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Design of Radial Basis Function Network Using Adaptive Particle Swarm Optimization and Orthogonal Least Squares 被引量:1
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作者 Majid Moradi Zirkohi Mohammad Mehdi Fateh Ali Akbarzade 《Journal of Software Engineering and Applications》 2010年第7期704-708,共5页
This paper presents a two-level learning method for designing an optimal Radial Basis Function Network (RBFN) using Adaptive Velocity Update Relaxation Particle Swarm Optimization algorithm (AVURPSO) and Orthogonal Le... This paper presents a two-level learning method for designing an optimal Radial Basis Function Network (RBFN) using Adaptive Velocity Update Relaxation Particle Swarm Optimization algorithm (AVURPSO) and Orthogonal Least Squares algorithm (OLS) called as OLS-AVURPSO method. The novelty is to develop an AVURPSO algorithm to form the hybrid OLS-AVURPSO method for designing an optimal RBFN. The proposed method at the upper level finds the global optimum of the spread factor parameter using AVURPSO while at the lower level automatically constructs the RBFN using OLS algorithm. Simulation results confirm that the RBFN is superior to Multilayered Perceptron Network (MLPN) in terms of network size and computing time. To demonstrate the effectiveness of proposed OLS-AVURPSO in the design of RBFN, the Mackey-Glass Chaotic Time-Series as an example is modeled by both MLPN and RBFN. 展开更多
关键词 RADIAL basis function Network orthogonal Least SQUARES Algorithm Particle SWARM Optimization Mackey-Glass CHAOTIC Time-Series
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Galerkin Method for Numerical Solution of Volterra Integro-Differential Equations with Certain Orthogonal Basis Function
2
作者 Omotayo Adebayo Taiwo Liman Kibokun Alhassan +1 位作者 Olutunde Samuel Odetunde Olatayo Olusegun Alabi 《International Journal of Modern Nonlinear Theory and Application》 2023年第2期68-80,共13页
This paper concerns the implementation of the orthogonal polynomials using the Galerkin method for solving Volterra integro-differential and Fredholm integro-differential equations. The constructed orthogonal polynomi... This paper concerns the implementation of the orthogonal polynomials using the Galerkin method for solving Volterra integro-differential and Fredholm integro-differential equations. The constructed orthogonal polynomials are used as basis functions in the assumed solution employed. Numerical examples for some selected problems are provided and the results obtained show that the Galerkin method with orthogonal polynomials as basis functions performed creditably well in terms of absolute errors obtained. 展开更多
