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搜索资源列表

  1. 基于PSO-RBF神经网络的示功图识别

  2. 针对广泛应用的有杆抽油机故障率较高的现状，提出傅立叶描述子和RBF神经网络相结合的算法判断抽油机工况。该算法基于典型示功图的几何特征，提取低频区傅里叶描述子作为特征参数，再结合上、下冲程的载荷变化量，构成代表对应工况的12个综合特征参数，利用RBF神经网络建立识别网络模型，对数据进行网络训练得到RBF神经网络。通过MATLAB仿真平台完成了PSORBF神经网络的示功图识别的仿真验证，实际运用在油田生产中准确性良好。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：846848
    • 提供者：weixin_38696196

  1. RBF神经网络在变速箱齿轮故障诊断中的应用

  2. 提出了径向基函数神经网络应用于变速箱齿轮故障诊断的基本方法。利用Matlab神经网络工具箱对变速箱齿轮进行故障诊断仿真，并创建RBF神经网络与BP神经网络来进行故障诊断。通过对比诊断结果，证明RBF网络在诊断精度、诊断速度上均优于BP网络，说明RBF网络应用于齿轮的故障诊断准确、可靠，在机械故障诊断方面具有广泛的应用前景。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-25
    • 文件大小：259072
    • 提供者：weixin_38718223

  1. RBF神经网络代码可更改数据

  2. 基于RBF神经网络模型预测的MATLAB仿真m文件，仿真数据可更改为自己的数据，操作比较简单，程序有注释，理解很方便，适用于不理解神经网络的仿真小白

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2020-12-09
    • 文件大小：982
    • 提供者：D1011221

  1. 好用的RBF神经网络波束形成小程序

  2. 好用的RBF神经网络波束形成小程序，学会使用神经网络中比BP神经网络更优秀的RBF径向基函数神经网络进行深度学习，优化波束形成中MVDR算法的最优权向量，从而达到波束形成的优化，在雷达通信，水下通信中都是值得一提的优化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-14
    • 文件大小：4096
    • 提供者：m0_48348007

  1. 传感技术中的一种用RBF神经网络改善传感器测量精度的新方法

  2. 一种用RBF神经网络改善传感器测量精度的新方法 [日期：2005-3-21] 来源：电子技术应用  作者：中南大学铁道校区土木建筑学院 赵望达 刘勇求 贺 毅 [字体：大 中 小] 　    摘要：介绍一种利用径向基函数(RBF)神经网络和智能温度传感器DSl8B20改善传感器精度的新方法。RBF网络具有良好的非线性映射能力、自学习和泛化能力，通过大量的样本数据训练构建了双输入早输出网络模型，采用改进的算法实现了传感器高精度温度补偿。     关键词：传感器精度 温度补偿

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-13
    • 文件大小：105472
    • 提供者：weixin_38743119

  1. DEAP致动器系统的基于RBF神经网络的广义预测控制

  2. 介电电活性聚合物（DEAP）材料通常具有很强的磁滞，非线性和不确定性，这些特性使得对其执行器进行有效控制非常困难。 提出了一种基于RBF神经网络的广义预测控制策略。 DEAP执行器的非线性特性通过RBF神经网络进行近似。 在此基础上，采用广义预测控制策略，通过滚动优化和反馈调整实现对DEAP执行器的预测控制。 仿真结果表明，与传统的广义预测控制方法相比，该方法可以减轻DEAP材料非线性引起的干扰，具有适应性，鲁棒性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-25
    • 文件大小：660480
    • 提供者：weixin_38690402

  1. 基于LS的RBF神经网络用于CO-OFDM系统中的非线性和线性损伤补偿

  2. 基于LS的RBF神经网络用于CO-OFDM系统中的非线性和线性损伤补偿

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：43008
    • 提供者：weixin_38744153

