博 杨喜娟 +1 位作者 王力 李子奇 《中国安全生产科学技术》 北大核心 2025年第3期148-155,共8页
为了改善传统径向基神经网络(RBFNN)存在对样本数据依赖性强、参数选择复杂、收敛速度慢等缺陷。将麻雀搜索算法(SSA)应用于RBFNN预测模型,提出基于SSA-RBFNN的CFST界面粘结强度预测模型,收集319组数据建立数据库,选取8种影响因素作为... 为了改善传统径向基神经网络(RBFNN)存在对样本数据依赖性强、参数选择复杂、收敛速度慢等缺陷。将麻雀搜索算法(SSA)应用于RBFNN预测模型,提出基于SSA-RBFNN的CFST界面粘结强度预测模型,收集319组数据建立数据库,选取8种影响因素作为输入层参数和界面粘结强度作为输出层参数,分别建立RBFNN和SSA-RBFNN模型。通过平均绝对百分比误差(MAPE)和决定系数(R 2)等指标,将2种机器学习模型与6种现有公式进行比较,评估它们在预测精度和稳定性方面的表现。研究结果表明:2种机器学习模型比公式精度更高。其中,SSA-RBFNN模型有更好的预测性能,更有助于高效预测CFST的界面粘结强度。研究结果可为CFST结构工程设计提供相应的预测方法和技术支持,可以帮助工程师在设计和施工过程中更好地评估结构的承载能力和安全性。 展开更多
关键词 rbf神经网络 麻雀搜索算法 钢管混凝土 界面粘结强度 机器学习模型
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基于RBFN的加氢裂化分馏塔产品质量估计MIMO软测量 被引量:2
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作者 仲蔚 俞金寿 《石油化工自动化》 CAS 1999年第5期19-21,25,共4页
目前在软测量建模中,大多研究的是MISO 的情况,而对于MIMO 软测量建模问题则研究得较少。由于RBFN 具有一定的分类特性,建模效果较好,采用RBFN 建立加氢裂化分馏塔产品质量估计的MIMO 软测量模型。
关键词 软测量 加氢裂化 分馏塔 产品质量 炼油 MIMO
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基于径向基函数神经网络(RBFN)的内蒙古土壤风蚀危险度评价 被引量:14
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作者 师华定 高庆先 +1 位作者 庄大方 胡云锋 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期129-133,共5页
土壤风蚀是北方干旱和半干旱地区土地沙化和沙尘暴灾害的首要环节和主要动力过程之一.选取影响内蒙古自治区土壤风蚀演化的相关指标,运用GIS技术提取各指标数据,构建径向基函数神经网络(Radial Basis Function Network,RBFN);根据不同... 土壤风蚀是北方干旱和半干旱地区土地沙化和沙尘暴灾害的首要环节和主要动力过程之一.选取影响内蒙古自治区土壤风蚀演化的相关指标,运用GIS技术提取各指标数据,构建径向基函数神经网络(Radial Basis Function Network,RBFN);根据不同风蚀危险程度标准,选取12个市、县(旗)相关数据进行训练,确定网络模型参数,进而对内蒙古自治区88个市、县(旗)的土壤风蚀危险度进行了评价.结果表明:内蒙古自治区西部为土壤风蚀发生的极强危险区,西北为强危险区,中部为中度危险区,而东部为轻度危险区;利用其他研究对该评价结论进行对比验证,结果较为理想. 展开更多
关键词 内蒙古自治区 土壤风蚀 径向基函数神经网络 危险度评价
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基于RBFN模型的贵州省石漠化危险度评价 被引量:33
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作者 黄秋昊 蔡运龙 《地理学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第5期771-778,共8页