关键词 Galerkin Method Integro-Differential Equation orthogonal Polynomials basis function Approximate Solution
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A Novel Radial Basis Function Neural Network Approach for ECG Signal Classification
3
作者 S.Sathishkumar R.Devi Priya 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第1期129-148,共20页
ions in the ECG signal.The cardiologist and medical specialistfind numerous difficulties in the process of traditional approaches.The specified restrictions are eliminated in the proposed classifier.The fundamental ai... ions in the ECG signal.The cardiologist and medical specialistfind numerous difficulties in the process of traditional approaches.The specified restrictions are eliminated in the proposed classifier.The fundamental aim of this work is tofind the R-R interval.To analyze the blockage,different approaches are implemented,which make the computation as facile with high accuracy.The information are recovered from the MIT-BIH dataset.The retrieved data contain normal and pathological ECG signals.To obtain a noiseless signal,Gaborfilter is employed and to compute the amplitude of the signal,DCT-DOST(Discrete cosine based Discrete orthogonal stock well transform)is implemented.The amplitude is computed to detect the cardiac abnormality.The R peak of the underlying ECG signal is noted and the segment length of the ECG cycle is identified.The Genetic algorithm(GA)retrieves the primary highlights and the classifier integrates the data with the chosen attributes to optimize the identification.In addition,the GA helps in performing hereditary calculations to reduce the problem of multi-target enhancement.Finally,the RBFNN(Radial basis function neural network)is applied,which diminishes the local minima present in the signal.It shows enhancement in characterizing the ordinary and anomalous ECG signals. 展开更多
关键词 Electrocardiogram signal gaborfilter discrete cosine based discrete orthogonal stock well transform genetic algorithm radial basis function neural network
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Jacobi-Sobolev Orthogonal Polynomialsand Spectral Methods for Elliptic Boundary Value Problems
4
