1) linear parameter neural network
线性参数神经网络
1.
Under the condition that the network approximation error is unknown,stable adaptive control for uncertain affine nonlinear systems based on linear parameter neural networks is studied.
提出适用于多种网络类型的神经网络稳定自适应控制设计思想 ,在神经网络逼近误差界未知的条件下 ,对该误差界进行在线自适应估计 ,研究基于线性参数神经网络的仿射非线性系统稳定自适应控制。
2) nonlinear-parameter-neural-network
非线性参数神经网络
3) parametric neural networks
参数神经网络
1.
(1) through (17) are all needed in algorithms of parametric neural networks.
该算法以参数神经网络和结构学习为基础，并采用了学习速率矩阵。
4) Parametric neural network
参数化神经网络
5) neural network parameterization
神经网络参数化
1.
An adaptive variable structure control is presented for this class of systems based on the combination of mean value theorem,neural network parameterization,and decoupled backstepping design.
针对此系统,在中值定理、神经网络参数化和解耦Backstepping的基础上,提出了一种自适应变结构神经网络控制策略,而且所给出的定理证明闭环系统的所有信号在平衡点上是半全局一致有界的。
6) Linear neural network
线性神经网络
1.
Application of linear neural network in calibration of accelerometer;
线性神经网络在加速度计静态模型标定的应用
2.
A Cointegration Analysis Based on Linear Neural Network;
基于线性神经网络的协整分析
3.
In this paper linear neural network was applied to adaptive noise cancellation technology,and the neural network was trained by least mean square (LMS) algorithm.
针对有源滤波器谐波检测实时精度高的要求,将线性神经网络应用于自适应噪声对消技术,采用最小均方(least mean square,LMS)误差算法对神经网络进行训练,通过线性神经网络实现的自适应格型滤波器,每个神经元对输入基波和谐波信号并行协同处理,对电网高次谐波分量进行滤波和预测,较常规滤波器有更好的实时性和鲁棒性。
补充资料：换热网络不定参数
分子式：
CAS号：
性质：通常的换热网络设计是指在给定的操作参数(物流流量；进出口温度、比热容、传热系数等)下产生最优的网络结构。在实际过程中，某些参数会发生波动变化，在换热网络柔性设计中必须考虑这些变化的影响。所谓不定参数是指实际过程中可能发生变化的物流流量和物流进口温度。不定参数的变化需给定名义值及其上下限，在不定参数坐标系统中形成一个以名义操作点为原点的超矩形域。
CAS号：
性质：通常的换热网络设计是指在给定的操作参数(物流流量；进出口温度、比热容、传热系数等)下产生最优的网络结构。在实际过程中，某些参数会发生波动变化，在换热网络柔性设计中必须考虑这些变化的影响。所谓不定参数是指实际过程中可能发生变化的物流流量和物流进口温度。不定参数的变化需给定名义值及其上下限，在不定参数坐标系统中形成一个以名义操作点为原点的超矩形域。
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