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  2. BP神经网络已广泛应用于非线性建摸、函数逼近、系统辨识等方面,但对实际问题,其模型结构需由 实验确定,无规律可寻。简要介绍了利用 Matlab语言进行 BP网络建立、训练、仿真的方法及注意事项。
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:93586
    • 提供者:覃亮朋
  1. ReviewofSVM-basedControlandOnlineTrainingAlgorithm

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  2. 支持向量机以其模型结构简单、较好的推广能力和全局最优解等特点已经被用来进行智能 控制的研究,主要包括采用支持向量机回归的非线性时间序列的建模与预测、系统辨识等建模方 面的研究以及优化控制、学习控制和预测控制等方面的研究以及采用支持向量机的故障诊断的研 究。由于现有SVMR基于二次规划的优化方法不适合控制过程的在线训练,因此出现了对SVMR 在线训练算法的研究。分析了国内外这些研究内容的最新研究进展,旨在探讨归纳支持向量机在控 制领域研究的主要成果和存在的问题,以便为进一步的研
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-04-01
    • 文件大小:533853
    • 提供者:alice
  1. sanweichangjingchonggou

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  2. 移动机器人对其工作环境的有效辨识、感知与重构,是其自主导航与环境探索的基 础和前提条件。为实现非结构化环境的三维场景重构,本文在自主移动机器人平台上构 建了三维激光测距系统,设计和开发了三维场景重构软件 采用基于线段端点的ICP算 法准确快速的实现不同视点下的场景匹配 提出了基于核心场景的多场景重构策略,并 采用栅格划分法对重合区域进行数据精简,从而实现大范围三维场景重构。本文通过对 算法的实现和实验数据的比较分析,尝试对非结构化环境三维场景重构问题进行创新性 的探索与研
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2015-07-22
    • 文件大小:6326272
    • 提供者:hanxue
  1. RIV

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  2. 适当选择辅助变量,使之满足相应条件,参数估计值就可以是无偏一致。估计辅助变量法的计算量与最小二乘法相当,但辨识效果却比最小二乘法好的多。尤其当噪声是有色的,而噪声的模型结构又不好确定时,增广最小二乘法和广义最小二乘法一般都不好直接应用,因为他们需要选用特定的模型结构,而辅助变量法不需要确定噪声的模型结构,因此辅助变量法就显得更为灵活,但辅助变量法不能同时获得噪声模型的参数估计。-Choose appropriate secondary variables, meet the relevant c
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-11-25
    • 文件大小:922
    • 提供者:张鹏
  1. GA

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  2. 利用遗传算法,对已定结构的传递函数参数进行辨识-Genetic algorithm is used to identify the transfer function parameters of the fixed structure
  3. 所属分类:AI-NN-PR

    • 发布日期:2017-12-15
    • 文件大小:31744
    • 提供者:彭子曰
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