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径向基函数神经网络的再学习算法及其应用 总被引:3,自引:1,他引:2
谭建辉 《微电子学与计算机》2006,23(5):115-117,120
为了应用径向基函数神经网络逐步地识别待研究系统,文章针对径向基函数神经网络的再学习算法开展了深入的研究.应用严格的数学推理方法,将径向基函数神经网络的再学习问题转化为矩阵求逆的附加运算.详细给出了径向基函数神经网络再学习算法中增加新训练样本和增加新基函数的数学公式,同时对如何获取新的训练样本进行了研究. 相似文献
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目前需求预测在整个印制电路板产业的生产活动控制中正扮演着越来越重要的角色。分析了影响印制电路板需求的因素和现有的预测方法,提出了一种适用于PCB产业需求预测的有效方法——遗传/BP—神经网络。实验表明该方法能够进一步改善印制电路板预测的准确度和减少生产成本的消耗。 相似文献
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电力系统谐波检测的现状与发展 总被引:7,自引:0,他引:7
准确、实时地对电力系统谐波进行检测有着重要的意义。本文根据电力系统谐波测量的基本方法,对近年来电力系统谐波检测的新方法进行了分析和评述。最后对电力系统的谐波测量进行了总结并提出了看法。 相似文献
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一种实现最佳用户检测的非线性优化神经网络 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出并讨论了实现码分多址(CDMA)系统上最佳多用户检测(MUD)的一种神经网络方法。该方法通过将最佳多用户检测视为非线性优化组合问题,利用神经网络能有效求解非线性优化问题的优势,导出了一种非线性优化神经网络来实现最佳多用户检测,理论分析和计算机模拟表明,所提出的神经网络具有可实时应用的动态性能和较传统方法优越得多的误码率性能和抗多址干扰的性能。 相似文献
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