作者 Xuhong Yu Zhongqing Wang Huiyuan Li 《Communications on Applied Mathematics and Computation》 2019年第2期283-308,共26页
Generalized Jacobi polynomials with indexes α,β∈ R are introduced and some basic properties are established. As examples of applications,the second- and fourth-order elliptic boundary value problems with Dirichlet ... Generalized Jacobi polynomials with indexes α,β∈ R are introduced and some basic properties are established. As examples of applications,the second- and fourth-order elliptic boundary value problems with Dirichlet or Robin boundary conditions are considered,and the generalized Jacobi spectral schemes are proposed. For the diagonalization of discrete systems,the Jacobi-Sobolev orthogonal basis functions are constructed,which allow the exact solutions and the approximate solutions to be represented in the forms of infinite and truncated Jacobi series. Error estimates are obtained and numerical results are provided to illustrate the effectiveness and the spectral accuracy. 展开更多
关键词 Generalized JACOBI POLYNOMIALS Spectral method - Jacobi-Sobolev orthogonal basis functions ELLIPTIC boundary value problems Error analysis
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Radiative decay from doubly to singly excited states of He via generalization of Laguerre-type orbitals: A non-orthogonal formalism
5
作者 熊庄 Bacalis N C 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2007年第2期374-381,共8页
By taking full account of the non-orthogonality of the orbitals between the low-lying doubly excited states ^1po and the singly excited states ^1S^e and ^1D^e of He, the corresponding radiative decay rates have been i... By taking full account of the non-orthogonality of the orbitals between the low-lying doubly excited states ^1po and the singly excited states ^1S^e and ^1D^e of He, the corresponding radiative decay rates have been investigated theoretically via analytic generalized Laguerre-type atomic orbitals at a nearly numerical multi-conflguration self-consistent field accuracy in a general non-orthogonal configuration interaction scheme. From these rates, we calculate the VUV photon emission and metastable atom spectra, and both are found to be in good qualitative agreement with recent excellent measurements. We obtain, successfully, the enhancement of the VUV photon spectrum, experimentally observed at the energy of (2s4p-4s2p)/(2p,3d) ^1po as compared with other nearby lying states. The mechanism proposed by Odling-Smee et al is verified, implying that taking appropriate account of the overlap existing between orbitals of the low-lying doubly excited and singly excited states (especially important for the compact orbitals) can reveal basic physical dominant mechanism and is crucial in understanding these spectra. 展开更多