西南喀斯特山区石漠化已成为当地发展的重大障碍,国内诸多学者对此做了大量研究工作。本文在前人研究成果的基础上,选取影响喀斯特石漠化演化的相关指标,运用GIS技术提取各指标数据,建立RBFN模型(RadialBasisFunctionNetwork,径向基函... 西南喀斯特山区石漠化已成为当地发展的重大障碍,国内诸多学者对此做了大量研究工作。本文在前人研究成果的基础上,选取影响喀斯特石漠化演化的相关指标,运用GIS技术提取各指标数据,建立RBFN模型(RadialBasisFunctionNetwork,径向基函数网络模型),根据不同石漠化危险程度标准,选取12个市县相关数据进行训练,确定网络模型参数,进而对贵州省82个市、县(自治州)的喀斯特石漠化危险度进行了评价,结果显示:贵州省西南部的西南—东北沿线为喀斯特石漠化发生的极强危险区、整个西南部为强危险区,北部地区为中度危险区,而东南部地区为轻度危险区,并利用他人研究成果进行了对比验证,发现结果较为理想。 展开更多
关键词 喀斯特石漠化 径向基函数网络模型 危险度评价 贵州省 喀斯特石漠化 危险度评价 网络模型 rbfn 贵州省 network 研究成果 喀斯特山区 GIS技术
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基于水电机组复合特征提取的RBFNN故障诊断 被引量:14
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作者 刘忠 周建中 +1 位作者 张勇传 邹敏 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期87-91,共5页
针对传统快速傅里叶变换(FFT)方法在非稳态信号分析上的局限和水电机组稳定性状态分析及故障诊断中过分依赖单一能量特征的不足,提出了集小波分析、模糊理论和径向基函数神经网络(RBFNN)优点于一体的基于复合特征提取的RBFNN故障诊断方... 针对传统快速傅里叶变换(FFT)方法在非稳态信号分析上的局限和水电机组稳定性状态分析及故障诊断中过分依赖单一能量特征的不足,提出了集小波分析、模糊理论和径向基函数神经网络(RBFNN)优点于一体的基于复合特征提取的RBFNN故障诊断方法。首先采用小波分析方法对稳定性状态信号进行多频段分解、降噪,提取相对能量特征;运用模糊理论进行稳定性状态对过程参数变化响应的数值分析和量化,提取关系型征兆;然后将这2种特征组合,形成综合反映机组稳定性状态的复合特征向量;最后利用RBFNN诊断出机组的典型故障类型及其严重程度。工程应用结果表明,该方法能够全面准确地提取水电机组稳定性状态特征,在水电机组故障诊断上具有一定的可行性和有效性。 展开更多
关键词 水电机组 故障诊断 复合特征 小波分析 rbfnN
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基于RBFNN和GA的重叠峰分辨新技术 被引量:8
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作者 李一波 黄小原 《应用科学学报》 CAS CSCD 2002年第1期99-103,共5页
根据光谱线型函数和色谱峰型函数的 (近似 )径向对称性和紧支性 ,首先构造了以线型或峰型函数为基函数的径向基函数神经网络 ( RBFNN) ,在 RBFNN学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法( GA) ,从而使 RBFNN具有了结... 根据光谱线型函数和色谱峰型函数的 (近似 )径向对称性和紧支性 ,首先构造了以线型或峰型函数为基函数的径向基函数神经网络 ( RBFNN) ,在 RBFNN学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法( GA) ,从而使 RBFNN具有了结构自学习和参数优化的能力 .最后将具有结构自学习能力的 RBFNN成功地引入至谱图的重叠峰解析辨识研究中 ,试图建立一种适应光谱和色谱谱图重叠峰解析辨识的统一架构 ,并达到了预期的目的 .为了提高解析辨识的成功率 ,避免遗传算法的盲目搜索 ,文章还将参数的约束关系作为罚函数引入至遗传算法的适应值函数中 ,极大地限制了解的空间 ,减少了病态解发生的概率 . 展开更多
关键词 rbfnN GA 重叠峰 径向基函数神经网络 遗传算法 光谱 色谱 解析辨识
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基于RBFNN建模的动态流量软测量方法研究 被引量:7
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作者 姜万录 雷亚飞 +2 位作者 张齐生 李刚 牛慧峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第9期1888-1893,共6页
