基于径向基神经网络的局域预测法及其应用
一般的加权一阶局域预测法是利用最小二乘法求解模型,从而对混沌时序进行预测。基于径向基神经网络的局域预测法是在加权一阶局域预测模型的理论基础上,应用径向基神经网络代替加权一阶局域预测模型构成了基于径向基
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一般的加权一阶局域预测法是利用最小二乘法求解模型,从而对混沌时序进行预测。基于径向基神经网络的局域预测法是在加权一阶局域预测模型的理论基础上,应用径向基神经网络代替加权一阶局域预测模型构成了基于径向基
· 摘要: 本文针对CDMA系统,提出使用DSP器件ADSP21160实现对感兴趣用户的波达方向和多径时延进行联合估计的算法.该算法是对传统MUSIC方法的推广与变形,克服了要求接收信号数小于阵元数的局限,能有效估计时...
深入解析ADC与采样保持器中关键的孔径参数,涵盖孔径时间、孔径抖动及孔径延迟时间,提供可直接用于工程设计的实用分析与测量方法,适用于高速数据采集系统优化。
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程序代码说明 灰度AGV路径识别 彩色AGV路径识别 HSI彩色空间的AGV路径识别 路径中心线的定位 Radon变换的AGV路径偏差检测
利用网络实现函数逼近 使用的主要函数如下: NEWRB——设计径向基函数神经网络 SIM——对径向基函数网络进行仿真
完善网络结构将RBF网络的径向基换成小波函数,调整权值以及公式的变更, 可望在仿真结构中添加非奇异项以验证小波网络的辨识精度和能力,输入层加权值进行调整~..~