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pid
- :针对当前电力机车调速系统存在的一些问题，简要分析了直流电力机车调速原理，提出了 控制系统的硬件结构，并且设计出Fuzzy + PID复合结构的控制器，提高了控制系统的动态响应速 度和稳态误差 同时利用RBF神经网络自整定PID参数解决了PID控制中的参数整定问题
zhong
- 系统聚类算法K-means 属于聚类分析中一种基本的划分方法，常采用误差平方和准则函数作为聚类准则，该算法在处理大数据集时是相对可伸缩且高效率的，同时具有潜在的数据并行性。但是这种算法依赖于初始值的选择以及数据的输入顺序；此外，当运用误差平方和准则函数测度聚类效果时，如果各簇的形状和大小差别很大，为使误差平方和 Jc 值达到最小有可能出现将大的聚类簇分割的现象。-system clustering algorithm K-means cluster analysis is a basic met
EliminateGrossErrors
- 去除粗大误差,很好的各种误差分析和过滤程序-Removal of gross errors, a good variety of error analysis and filtering procedures
gyy
- 从因子分析的角度出发解决基因表达谱分析问题。为解决独立成分分析方法在求解过程中的不稳定性，提出一种基于选择性独立成分分析的DNA微阵列数据集成分类器。首先对基因表达水平的重构误差进行分析，选择部分重构误差较小的独立成分进行样本重构，然后基于重构后的样本同时训练多个支持向量机基分类器，最后选择部分分类正确率较高的基分类器进行最大投票以得到最终结果。在3个常用测试集上验证了本文设计方法的有效性。-This paper tries to deal with gene expression proble
lubanglssvm
- 基于鲁棒学习的最小二乘支持向量机及其应用 鉴于最小二乘支持向量机比标准支持向量机具有更高的计算效率和拟合精度, 但缺少标准支持向量机的鲁 棒性, 即当采样数据存在奇异点或者误差变量的高斯分布假设不成立时, 会导致不稳健的估计结果, 提出了一种鲁棒 最小二乘支持向量机方法. 该方法在最小二乘支持向量机基础上, 通过引入鲁棒学习方法来获得鲁棒估计. 仿真分析 及某湿法冶金厂的应用实例验证了该方法的可行性和有效性.- Least squares support vector mac
BP-quxiannihe
- 利用神经网络对数据采集点进行曲线拟合分析误差-in order to match the functions by BP(Back Propagation)
ARIMA-model-algorithm
- 在目前统计预测中，存在着非平稳序列分析效果差、多步预测误差较大、缺 乏系统的软件实现等问题。本文针对该类问题进行研究，提出了NARIMA方法， 该方法以ARIMA模型为基础，有效结合了游程平稳检验方法、差分平稳处理方法 、线性最小方差预测算法等，解决了传统统计预测方法中存在的上述问题 -In the current statistical forecast, there is a differential effect of non-stationary sequence ana
OCD--code
- 通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传统的三比值法与BP神经网络，其性能也比经典的集成方法Bagging和Boosting方法更稳定可靠。-A learning algorithm is proposed in this paper by
ADL-code
- 通过对集成误差公式的理论分析，提出了一种能主动引导个体网络进行差异性学习的集成网络学习算法。该方法通过对集成误差的分解，使个体网络的训练准则函数中包含个体网络误差相关度的因素，并通过协同训练，引导个体网络进行差异性学习。该方法在基于油气分析的变压器故障诊断的实验结果表明，该方法的故障诊断准确率优于传统的三比值法与BP神经网络，其性能也比经典的集成方法Bagging和Boosting方法更稳定可靠。-A learning algorithm is proposed in this paper by
Grey-Model-Based-on-Genetic-
- 基于GA-GM(1,1)模型的航空发电机状态趋势分析结果较GM(1,1)模型所得结果平均相对误差降低0.14个百分点，分析结果更加精确，为灰色分析模型及其优化模型在航空发电机剩余使用寿命预测技术研究中的应用奠定基础。同时也说明遗传优化算法在航空发电机状态趋势分析中的应用是可行的且具有实际科学意义。这也为GA-GM(1,1)模型在其他领域中的应用指明了道路。-GA-GM (1,1) model-based aviation generator status trend analysis resul
hbf
- 运用环比法计算规律型变化数据，并进行预测结果误差分析-The use of the ring than the calculated changes in the law-type data
Apso-bp-Rainfall
- 降水短期气候预测是一个非常复杂、重要的研究课题。为了提高其预测能力，拟采用1959—2011 年逐月74 项大气环流特征量序列、月平均500 hPa 高度场和月平均海温场，选取预测因子；用主分量分析方法提取样本数据中主要信息为综合因子。用粒子群优化人工神经网络方法，建立宣城市夏季降水短期气候预测模型。对2007—2011 年宣城市夏季降水预报检验结果表明，粒子群优化人工神经网络收敛速度快，迭代次数少；试报平均绝对误差是66.5 mm，绝对值平均相对误差10.5 ，预测精度高，具有很好的应用推广前
Related-to-the-net
- 线性网络分析 训练前后bp网络仿真结果分析 最简单的径向基网络 bp网络训练演示 newcf函数的误差、权值情况 比较不同节点时网络训练的误差效果- Linear Linear Network Analysis Network Analysis before and after training bp network simulation results analysis easiest RBF network bp network training demo newcf func
BPnetwork
- 包含了用matlab编写的BP神经网络程序，对网络训练与预测结果进行了误差分析。-Includes using matlab BP neural network program, the network training and prediction error analysis.
PCA-SVM
- 利用PCA-SVM的图片降维和识别分类，并分析重建误差等的主程序-The use of PCA-SVM pictures dimensionality reduction and identification and classification, and analyze the main reconstruction error, etc.
ELman
- 与BP神经网络不同的ELman 神经网络的应用 误差分析等-Neural Networks
RBF
- RBF人工智能神经网络的应用 主要用在预测数据的走势 有误差分析和收敛次数-RBF Neural Networks
clusteringAnalysis
- 模式识别中K均值聚类分析算法的matlab实现及注释，其中采用了误差平方和判断。-K-means clustering analysis algorithm in pattern recognition of matlab and annotation, which adopts the error sum of squares of judgment
modify_surrogate
- 拉丁超立方抽样及BP神经网络代理模型的建立与预测误差分析(Latin hypercube sampling & BP neural network model)
BP1
- 拟合函数 预测 误差分析 运用bp神经网络进行实验(Fitting function prediction error analysis, using BP neural network for the experiment)