关键词 doubly excited states singly excited states analytic basis functions non-orthogonality formalism
原文传递
奇异谱分析与小波变换改进的弱磁检测方法研究
6
作者 刘伟 常青 王耀力 《仪表技术与传感器》 北大核心 2025年第5期81-87,共7页
为满足日益增长的地下弱磁信号检测需求,文中提出了一种交叉验证增强的时间延迟嵌入奇异值分解(CV-TE-SVD)算法和小波变换改进的标准正交基(WT-OBF)磁异常检测方法。CV-TE-SVD算法通过时间延迟嵌入将实测磁场数据形成相应的轨迹矩阵,并... 为满足日益增长的地下弱磁信号检测需求,文中提出了一种交叉验证增强的时间延迟嵌入奇异值分解(CV-TE-SVD)算法和小波变换改进的标准正交基(WT-OBF)磁异常检测方法。CV-TE-SVD算法通过时间延迟嵌入将实测磁场数据形成相应的轨迹矩阵,并结合交叉验证优化奇异值选择,使得重构结果既保留目标信号的主体特征,又对噪声做了滤波处理,提高了信号重构的精度。WT-OBF方法利用小波变换的多分辨率分析能力,在不同尺度上分析信号,捕捉到不同频率成分,从而提升了磁异常信号的检测精度和鲁棒性。实验结果表明:CV-TE-SVD算法在不同距离下均表现出优异的性能,平均重构误差约为0.08,改进的WT-OBF算法信噪比(SNR)平均提升4.85 dB,在3倍物径距下的SNR最大提升了7.20 dB,其检测性能显著高于OBF算法和实测数据,为地下弱磁信号检测提供了技术支持。 展开更多
关键词 地下弱磁检测 奇异谱分析 正交基函数 小波变换 交叉验证
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基于POD-RBF降阶模型的超高温气冷堆DLOFC事故温度时空分布计算方法
7
作者 丁永旺 张汉 +5 位作者 彭杵真 邬颖杰 郭炯 彭威 张平 李富 《核动力工程》 北大核心 2025年第2期107-118,共12页
超高温气冷堆(VHTR)具有核能制氢等广泛的应用领域,失冷失压(DLOFC)事故是VHTR后果最严重的设计基准事故之一,而利用全阶模型(FOM)进行大量不同参数下的DLOFC事故特性分析需要消耗大量的计算资源。对设计参数范围内的不同方案进行基于... 超高温气冷堆(VHTR)具有核能制氢等广泛的应用领域,失冷失压(DLOFC)事故是VHTR后果最严重的设计基准事故之一,而利用全阶模型(FOM)进行大量不同参数下的DLOFC事故特性分析需要消耗大量的计算资源。对设计参数范围内的不同方案进行基于降阶模型(ROM)的DLOFC事故的快速、准确计算具有重要需求和意义。本文利用TINTE程序建立了VHTR的FOM,基于本征正交分解-径向基函数插值(POD-RBF)方法实现了一个快速计算VHTR-DLOFC事故的ROM,并给出了两种方法来实现ROM的瞬态过程计算,方法1将时间等同于入口温度等输入参数;方法2对于同一参数下的不同时间步的系数整体进行计算。结果表明,两种ROM方法的计算结果最大相对误差均低于1%,且ROM计算效率远高于FOM;同时方法2的计算效率是方法1的40倍。因此,ROM可以为VHTR设计参数的优化工作提供快速计算程序。 展开更多
关键词 超高温气冷堆(VHTR) 本征正交分解(POD) 径向基函数(RBF)插值 降阶模型(ROM)
原文传递
基于POD和PSO-RBFNN的泵喷推进器尾部流场快速预测方法
8
作者 郭荣 罗鑫 +1 位作者 韩伟 李仁年 《振动与冲击》 北大核心 2025年第22期9-18,共10页
针对航行条件下泵喷推进器尾部流场预测计算规模大、分析耗时且成本高的问题,基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和经过粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法改进的径向基神经网络(radial basis functi... 针对航行条件下泵喷推进器尾部流场预测计算规模大、分析耗时且成本高的问题,基于本征正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)和经过粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法改进的径向基神经网络(radial basis function neural network,RBFNN)方法构建快速预测模型(PSO-RBFNN)。采用中心复合设计(central composite design,CCD)方法对几何参数设计空间随机抽样,然后利用POD方法将高维流场数据映射到低维基模态空间,使用PSO-RBFNN建立几何参数到基模态系数的多层神经网络模型,实现尾部流场的快速预测。结果表明:经PSO优化的RBFNN模型具有更加优异的回归性能,构建的POD和PSO-RBFNN相结合混合模型可以实现泵喷推进器尾部流场分布特征快速准确预测,相对误差在8.0%以内;轴心速度呈现出先增后减并逐渐衰减为0的过程,POD&PSO-RBFNN混合模型能够准确预测这一动态特征。 展开更多
