RBF+Network

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为了提高带钢生产中板形模式识别精度，提出了基于支持向量机(svM)的改进径向基(RBF)网络板形模式识别方法，由SVM回归确定RBF网络优化的初始参数，解决了传统方法存在的学习时间长、易陷人局

2024-03-01 1 RBF+Network

针对一类不确定时滞系统研究滑模控制的实现问题。对于实际应用对象的时滞特性采取了特殊的线性变换，将原时滞系统转化为无时滞系统。通过设计二次型性能指标计算得到了最优的切换函数，并使用RBF神经网络实现了滑

2024-03-26 9 RBF+Network

针对目前火灾探测技术难以满足实际需要的问题，在分析RBF 网络结构特点及最近邻聚类学习算法的基础上，提出用RBF 神经网络建立火灾探测器模型，以火灾初期实验得到的环境温度、烟雾浓度、CO 含量为输入，

2024-05-18 9 RBF+Network