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1.
为了避免现有特征向量与特征值求解方法的复杂运算,本文给出了两种新解法——最优化法与自组织网络法。它们都采用参数随机逼近策略,便于并行计算或网络实现,最后经实验证明了新法的有效性。
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2.
本文讨论了准平稳信号自适应处理中的特征提取、自适应平稳分段和自适应聚类与识别问题。对以上三部分的优化实现问题,提出了由双卡尔曼滤波器,白化熵测度器和自组织神经网络构成的实施方案,并通过计算机模拟证明了该方案的可行性。
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3.
本文给出了MA参数矩估计的一种新方法,该方法采用快速傅利叶变换算法实现了MA参数的快速估计,并且保证了所得结果是最小相位的和算法是收敛的,从而克服了牛顿-拉夫逊算法有时出现的不收敛迭代的缺陷,通过计算机模拟实验表明该算法是有效的.
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