提出了一种基于单逼近器的自适应模糊分散动态面控制方法。
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采用B样条神经网络作为函数逼近器来实现对由端部效应等引起推力波动的观测,以提高补偿的精度。
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本文指出文中用到的FCP网络模型和改进T-S模型为通用逼近器,同时给出后者的证明。
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为了进一步实现故障特性的辨识与跟踪,讨论了一种利用神经网络对非线性故障模式进行在线逼近的鲁棒故障诊断方法。
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分别针对离散化的状态空间和连续状态空间的压缩问题,提出了基于信息熵的强化学习算法和基于自主生成神经网络函数逼近器的强化学习算法。
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第二种方法是一种新颖的建模策略,它把晶体生长率作为非线性逼近器的人工神经网络(ANN)与由蔗糖晶体质量平衡所表述的先前既定的知识相结合。
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最后,以RBF神经网络作为函数逼近器对射频功率器件建立了大信号特征模型,并进行了模型检验,证明了基于RBF网络的建模方法具有较高的精度。
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学习前馈控制是一种反馈误差学习的控制形式,其包含反馈控制器和采用函数逼近器的前馈控制器两部分。
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传统优化方法一般采用二次模型来逼近原问题。
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新算法在一定程度上减小了局部线形化的截断误差,提高了建议分布的逼近程度。
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对于粒度计算的一个主要模型商空间理论,提出基于可测空间的商空间逼近理论;并给出信息非一致情形下半序结构的融合方法。
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基于主生产计划时段长度与产量之间的映射关系,利用平均时段长度折合产量法(OCM-ATS),该模型可用于分别逼近和预测主生产计划时段的长度时序和产量时序。
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Simulation study of stochastic approximation LMS algorithm of Adaline neural network
Adaline神经网络随机逼近LMS算法的仿真研究
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Adopting Butterworth Approximation to Design Low pass Filter with Third order Active Circuit
应用巴特沃思逼近实现三阶有源低通滤波器的设计
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与之相反的是,直到去年末零利率政策开始隐隐逼近之前,除了那些书呆子外,定量宽松一词对所有人都完全是个谜。
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