1) RBF network
RBF 网络
1.
The fuzzy control has independent of the course model and the strong robustness,and RBF network posses the high speed of constringency and the strong approximation ability and so on.
模糊控制具有不依赖于过程模型,鲁棒性强等优点,且 RBF 网络具有收敛速度快、逼近能力强等优点,本文结合模糊控制、神经网络和传统 PID 的优点提出了基于 RBF 的同步发电机模糊 PID 励磁控制系统。
2) RBF
RBF 网络
1.
A multistage median filter based on RBF classifier is proposed.
提出一种基于 RBF 网络分类的多级中值滤波器。
3) RBF network
RBF网络
1.
Research on RBF network based prediction model for alloy burdening;
基于RBF网络的合金配料预测模型的研究
2.
Vitality analysis of impacted naval vessels based on RBF network;
基于RBF网络的受冲击舰艇生命力分析
3.
Temperature drift compensation for pressure sensor based on RBF network;
压力传感器温度漂移补偿的RBF网络模型
4) RBF neural Network
RBF网络
1.
The application of RBF neural network in forecast of out flow sediment concentration of Fengjiashan Reservoir;
基于RBF网络的冯家山水库出库含沙量预测研究
2.
Identification Approach for Liquid Missile Engine Based on Markov Chain and RBF Neural Networks;
液体导弹发动机马尔可夫链和RBF网络辨识方法研究
3.
Development of free flow speed model of cars based on RBF neural network;
基于RBF网络的小型车自由流车速模型的建立
5) radial basis function network
RBF网络
1.
A radial basis function network method for comprehensive assessment of environmental quality;
环境质量综合评价的RBF网络方法
2.
The controller algorithm employs a radial basis function network to compensate the nonlinearities adaptively.
针对一类非线性动态系统给出了一种基于RBF(径向基函数)神经网络的模型参考自适应控制算法,控制器的结构中使用RBF网络来动态的补偿系统的非线性性。
3.
A radial basis function network(RBFN) was applied to simulate the complex springback process.
结果表明,提出的RBF网络与ES相结合的方法具有全局搜索特性,对于存在不可微的目标函数的非线性优化问题,能以较快的速度和较大概率收敛于全局最优解。
6) RBF neural networks
RBF网络
1.
A hierarchical genetic algorithm fo r RBF neural networks is used to determine network parameters such as centers, w idths and connection weights.
利用RBF网络的有源噪声控制系统用于三维空间传播的宽频带空调噪声的降噪获得了良好的效
2.
A hierarchical genetic algorithm for RBF neural networks is proposed to train network parameters such as centers, widths and connection weights.
针对 RBF网络的特点 ,提出一种递阶遗传算法 ,不仅可以同时确定网络参数 (连接权、隐节点中心和宽度 ) ,而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题。
补充资料：《网络分析和反馈放大器设计》
论述网络分析和反馈放大器设计的名著，H.W.博德著，1945年在美国出版。作者在本书中叙述并发展了网络的一般理论，首先提出在一个网络中任何元件的回归差F 等于该元件具有正常值时的网络行列式与该元件值为零时网络行列式之比,推导出回归比T和环路传输μβ的关系
F＝1+T＝1-μβ
详细推导了网络函数的实部和虚部之间的关系，并把这种关系应用于负反馈放大器的输入、输出和级间网络的设计上。
详细推导了网络函数的实部和虚部之间的关系，并把这种关系应用于负反馈放大器的输入、输出和级间网络的设计上。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条