排序方式: 共有80条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
2.
3.
4.
5.
一种新型的广义RBF神经网络及其训练方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新型的广义RBF神经网络模型,将径向基输出权值改为权函数,采用高次函数取代线性加权.给出网络学习方法,并通过仿真分析研究隐单元宽度、权函数幂次等参数的选取对网络逼近精度以及训练时间的影响.结果表明,和传统的RBF神经网络相比,该网络具有良好的逼近能力和较快的计算速度,在系统辨识和控制中具有广阔的应用前景. 相似文献
6.
7.
8.
一、数学模型的建立为简化数学模型,提出以下假设:(1)不考虑管道动特性对系统特性的影响;(2)不考虑阀腔内油的压缩性;(8)不计液压缸中的液感;(4)不计系统各部的泄漏。主要符号表,风—油液的等效体积模量,Kq—流量增益,p—油液密度多l—长度;必—节流口处射流角;L—液感;A—面积;M—等效质量;b—粘性阻尼系数;断—阀芯质量,B—等效阻尼系数,m:—弹簧质量;c—流量系数;P—压力,C—液容;Q—流量;F—力,R—液阻;k—弹簧刚度;K—等效刚度多K,—压力一流量系数;下角标符号所代表的元件如下:b—背压阀;11—液压缸无杆腔;12—液压缸有杆腔;P—… 相似文献
9.
10.