关键词 泵喷推进器 尾部喷流 本征正交分解(POD) 粒子群优化(PSO)算法 径向基神经网络(RBFNN)
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预冷器微细管束流动换热的模态分解与快速预测
9
作者 马航宇 张文强 +1 位作者 苏纬仪 安航 《空气动力学学报》 北大核心 2025年第2期110-120,I0002,共12页
预冷器是预冷吸气式发动机冷却空气的重要部件,直接采用数值计算方法对其进行研究代价巨大,因而发展精确、快速的预测方法成为了此类发动机设计和状态监测的关键。在预冷器微细管束流动换热数值模拟的基础上,以预冷器出口反压为变量,基... 预冷器是预冷吸气式发动机冷却空气的重要部件,直接采用数值计算方法对其进行研究代价巨大,因而发展精确、快速的预测方法成为了此类发动机设计和状态监测的关键。在预冷器微细管束流动换热数值模拟的基础上,以预冷器出口反压为变量,基于本征正交分解理论和径向基函数插值方法建立了流动换热的快速预测模型,并对非样本工况进行了快速预测。结果表明,快速预测模型可以在不到1 s的时间内获得任意非样本工况的流动和换热信息,仅采用前4阶模态就能达到足够高的流场重构/预测精度。马赫数、温度及总压等流场参数的预测值与数值模拟结果均吻合良好,最大预测误差不超过2.3%,出口总压恢复系数预测误差不超过4.8%,证明了本文方法的准确性。此外,研究还发现,当预冷器出口反压很低时,管束出口会出现局部超声速区,导致该区域预测误差偏大,带来较大的总压损失,在预冷器设计或工作时应尽量避免这种现象的产生。 展开更多
关键词 预冷器 微细管束 本征正交分解 径向基函数插值 快速预测
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功率曲线分解方法研究综述
10
作者 刘谭盈 孙振新 +3 位作者 魏良杰 刘辉 张利平 王础 《储能科学与技术》 北大核心 2025年第8期3065-3077,共13页
在风光电并网遭遇诸多挑战的背景下,储能技术作为提升新能源消纳能力、增强电力系统调节灵活性的关键手段,其功率曲线分解方法也逐步被应用到混合储能配置优化问题中。本文阐述了多种储能功率曲线分解技术的研究及其在储能领域的相关应... 在风光电并网遭遇诸多挑战的背景下,储能技术作为提升新能源消纳能力、增强电力系统调节灵活性的关键手段,其功率曲线分解方法也逐步被应用到混合储能配置优化问题中。本文阐述了多种储能功率曲线分解技术的研究及其在储能领域的相关应用,包括传统曲线分解方法和以方波基为基底的曲线分解方法。首先,本文回顾了4种传统功率曲线分解方法,并介绍了相关研究人员在储能技术领域的应用,分析了国内外的研究现状,指出了目前研究在适配混合储能特性方面仍存在一定不足,得出了需根据储能装置在充放电过程中具有快速存储和释放电能,以及单一储能装置的功率曲线呈现矩阵波形的特性进行配置的结论。本文提出了基于3种以方波基为变换形式的变换储能功率曲线分解、变换和分析方法,并介绍了其基本原理与其在储能配置中的应用。最后,针对当前储能功率曲线分解仍存在的问题,本文做了相关的总结与展望。本文为储能配置优化提供理论支持,对于提升储能功率曲线分解的精准性、保障储能系统在不同运行场景下发挥最优效用具有重要意义。 展开更多
关键词 功率曲线分解 正交非连续基函数 傅里叶变换 小波变换 WALSH变换
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POD-RBF堆芯功率分布测量方法的敏感性分析
11
作者 张一骏 李文淮 +3 位作者 曾玲 彭思涛 厉井钢 王婷 《现代应用物理》 2025年第1期138-143,共6页
堆芯3维功率分布的在线监测对于确保反应堆的安全运行至关重要。为此,核电厂部署了堆内和堆外探测器,以获取必要的测量数据。通过利用相关测量信息,并结合适当正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)进行模型降阶和径向基函数(r... 堆芯3维功率分布的在线监测对于确保反应堆的安全运行至关重要。为此,核电厂部署了堆内和堆外探测器,以获取必要的测量数据。通过利用相关测量信息,并结合适当正交分解(proper orthogonal decomposition,POD)进行模型降阶和径向基函数(radial basis function,RBF)插值,可以实现堆芯功率分布的实时测量。本文利用PCM软件包实现某压水堆某燃料循环约7 000个堆芯状态的模拟,并实现从模拟的探测器信号到模拟的堆芯3维功率分布的映射模型构建。结果表明,该方法能够有效处理高维数据,提取主要特征,从而提高3维功率分布监测计算的效率和准确性。通过引入测量值的扰动,展示了POD-RBF模型的稳健性,表明该模型在面对不确定性时仍能保持良好的性能。同时,本文提出了一种基于测量探测器信号的白噪声或失效扰动方法,显著增强了POD-RBF方法的稳定性。相关结果为未来的核能监测技术奠定了基础,推动了相关领域的进一步研究与发展。 展开更多
关键词 3维功率分布 堆芯在线监测 本征正交分解 径向基函数插值 反应堆堆芯
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河流水质的预测模型研究 被引量:20
12
