首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   1篇
  免费   0篇
力学   1篇
  2006年   1篇
排序方式: 共有1条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
前向神经网络中的径向基函数(RBF)网络是一种局部逼近网络,它用局部逼近的总和达到对训练数据的全局逼近,在理论上可以实现全局最优.该文利用径向基函数神经网络对某一温度段的陀螺标度因数的温度数据进行建模处理,并利用各组数据建立一种两因素RBF网络,这两个输入因素选择为温度以及各个温度值对于所属组初始温度的增量.仿真结果表明,所建立的两因素RBF网络可以精确地拟合各温度下的标度因数温度数据,仿真数据的误差与均方差比用BP网络训练的数据效果要好,在数值上提高了近一个数量级.  相似文献   
1
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号