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神经网络是一种不依赖模型的控制方法,其自身并不需要给定预先需要的有关先验知识和判断函数,因此能对变化的环境（包括扰动和噪声信号等等）具有良好的自适应性.RBF神经网络是具有单隐层的三层前馈网络,由输入到输出的映射是非线性的,而隐含层空间到输出空间的映射是线性的.其优点在于收敛速度快,具有唯一最佳逼近的特性,且不会陷入局部最小的问题.Spiking神经网络采用时间编码的方式来进行数据处理,更接近于实际生物神经系统.基于Spiking的RBF神经网络在预测精度和误差控制上有着显著的效果. 相似文献
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哈佛大学由与世隔绝的学术领地和活跃的市民空间组成,其宽阔的场地和诸多建筑反映了它们自身的时代,融合着辉煌的过去,在某种程度上展望着充满希望的未来。寒来暑往,游人如织。无论刮风下雪还是炽日炎炎,旅行团都纷至沓来。他们前往的圣地不是麦迪纳。他们的女神建立在神话之上,其圣地异常宽广,它就是哈佛大学。游客的第一站通常是约翰.哈佛的一尊威严的雕像,他掌管着大学最神圣的区域———哈佛园(现在称为旧园)。哈佛是一位牧师,年纪轻轻就死于肺病,没有留下面容的记录,历来被认为是这所大学的创立人。但事实上,是麻萨诸塞海湾殖民地立法… 相似文献
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