作者 李莹 邹经湘 +1 位作者 张新政 蔡楠 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 2001年第2期139-142,209,共5页
东江惠州-东岸段河流水质直接影响着香港和深圳的淡水供应质量.本文根据东江水质自动监测系统的分布情况,提出了由上游水质预测下游水质和当前水质预测未来水质的两种基于自适应神经网络的东江惠州-东岸段水质预测建模方法,给出了... 东江惠州-东岸段河流水质直接影响着香港和深圳的淡水供应质量.本文根据东江水质自动监测系统的分布情况,提出了由上游水质预测下游水质和当前水质预测未来水质的两种基于自适应神经网络的东江惠州-东岸段水质预测建模方法,给出了基于正交多项式基的神经网络静、动态学习算法,在学习过程中可同时确定网络的拓扑结构和相应的正交多项式基,且无局部极值问题。仿真结果证明了该方法具有较高的预测精度,且方法简便、适用对象广泛。 展开更多
关键词 神经网络 水质预测 河流水质 环境监测 数学模型
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基于新型神经网络的电网故障诊断方法 被引量:131
13
作者 毕天姝 倪以信 +1 位作者 吴复立 杨奇逊 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第2期73-78,共6页
故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义。该文提出应用新型径向基函数 (RadialBasisFunc tion ,RBF)神经网络解决故障诊断问题 ,文中将正交最小二乘 (Orthogonalleastsquare)算法扩展用于优化RBF神经网络参数。并应用... 故障诊断对于事故后系统快速恢复正常运行具有重要的意义。该文提出应用新型径向基函数 (RadialBasisFunc tion ,RBF)神经网络解决故障诊断问题 ,文中将正交最小二乘 (Orthogonalleastsquare)算法扩展用于优化RBF神经网络参数。并应用传统的BP神经网络解决同样的问题以进行比较。在 4母线测试系统中的计算机仿真结果证明 ,在解决故障诊断这一类问题时 ,RBF神经网络优于BP神经网络模型 。 展开更多
关键词 电网 故障诊断 电力系统 神经网络
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基于正交最小二乘法的径向基神经网络模型 被引量:17
14
作者 刘道华 张礼涛 +1 位作者 曾召霞 孙文萧 《信阳师范学院学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2013年第3期428-431,共4页
为提高神经网络模型的预测精度以及提高模型的计算效率,减少获得高精度模型的计算量,构建了基于正交最小二乘法的高斯径向基神经网络模型结构,给出了最小二乘法高斯径向基神经网络的递归模型.依据样本点序列信息,给出了高斯径向基函数... 为提高神经网络模型的预测精度以及提高模型的计算效率,减少获得高精度模型的计算量,构建了基于正交最小二乘法的高斯径向基神经网络模型结构,给出了最小二乘法高斯径向基神经网络的递归模型.依据样本点序列信息,给出了高斯径向基函数中心参数的确定方法,并采用正交最小二乘法回归迭代,从而获得隐层同输出层间的连接权参数值.采用混沌Lorenz时间序列预测问题对该设计的网络模型进行验证,并同其他文献对该序列预测的精度以及迭代所需的时间作对比.结果表明,采用该设计方法获得的网络模型具有时间预测精度高及计算效率高等优点. 展开更多
关键词 正交最小二乘法 高斯函数 径向基函数神经网络 网络模型
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2种响应面方法在车轮踏面优化中的应用分析比较 被引量:15
15
作者 成棣 王成国 +1 位作者 刘金朝 陈波 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期64-69,共6页
首次将响应面方法应用到车轮踏面优化中。分别基于多项式响应面车轮踏面优化方法和高斯径向基函数响应面车轮踏面优化方法,用C++语言编写优化软件模块,实现在C++环境中调用多体动力学软件ADAMS/Rail进行轨道车辆系统的动力学仿真分析;... 首次将响应面方法应用到车轮踏面优化中。分别基于多项式响应面车轮踏面优化方法和高斯径向基函数响应面车轮踏面优化方法,用C++语言编写优化软件模块,实现在C++环境中调用多体动力学软件ADAMS/Rail进行轨道车辆系统的动力学仿真分析;将动力学仿真分析得到的数据反馈给车轮踏面优化软件模块,完成整个优化设计的循环过程。分析比较这2种响应面方法在车轮踏面优化中应用的结果表明,2种响应面方法非常适合于车轮踏面优化,而且收敛速度快;从磨耗指数的优化来看,用2种响应面方法对200 km.h-1客车车轮踏面进行优化后,新车轮踏面较原车轮踏面的磨耗指数降低52%左右,说明对磨耗指数的优化非常有效。在优化计算时间方面,多项式响应面车轮踏面优化方法为50 566 s,高斯径向基函数响应面车轮踏面优化方法为16 449 s;在1次试验设计的试验次数方面,多项式响应面车轮踏面优化方法为77次,而高斯径向基函数响应面车轮踏面优化方法只有25次。在车轮踏面优化中高斯径向基函数响应面方法优于多项式响应面方法。 展开更多
关键词 车轮踏面 优化方法 多项式 径向基函数 响应面 正交设计
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几种翼型参数化方法研究 被引量:37
