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太阳黑子活动直接影响着外层空间环境的变化,为保证航天飞行任务的安全必须对其进行有效预测.为此,提出了一种基于时变阈值过程神经网络的时间序列预测模型.为简化模型的计算复杂度,开发了一种基于正交基函数展开的学习算法.文中分析了模型的泛函逼近能力,并以Mackey-Glass时间序列预测为例验证了所提模型及其学习算法的有效性.最后,将该预测模型用于太阳活动第23周太阳黑子数平滑月均值预测,取得了满意的结果,应用结果同时表明:所提预测方法与其他传统预测方法相比预测精度有所提高,具有一定的理论和实用价值.
关键词:
太阳黑子数
时变阈值过程神经网络
时间序列预测
泛函逼近 相似文献
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利用液芯光纤技术研究了不同浓度的β-Carotene的CS2溶液的吸收与荧光的特性对CS2的一、二阶Stokes谱线阈值的影响.实验发现随溶液浓度(10-8—10-6 mol/L)增加,CS2的一阶Stokes谱线的激发阈值相对变高;并且与纯CS2芯液的受激拉曼散射相比较,在低抽运能量激发下,就观察到CS2的二阶Stokes谱线.这主要是由于在CS2的受激拉曼谱线产生的过程中,β-Carotene的CS2溶液的吸收和荧光共同影响了CS2的一、二阶Stokes谱线的阈值.我们进行了理论上的拟合与分析,其结果与实验符合很好.
关键词:
2受激拉曼散射阈值')" href="#">CS2受激拉曼散射阈值
液芯光纤
吸收与荧光 相似文献
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自动聚焦是数码设备、计算机视觉中的一项关键技术。自动聚焦过程中,聚焦的准确性和抗噪声性能至关重要。以高频分量作为度量的聚集评价函数具有灵敏性高、聚焦准确的优点,适用于实时系统,但是对噪声十分敏感,受噪声污染时可能导致聚焦失败。因此,提出了一种具有噪声稳健性的高频分量自动聚焦评价函数。该函数通过小波多分辨力分析提取高频分量,利用了信号的每个子带的小波系数存在一定相关性,而噪声不存在这样的相关性的特点,设定高频子带阈值,认为低于阈值的系数是噪声的贡献,大致分离图像信号与噪声信号,从而将其滤除。经过大量的实验,证明提出的方法具有单峰性好、灵敏度高等优点,特别是在抗噪声性能方面有很大提高。 相似文献
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在分析激光主动探测中回波信号的噪声特性和小波变换去噪原理的基础上,提出了一种基于最大信噪比准则的小渡阈值去噪方法。首先用最大信噪比准则对小波变换系数进行阈值选取,然后采用软阂值方法对小波系数进行量化处理后再重构。仿真结果表明最大信噪比准则小波去噪方法改善信噪比效果十分显著,检测下限达到-16.2dB。证明了该方法在激光主动探测系统回波信号检测中的有效性。 相似文献