本文通过对粘性流体在圆管中的层流和湍流流量方程对比研究发现,动态流量主要与管道中摩擦导致的压头损失、管道中最大的流速、流体温度变化有关,依据这一原理设计了基于径向基函数人工神经网络(RBFNN)的软测量模型。在伺服阀动态性能... 本文通过对粘性流体在圆管中的层流和湍流流量方程对比研究发现,动态流量主要与管道中摩擦导致的压头损失、管道中最大的流速、流体温度变化有关,依据这一原理设计了基于径向基函数人工神经网络(RBFNN)的软测量模型。在伺服阀动态性能实验台上构建了数据采集系统,在新型动态流量测量管上安装超声波、压差、温度传感器来采集各种信息,其中流速信息采用一种新颖的超声波类时差法获取,用于标定的实际流量南无载液压缸的速度传感器获取。基于NeuroSolution软件中的RBF网络模块组成软测量RBFNN,选用部分采集数据作为学习样本对RBFNN进行训练,建立了动态流量的软测量模型。利用采集的数据的测试样本对RBFNN进行测试,通过流量预测曲线和实际曲线的对比,验证了该软测量模型具有很高的逼近精度。该软测量方法为动态流量的测量提供了一条新的途径。 展开更多
关键词 软测量 动态流量 rbf神经网络 超声波检测 类时差法
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RBFN及SVM在边坡稳定可靠度分析中的应用 被引量:5
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作者 毕卫华 谭晓慧 +1 位作者 王伟 李丹 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1035-1039,共5页
基于径向基神经网络(Radial Basis Function Network,简称RBFN)及支持向量机(Support VectorMachine,简称SVM)的类似性,文章采用相同的符号体系,推导了RBFN及SVM在进行函数拟合时的表达式,指出这2种表达式形式上类似,主要区别是参数的... 基于径向基神经网络(Radial Basis Function Network,简称RBFN)及支持向量机(Support VectorMachine,简称SVM)的类似性,文章采用相同的符号体系,推导了RBFN及SVM在进行函数拟合时的表达式,指出这2种表达式形式上类似,主要区别是参数的计算方法有所不同;以RBFN及SVM的拟合结果为响应面,基于蒙特卡罗模拟法进行了边坡的可靠度分析。计算结果表明,基于RBFN的蒙特卡罗模拟法与基于SVM的蒙特卡罗模拟法具有较高的计算精度及效率,2种方法在计算精度上没有明显的区别。 展开更多
关键词 径向基神经网络 支持向量机 边坡稳定 蒙特卡罗模拟 失效概率
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基于改进PSO-RBFNN的海洋蛋白酶发酵过程软测量 被引量:7
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作者 朱湘临 凌婧 +2 位作者 王博 郝建华 丁煜函 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期1221-1227,共7页
针对海洋蛋白酶(marine protease,MP)发酵过程中某些关键参量难以在线检测,离线测量存在大滞后、易染菌的问题,提出了一种基于改进的粒子群-径向基神经网络(PSO-RBFNN)的MP发酵过程软测量建模方法。首先采用指数下降惯性权重(exponentia... 针对海洋蛋白酶(marine protease,MP)发酵过程中某些关键参量难以在线检测,离线测量存在大滞后、易染菌的问题,提出了一种基于改进的粒子群-径向基神经网络(PSO-RBFNN)的MP发酵过程软测量建模方法。首先采用指数下降惯性权重(exponential decreasing inertia weight,EDIW)策略对粒子群算法进行改进,克服了固定惯性权重和自适应惯性权重的粒子群算法易于陷入局部极小,进化后期收敛速度慢以及全局搜索能力弱的缺点;然后,采用改进后的粒子群算法对径向基神经网络连接权值进行在线优化,确定RBFNN拓扑结构;最后,根据MP发酵过程的输入/输出向量构建RBFNN软测量模型。实验仿真结果表明,EDIW策略改进的PSO-RBFNN软测量模型训练时间缩短了40%左右,模型预测精度提高了3%以上。 展开更多
关键词 海洋蛋白酶 改进粒子群算法 径向基神经网络 软测量模型
