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1.
基于神经网络的通用软测量技术   总被引:45,自引:0,他引:45       下载免费PDF全文
基于神经网络的通用软测量技术1)王旭东邵惠鹤(上海交通大学自动化研究所上海200030)关键词软测量,RBF神经网络,竞争学习,精馏塔.1)国家自然科学基金资助项目.收稿日期1996-12-031引言目前建立软测量模型有多种方法,但是还缺乏通用性,通...  相似文献
2.
RBF神经网络的递阶遗传训练新方法   总被引:44,自引:1,他引:43  
针对RBF网络的特点,提出一种递阶遗传算法,不仅可以同时确定网络参数(连接权、隐节点中心和宽度),而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题。算例仿真表明所提出的算法是很有效的。  相似文献
3.
基于SVM的软测量建模   总被引:32,自引:2,他引:30  
支持向量机(Support Vector Machines)是一种基于统计学习理论的新型学习机,本 文提出用支持向量机建立软测量模型.理论分析和仿真研究表明,该方法学习速度快、跟踪 性能好、泛化能力强、对样本的依赖程度低,比基于RBF神经网络的软测量建模具有更好的 推广能力.  相似文献
4.
RBF神经网络在加速冷却控制系统中的应用   总被引:27,自引:2,他引:25       下载免费PDF全文
针对中厚钢板加速冷却过程,钢板入口温度波动大,钢板终冷温度难以实现闭环控 制等特点,首先将RBP(Radial Basis Functions)神经网络与优化设定技术相结合应用到加速 冷却系统中,提出了加速冷却控制系统中基于RBF神经网络的每幕流量的控冷模型.仿真实 验表明:该控冷模型能够实现对钢板加速冷却过程的有效控制.  相似文献
5.
基于RBF核的SVM的模型选择及其应用   总被引:22,自引:2,他引:20  
使用RBF核的SVM(支持向量机)被广泛应用于模式识别中。此类SVM的模型选择取决于两个参数,其一是惩罚因子C,其二是核参数σ^2。该文使用了网格搜索和双线性搜索两种方法进行参数选择,并将两者的优点综合。应用于脱机手写体英文字符识别。实验在NIST数据集上进行了验证,对搜索效率和推广识别率进行了比较。实验结果还表明使用最优参数的SVM在识别率上比使用ANN(人工神经元网络)的分类器有较大提高。  相似文献
6.
RBF网的动态设计方法   总被引:22,自引:1,他引:21       下载免费PDF全文
提出一种RBF网的动态设计算法(DYNRBF方法), 该算法有效地融合了ROLS算法和RAN网络的优点, 不仅能动态调节RBF网的隐节点数, 还能使网络的数据中心自适应变化. 该方法所设计的RBF网不仅具有较好的泛化能力, 当训练样本集变化时也具有好的鲁棒性.  相似文献
7.
一种新颖的径向基函数(RBF)网络学习算法   总被引:20,自引:0,他引:20  
孙健  申瑞民  韩鹏 《计算机学报》2003,26(11):1562-1567
以提高RBF网络泛化能力为着眼点,提出了一种新型的网络结构自适应学习算法.该算法采用衰减聚类半径的聚类算法来确定初始的隐层结构,然后通过调整包含样本类别信息的扩展聚类不纯度来修正隐层结构,直至满足所有扩展聚类不纯度均小于等于不纯度均值以及所有扩展聚类方差均不超过方差均值这两个条件.这样就确定了隐层的最终结构.在确定隐层结构之后,采用反向传播算法来训练隐层与输出层之间的连接权重.经双螺旋线问题仿真试验验证,该算法确实具有较强的泛化能力.  相似文献
8.
分布式RBF神经网络及其在软测量方面的应用   总被引:19,自引:1,他引:18  
本文首先改进了竞争学习算法,并且在此基础上提出了递阶聚类的思想,然后利用这种思想得到了一种分布式RBF(Radial basis function)神经网络。文章最后将这种网络应用于建立精馏塔成分估计的软测量模型。利用精馏塔的现场操作数据进行仿真,效果很好。  相似文献
9.
针对现有径向基函数(RBF)神经网络训练算法存在的问题,给出了RBF神经网络的一种 在线训练算法,对这种在线训练算法所涉及到的各个方面进行了全面的分析.仿真表明所提 出的算法是非常有效的,它克服了以往算法的不足并具有很大的实用性.进一步将RBF神 经网络用于非线性控制,取得了良好的结果.  相似文献
10.
一种基于遗传算法的RBF神经网络优化方法   总被引:18,自引:0,他引:18       下载免费PDF全文
提出了一种新的RBF神经网络的训练方法,采用遗传算法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化,用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。在对非线性函数进行逼近的仿真中,验证了该算法的有效性。  相似文献
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