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人工神经网络是一个非线性动力学系统,具有自适应、自组织、自学习等功能。本文利用人工神经网络具有表达任意非线性映射的能力,对非线性系统进行系统辨识。仿真结果表明,该方法是可行的,计算精度高。 相似文献
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将D.W.Clarke等人提出的广义预测控制器进行适当的改进,得到了抗非平稳干扰的广义预测控制器。仿真结果表明,这类控制器适应能力强,跟踪性能好,有较强的稳健性 相似文献
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自组织特征映射神经网络在岩性识别中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的岩性识别技术主要基于统计学理论,如贝叶斯方法、回归方法等,近年来人工神经网络方法如反向传播算法( Back - Propagation , B- P) 也应用于岩性识别,取得了一定的效果。用 Kohonen 提出的自组织特征映射神经网络对测井数据进行岩性识别,该方法具有较强的自组织性、自适应性,有较高的容错能力。与 B- P 算法相比较,计算量小,收效速度快,且不需要已知的先验信息而自动确定分类类别。结果表明与统计方法、岩性录井分析结果一致。 相似文献
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WPS2.1版的打印机控制栏,可选择9种国内较为普遍使用的打印机。笔者发现,其中STAR AR—2463打印机在实际连接中,打印西文正常,打出的汉字点阵码却是混乱颠倒的。最初以为是打印机本身汉字库的故障问题,经检查打印机在CCDOS支持下能正确拷贝屏幕,也能联机打印汉字。因此断定是WPS中的打印机驱动程序有误。这里介绍两种纠正方法: 其一:在WPS打印机选择栏中,不选AR—2463,而选择其他打印机栏。回车后,系统提问9次,依次回答如下: 问题一:送打印机点阵命令(用十六进制数表示) 相似文献
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