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基于EMD和RBFNN的地铁辅助逆变器故障检测 被引量:5
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作者 成亮 高军伟 +2 位作者 张彬 姚德臣 冷子文 《青岛大学学报(工程技术版)》 CAS 2014年第2期43-48,共6页
针对地铁辅助逆变器故障信号非平稳的特征,提出了一种基于经验模态分解方法和径向基神经网络的地铁辅助逆变器的故障诊断方法,并应用经验模态分解方法对采集的非平稳的原始信号进行处理,将原始信号分解成多个平稳的本征模函数(intrinsic... 针对地铁辅助逆变器故障信号非平稳的特征,提出了一种基于经验模态分解方法和径向基神经网络的地铁辅助逆变器的故障诊断方法,并应用经验模态分解方法对采集的非平稳的原始信号进行处理,将原始信号分解成多个平稳的本征模函数(intrinsic mode function,IMF),同时,采用K-均值聚类算法确定RBF神经网络的模型参数,并借助径向基神经网络的分类能力对特征向量进行故障检测。仿真结果表明,基于K-均值聚类算法的RBF神经网络,在48个测试样本中有46个正确,准确率为95.8%,高于标准RBF神经网络77.0%的准确率,说明其准确性明显高于标准的径向基神经网络。该研究能够满足地铁辅助逆变器故障检测对准确性的要求,可高效识别地铁辅助逆变器的故障。 展开更多
关键词 EMD 径向基函数 神经网络 K-均值聚类算法 故障检测
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基于FIS和RBFN的预想事故自动选择 被引量:6
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作者 陈刚 田志平 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第5期80-85,共6页
针对电力系统预想事故自动选择问题,提出了一种基于模糊推理系统FIS(fuzzy inference system)和径向基函数网络RBFN(radial basis function network)算法。定义了一种有功行为指标PIpf,该指标添加了一个模糊补偿系数用以改善遮蔽现象;... 针对电力系统预想事故自动选择问题,提出了一种基于模糊推理系统FIS(fuzzy inference system)和径向基函数网络RBFN(radial basis function network)算法。定义了一种有功行为指标PIpf,该指标添加了一个模糊补偿系数用以改善遮蔽现象;同时构造了一个三层的RBFN,该网络以发电机功率、负荷功率和网络拓扑结构作为输入,以PIpf作为输出,并通过离线潮流计算获得训练样本;对算例进行计算并与其他算法比较,结果显示该算法能使事故排序更为合理,且计算精度和速度都令人满意。 展开更多
关键词 静态安全分析 预想事故 模糊推理系统 径向基神经网络 反向传播神经网络
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改进ASMDE算法和RBFNN的配电网线损计算 被引量:8
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作者 唐晓勇 江亚群 +2 位作者 黄纯 彭江锴 戴永梁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第13期245-250,共6页
针对中压配电网结构复杂,运行数据不全,常规网损计算方法难以实施的问题,提出了一种配电网线损的实用计算方法。利用RBF神经网络的强拟合特性,映射配电线路的特征参量与线损之间复杂的非线性关系,记忆配电线路在结构参数和运行参数变化... 针对中压配电网结构复杂,运行数据不全,常规网损计算方法难以实施的问题,提出了一种配电网线损的实用计算方法。利用RBF神经网络的强拟合特性,映射配电线路的特征参量与线损之间复杂的非线性关系,记忆配电线路在结构参数和运行参数变化时线损的变化规律,建立了基于RBF神经网络的线损计算模型。采用改进的自适应二次变异差分进化(ASMDE)算法,对RBF神经网络的结构参数进行整体优化,克服了常规算法隐含层与输出层结构参数分开确定,输出层易陷入局部极小的缺点。实例仿真验证了所提方法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 配电网 线损 rbf神经网络 差分进化 自适应二次变异
