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采用滑模控制和RBF网络来控制对象，采用等效滑模控制的方法，即根据系统的确定部分计算出等效控制量，同时利用一个RBF网络对系统的不确定部分进行补偿得到切换控制量。
RBF神经网络在分类问题中得到了广泛的应用，尤其是模式识别的问题。许多模式识别实验证明，RBF具有更有效的非线性逼近能力，并且RBF神经网络的学习速度较其他网络快。本文在具有复杂控制规律的S函数构造方法的基础上，给出了基于...
RBF 径向基神经网络在工程中，尤其是各种智能控制中的应用十分广泛。其隐含层的非线性激活函数经常采用高斯径向基函数，这一函数为一指数函数。指数函数用硬件实现起来比较困难。本文提供了一种应用CO
提出了一种在经过4 级小波变换的原始图像中嵌入水印的算法。根据人类视觉特征来决定嵌入水印的强度，用秘钥来决定水印嵌入的位置，通过使用训练的RBF 神经网络来嵌入和提取水印。实验结果表明：该算法简单有效
针对传统混炼过程胶料粘度预测存在的辅助变量信息冗余大及冗余导致模型结构的复杂化和泛化能力的降低提出先进行主元分析；同时由于对象的复杂性，传统的建立单一模型的思想存在着弊端，从而提出基于RBF