16
作者 廖炎平 刘莉 龙腾 《弹箭与制导学报》 CSCD 北大核心 2011年第3期160-164,共5页
文中研究了形函数线性扰动法、特征参数描述法、正交基函数法和CST方法这几种翼型参数化方法,对比了这几种翼型参数化方法用于对称翼型、弯度翼型和超临界翼型的拟合精度,拟合结果表明CST方法的拟合精度优于其他几种翼型参数化方法。建... 文中研究了形函数线性扰动法、特征参数描述法、正交基函数法和CST方法这几种翼型参数化方法,对比了这几种翼型参数化方法用于对称翼型、弯度翼型和超临界翼型的拟合精度,拟合结果表明CST方法的拟合精度优于其他几种翼型参数化方法。建立了这几种翼型参数化方法的气动分析模型,采用拉丁超方试验设计方法获取样本点,构造了这几种翼型参数化方法的气动Kriging代理模型,将遗传算法与Kriging代理模型结合进行翼型的优化设计,并用两个算例对这几种翼型参数化方法进行验证。 展开更多
关键词 正交基函数 CST方法 拟合精度 KRIGING模型 翼型优化设计
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改进BP算法在过程神经网络中的应用 被引量:18
17
作者 钟诗胜 朴树学 丁刚 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期840-842,共3页
过程神经网络是一种基于过程神经元的新型神经网络,其输入及权值皆为时序函数.针对基本BP算法的一些不足,将一种改进BP算法应用于前馈过程神经网络的训练之中,提高了网络的学习效率,扩展了过程神经网络的训练算法理论.在改进BP算法与网... 过程神经网络是一种基于过程神经元的新型神经网络,其输入及权值皆为时序函数.针对基本BP算法的一些不足,将一种改进BP算法应用于前馈过程神经网络的训练之中,提高了网络的学习效率,扩展了过程神经网络的训练算法理论.在改进BP算法与网络训练的结合过程中,权函数及输入函数皆被用同一正交基函数展开.最后基于改进BP算法将过程神经网络应用于了飞机发动机尾气温度指数的预测当中,验证了算法的有效性,同时也展示了过程神经网络广泛的应用前景. 展开更多
关键词 过程神经网络 改进BP算法 正交基函数 发动机尾气温度指数
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神经网络自动生成器 被引量:6
18
作者 邹阿金 刘祖润 扶蔚鹏 《湘潭大学自然科学学报》 CAS CSCD 1998年第2期101-102,共2页
介绍了神经网络自动生成器的设计思想,即在正交基函数神经网络的基础上,根据性能指标的变化自动修改网络的拓朴结构,仿真实验表明,该方法在训练过程中改善了收敛速度,具有优良的逼近任意非线性映射的特性.
关键词 神经网络 正交基函数 性能指标 自动生成器
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小型光电编码器长周期误差的修正 被引量:13
19
作者 冯英翘 万秋华 王树洁 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期2491-2497,共7页
针对小型光电编码器长周期误差成因及分布规律复杂的特点,提出了一种光电编码器长周期误差修正方法。建立了基于正交三角函数基的傅里叶神经网路误差修正模型,将光电编码器输入输出间的非线性优化问题转化为线性优化问题。误差修正模型... 针对小型光电编码器长周期误差成因及分布规律复杂的特点,提出了一种光电编码器长周期误差修正方法。建立了基于正交三角函数基的傅里叶神经网路误差修正模型,将光电编码器输入输出间的非线性优化问题转化为线性优化问题。误差修正模型以高精度基准编码器输出值作为学习目标;引进模拟退火策略的差分进化算法对网络进行训练,保证了在训练的初始阶段具有较强的全局寻优能力和在训练后期具有较快的收敛速度和较高的精度。运用设计的方法对16位小型光电编码器进行了长周期误差修正处理,实际测试显示:编码器的峰值误差由45″^-17.5″减小到10″^-8.75″,长周期标准偏差由修正前20.3″减小到修正后4″以下。结果表明提出的长周期误差修正方法提高了光电编码器的精度。 展开更多
关键词 光电编码器 长周期误差 正交三角函数基 傅里叶神经网络 差分进化
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复变量移动最小二乘法及其应用 被引量:41
20
作者 程玉民 彭妙娟 李九红 《力学学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期719-723,共5页
提出了复变量移动最小二乘法,并详细讨论了基于正交基函数的复变量移动最小二乘法.然后,将复变量移动最小二乘法和弹性力学的边界无单元法结合,提出了弹性力学的复变量边界无单元法,推导了相应的公式,并给出了数值算例.基于正交基函数... 提出了复变量移动最小二乘法,并详细讨论了基于正交基函数的复变量移动最小二乘法.然后,将复变量移动最小二乘法和弹性力学的边界无单元法结合,提出了弹性力学的复变量边界无单元法,推导了相应的公式,并给出了数值算例.基于正交基函数的复变量移动最小二乘法的优点是不形成病态方程组、精度高,所形成的无网格方法计算量小.复变量边界无单元法是边界积分方程的无网格方法的直接列式法,容易引入边界条件,且具有更高的精度. 展开更多
关键词 复变量移动最小二乘法 正交基函数 弹性力学 边界积分方程 边界无单元法
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