函数逼近能力

作品数：27被引量：383H指数：8
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相关机构：北京系统工程研究所浙江师范大学西华大学华北电力大学更多>>
相关期刊：《信息与控制》《现代电子技术》《广东工业大学学报》《计算机研究与发展》更多>>
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非线性对象快速神经网络辨识方法
《中国计量》2010年第10期94-95,共2页薛贵军 
截至目前,线性系统参数辨识的方法比较成熟,而非线性系统由于其内在的复杂性,辨识总难以达到满意效果。随着神经网络研究的不断深入,用其所具有的最佳函数逼近能力来辨识非线性受控对象方法受到人们的关注。
关键词：非线性对象 辨识方法 神经网络 非线性受控对象 系统参数辨识 函数逼近能力 非线性系统 复杂性 
云神经网络的函数逼近能力被引量：1
《山东大学学报（工学版）》2010年第4期62-66,共5页于少伟 
山东省自然科学基金资助项目(ZR2009GQ016);山东省高等学校科技计划资助项目(J09LG68)
运用云理论,建立自适应神经-云推理系统(adaptive neuro-cloud inference system,ANCIS)的控制模型,并证明该模型具有全局逼近性质。首先将Zadeh模糊推理神经网络变为云推理网络,建立一个多输入单输出的T-S型ANCIS模型;然后设计系统变...
关键词：云理论 云推理 神经网络 函数逼近 
基于Matlab的BP神经网络结构与函数逼近能力的关系分析被引量：13
《现代电子技术》2007年第24期88-90,共3页罗玉春 都洪基 崔芳芳 
人工神经网络是一种非线性动态数学模型,广泛应用于非线性系统建模、系统辨识、函数逼近等方面。介绍BP网络的结构和学习过程,并介绍利用Matlab人工神经网络工具箱设计BP网络的步骤,在此基础上设计了BP网络以验证其函数逼近能力,仿真结...
关键词：人工神经网络 BP网络 函数逼近 MATLAB 
直觉模糊神经网络的函数逼近能力被引量：5
《控制与决策》2007年第5期597-600,共4页雷英杰 路艳丽 李兆渊 
国防科技预研基金项目(51406030104DZ0120);陕西省自然科学基金项目(2006F18)
运用直觉模糊集理论,建立了自适应神经-直觉模糊推理系统(ANIFIS)的控制模型,并证明了该模型具有全局逼近性质.首先将Zadeh模糊推理神经网络变为直觉模糊推理网络,建立一个多输入单输出的T-S型ANIFIS模型;然后设计了系统变量的属性函数...
关键词：直觉模糊集 直觉模糊推理 神经网络 函数逼近 
母线保护的人工神经网络模型的构建与仿真
《西南民族大学学报（自然科学版）》2007年第1期129-132,共4页詹红霞 罗建 
叙述了基于ANN函数逼近能力的母线保护原理,分析了母线保护物理对象的函数关系,构建了母线保护的人工神经网络模型.
关键词：母线保护 人工神经网络 函数逼近能力 
关于连续过程神经元网络的一些理论问题被引量：34
《电子学报》2006年第10期1838-1841,共4页许少华 何新贵 刘坤 王兵 
国家自然科学基金(No.60373102)
针对输入/输出均为连续时间函数的非线性系统信号处理和建模问题,提出了一种连续过程神经元和过程神经元网络模型.连续过程神经元的输入/输出均为连续时间函数,其时空聚合运算能同时反映连续时变输入信号的空间聚合作用和输入过程中的...
关键词：时变输人输出系统 连续过程神经元网络 函数逼近能力 计算能力 连续性 
基于函数逼近能力的母线保护的研究及仿真被引量：1
《继电器》2006年第16期12-16,21,共6页詹红霞 罗建 雷霞 
ANN分类能力的ANN保护方法需要大量故障样本,但由于完整的故障样本的获取不易,提出了基于人工神经网络(ANN)函数逼近能力的ANN母线保护方法。函数逼近能力是ANN具有的重要性能之一,依据ANN具有的函数逼近能力,可用ANN模型去替代一个确...
关键词：母线保护 人工神经网络 函数逼近能力 仿真 
母线保护的人工神经网络模型被引量：2
《重庆电力高等专科学校学报》2006年第3期11-15,共5页詹红霞 王秋红 
叙述基于ANN函数逼近能力的母线保护原理,分析母线保护物理对象的函数关系,构建母线保护的人工神经网络模型。
关键词：母线保护 人工神经网络 函数逼近能力 
用前馈神经网络对软件理解中函数调用序列的混沌识别被引量：4
《计算机科学》2005年第11期235-237,共3页王万诚 
国家863计划资助项目(2003AA142060);国家航空基金(OOF53051)
对有噪声小数据量时间序列的混沌识别,是目前国内外许多应用领域研究的热点与难点。利用BP神经网络的非线性函数逼近能力,对小数据有噪声的时间序列计算最大李亚谱诺夫指数,可判断该序列是否存在混沌现象。本文首创将这一算法经转换应...
关键词：软件逆向工程 神经网络 LYAPUNOV指数 函数调用 混沌识别 有噪声小数据量 时间序列 软件理解 前馈神经网络 函数逼近能力 
用前馈神经网络检验小数据量时间序列的混沌被引量：1
《计算机应用与软件》2005年第6期123-125,共3页韩文蕾 王万诚 
国家 863 计划资助项目(2003AA142060);辽宁省"九五.十五"教育科学(教育技术)规划立项课题(高教 0047.高教 0166)
利用BP神经网络的非线性函数逼近能力,对小数据,有噪声的时间序列计算最大李亚谱诺夫指数,从而判断该序列是否存在混沌现象,并将这一算法应用到深圳证券市场的深证综合的日收益率序列中,结果表明,深证综合的日收益序列不存在混沌现象。
关键词：时间序列 网络检验 数据量 前馈 函数逼近能力 BP神经网络 混沌现象 证券市场 非线性 收益率 算法 
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