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基于EEMD和RBFNN的列车滚动轴承故障诊断研究 被引量:7
13
作者 李笑梅 贺德强 +1 位作者 谭文举 陈二恒 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1056-1062,共7页
针对列车滚动轴承振动信号的非高斯、非平稳性特征,提出一种基于集合经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)相结合的滚动轴承故障诊断方法,利用E... 针对列车滚动轴承振动信号的非高斯、非平稳性特征,提出一种基于集合经验模式分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBFNN)相结合的滚动轴承故障诊断方法,利用EEMD方法对振动信号进行分解,得到前8个本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)分量,将归一后的IMF能量特征向量作为RBF神经网络的输入向量构建故障诊断模型,从而实现滚动轴承的故障识别。将RBF神经网络方法和BP(Back Propagation)神经网络进行对比,本文提出的方法能精确识别正常轴承、滚动体故障、外圈故障和内圈故障等4种轴承状态,为提高列车滚动轴承故障诊断的准确性和实时性提供了新思路。 展开更多
关键词 列车 滚动轴承 故障识别 EEMD rbf神经网络
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基于MPCA-RBFNN的神经网络在中长期电力负荷预测中的应用 被引量:6
14
作者 牛东晓 成功 +1 位作者 张博 王海峰 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2007年第3期77-79,84,共4页
利用改进的主成分分析(MPCA)方法对径向基函数神经网络输入空间进行重构,在降低输入空间维数的同时克服了传统主成分分析法的缺点,缩小了网络的结构,达到了提高网络泛化能力的目的。通过某省实例验证了该方法的有效性。
关键词 主成分分析 径向基函数 人工神经网络 负荷预测 电力系统
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基于MAMPSO-RBFNN的盾构地表变形时空演化智能预测 被引量:3
15
作者 周诚 余群舟 《施工技术》 CAS 北大核心 2016年第13期118-124,共7页
以某地铁越江盾构隧道实际工程为背景,基于Weibull-ARIMA时间过程模型与改进随机介质理论的空间分布模型,建立了盾构隧道地表任意点变形随盾构掘进的时空演化计算模型,将RBF神经网络与MAMPSO算法进行有机结合,提出了基于MAMPSO算法的RB... 以某地铁越江盾构隧道实际工程为背景,基于Weibull-ARIMA时间过程模型与改进随机介质理论的空间分布模型,建立了盾构隧道地表任意点变形随盾构掘进的时空演化计算模型,将RBF神经网络与MAMPSO算法进行有机结合,提出了基于MAMPSO算法的RBF神经网络耦合系统辨识模型及其学习算法,并基于此算法完成盾构施工地表变形时空演化预测系统的辨识。工程算例结果分析表明,该模型成功应用于某地铁越江盾构隧道右线穿越长江堤防地表变形时空演化过程的预测,具有较高的计算效率和预测精度,能实现地铁盾构隧道施工过程地表变形的时空演化预测智能化。 展开更多
关键词 隧道 盾构 变形 时空演化 rbf神经网络 MAMPSO算法
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改进径向函数网格(RBFN)在电力负荷预报中的应用 被引量:6
16
作者 王辛 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 1996年第4期285-287,共3页
本文根据电力系统短期负荷预报的特点和径向基函数神经网络的非线性辨识功能,提出了一种负荷预报的新算法-RBFN算法。该算法能够体现负荷的波动性和气候对负荷的影响,收敛速度较快,由于采用丛聚技术调整径向基函数中心,该算法... 本文根据电力系统短期负荷预报的特点和径向基函数神经网络的非线性辨识功能,提出了一种负荷预报的新算法-RBFN算法。该算法能够体现负荷的波动性和气候对负荷的影响,收敛速度较快,由于采用丛聚技术调整径向基函数中心,该算法具有较高的预报精度,通过对实际系统的实验表明:可用于提前24小时的电力系统负荷预报。 展开更多