  1. DEAP直线执行器的自适应RBF神经网络滑模控制。

  2. 介电电活性聚合物（DEAP）是一种称为“人造肌肉”的新型智能材料，在仿生机器人领域具有巨大的潜力。 但是，这种材料广泛存在磁滞非线性，这会降低跟踪精度和系统稳定性。 针对这种情况，提出了一种基于径向基函数（RBF）的神经网络与滑模控制算法相结合的二阶DEAP线性执行器。 首先，基于Prandtl-Ishlinskii（PI）模型的逆磁滞算子用于消除磁滞行为。 其次，设计了一种自适应RBF神经网络滑模控制器，以获得较高的跟踪精度并保持系统稳定性。 所提出的算法使跟踪误差收敛到零，并在外部干扰和参数

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-12
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38519082

  1. 动态 RBF 神经网络在浮选过程模型失配中的应用

  2. 动态 RBF 神经网络在浮选过程模型失配中的应用

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38563525

  1. 基于免疫算法的RBF神经网络设计

  2. 基于免疫算法的RBF神经网络设计

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：284672
    • 提供者：weixin_38732463

  1. 通过RBF神经网络在线进行L2正规的强化学习

  2. 通过RBF神经网络在线进行L2正规的强化学习

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：288768
    • 提供者：weixin_38581405

  1. 使用自动生成的RBF神经网络进行特征融合

  2. 使用自动生成的RBF神经网络进行特征融合

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：236544
    • 提供者：weixin_38703794

  1. 基于RBF神经网络的高超音速飞机自适应滑模容错控制

  2. 基于RBF神经网络的高超音速飞机自适应滑模容错控制

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-06
    • 文件大小：464896
    • 提供者：weixin_38731027

  1. 径向基(Radial Basis Function:RBF)神经网络学习笔记-附件资源

  2. 径向基(Radial Basis Function:RBF)神经网络学习笔记-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 径向基(Radial Basis Function:RBF)神经网络学习笔记-附件资源

  2. 径向基(Radial Basis Function:RBF)神经网络学习笔记-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 一种基于RBF神经网络的LCD显示器光谱特征化模型

  2. 目的研究LCD显示器的光谱特征化。方法提出一种基于RBF神经网络的显示器光谱特征化模型;扩展神经网络模型输入变量的项数,以提高特征化模型的精度。结果实验结果表明:[rg rb gb]项的引入,提高了特征化模型的光谱和色度精度,以及网络的泛化能力;引入[r2 g2 b2],[r2 g2 b2],[rg2 rb2gr2 gb2 br2 bg2]均会导致模型精度下降及泛化能力降低;以[r g b rg rb gb]作为神经网络输入变量的特征化模型,在精度和泛化能力上均是最优化的,实现了平均色差为0.1

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-04
    • 文件大小：393216
    • 提供者：weixin_38718413

  1. 基于量子粒子群优化和RBF神经网络的覆盖认知OFDM系统资源分配

  2. 基于量子粒子群优化和RBF神经网络的覆盖认知OFDM系统资源分配

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：976896
    • 提供者：weixin_38645208

  1. 径向基(Radial Basis Function:RBF)神经网络学习笔记-附件资源

  2. 径向基(Radial Basis Function:RBF)神经网络学习笔记-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 径向基(Radial Basis Function:RBF)神经网络学习笔记-附件资源

  2. 径向基(Radial Basis Function:RBF)神经网络学习笔记-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 一种基于GA-RBF神经网络的打印机颜色预测模型

  2. 针对打印机的非线性以及印刷条件的复杂性，提出一种基于遗传算法(GA)优化的径向基(RBF)神经网络与子空间划分的打印机颜色预测模型。对打印机进行子空间划分，在子空间中进行模型的构建，采用GA 同时对RBF 神经网络的隐含层节点的中心和宽度参数进行优化进而构建了GA-RBF 神经网络模型。同时将本文算法与RBF 神经网络、Yule-Nielsen 修正的Cell Neugebauer(CYNSN)模型两种主流算法的预测精度进行了比较。实验结果表明，GA 的优化弥补了RBF 神经网络可调参数单一的缺

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38656374
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