关键词 负荷预报 电力系统 径向基函数网络
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一种采用小波包分析及RBFN的民族文种识别方法 被引量:1
17
作者 郭海 赵晶莹 韦宗伟 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2010年第8期78-80,97,共4页
随着我国计算机技术的发展,少数民族信息处理已经逐渐成熟起来,少数民族文字识别研究已经成为一个热点。本文提出一种基于小波包特征与径向基网络的少数民族文字种类识别方法,该方法采用小波包能量和小波包能量比例分布的特征描述,利用... 随着我国计算机技术的发展,少数民族信息处理已经逐渐成熟起来,少数民族文字识别研究已经成为一个热点。本文提出一种基于小波包特征与径向基网络的少数民族文字种类识别方法,该方法采用小波包能量和小波包能量比例分布的特征描述,利用径向基函数神经网络对少数民族文种进行分类识别。通过构建六种常用的少数民族文字及汉字、英文共八种文字的样本库,采用本文的方法对样本库进行了训练和测试。实验结果显示,本文的方法对于少数民族文种识别的平均精度好于小波特征及传统的分类方法。 展开更多
关键词 少数民族文字 文种识别 小波分析 径向基网络
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基于RBFNN增益调节的自适应滑模制导律 被引量:1
18
作者 李解 雷虎民 +1 位作者 王华吉 朱苏北 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期19-22,共4页
为提高末制导精度,设计了一种RBF滑模制导律。根据滑模变结构理论推导了一种基于零化视线角速率的滑模制导律,分析了目标机动与切换项增益的关系,利用RBF神经网络对切换项增益进行在线估计,最后将所设计的RBF滑模制导律与滑模制导律、... 为提高末制导精度,设计了一种RBF滑模制导律。根据滑模变结构理论推导了一种基于零化视线角速率的滑模制导律,分析了目标机动与切换项增益的关系,利用RBF神经网络对切换项增益进行在线估计,最后将所设计的RBF滑模制导律与滑模制导律、比例导引律进行仿真对比。仿真结果表明所设计的制导律能实时调节切换项增益,有效拦截不同的机动目标,减小了脱靶量并提高了系统的鲁棒性。 展开更多
关键词 滑模制导律 rbf神经网络 切换增益
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基于RBFNN的伺服系统在线辨识方法 被引量:5
19
作者 王欣峰 高伟 《微计算机信息》 北大核心 2005年第11S期86-87,共2页
由于伺服系统中存在的非线性和不确定性,难以用传统的方法进行建模,本文采用神经网络通过函数逼近完成非线性系统的在线辨识。结合文中提出的径向基网络,通过对某转台伺服系统的仿真,验证了本文提出方法的可行性和有效性。
关键词 rbf神经网络 函数逼近 在线辨识 伺服系统
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运用DE-RBFNN的直线伺服系统定位精度研究 被引量:1
20
作者 林健 黄家才 陈桂 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2012年第5期1-5,共5页
提出一种基于差分进化算法(DE)的径向基函数神经网络(RBFNN)模型,用于预测直线伺服系统的定位误差。该模型用差分进化算法训练径向基函数(RBF)网络隐层中心位置、宽度和输出层连接权重。为了评价优化后RBF网络预测的精度,运用部分误差... 提出一种基于差分进化算法(DE)的径向基函数神经网络(RBFNN)模型,用于预测直线伺服系统的定位误差。该模型用差分进化算法训练径向基函数(RBF)网络隐层中心位置、宽度和输出层连接权重。为了评价优化后RBF网络预测的精度,运用部分误差样本进行训练和仿真。构建了以数字信号处理器(DSP)为核心的直线电动机定位误差实验平台,根据误差校正值进行误差实时补偿实验。仿真和实验结果表明:经过DE算法训练的神经网络模型对工作台的误差具有良好的学习能力和泛化能力,与单纯RBF网络、基于遗传优化的RBF神经网络相比,该建模方法具有更高的定位精度。 展开更多
关键词 直线伺服系统 定位精度 径向基函数神经网络 差分进化算法
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