论文研究 AR 建模预测可信度的非线性判据.pdf

针对信号处理、系统识别等领域中涉及到的无约束非线性lp问题，为减小由于二进制编码的舍入误差对该问题计算结果的影响，对求解该问题的极大熵方法进行了区间扩张。证明了区间扩张后的极大熵函数至少具有二阶收敛性

BP神经网络的非线性系统建模-非线性函数拟合然后还有代码和代码注释非常详细

网络流量预测在拥塞控制、网络管理与诊断、路由器设计等领域都具有重要意义。根据当今网络流量的特点，传统的ARMA模型在描述网络流量数据特性时有一定的局限性，从而影响网络流量预测的精度。针对这个问题，研究

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论文研究-非线性跟踪─微分器在生育模式预测中的应用.pdf,  本文根据跟踪－微分器跟踪信号及其微分的性质，我们并设计证明了二阶非线性跟踪－微分器，并利用它对生育模式进行了预测．

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针对如何快速准确地跟踪到非线性系统的状态问题,研究了量子细胞神经网络(QCNN)在非线性跟踪中的应用。在满足Lyapunov函数指数收敛的条件下,设计了一种新型参数形式的控制器,在此基础上,对三种非线

提出针对GM（1，1）模型的时间响应式及还原式，可建立一个非线性规划的最优化模型，这个模型的目标是使GM（1，1）模型的还原值序列与原始值序列间的平均相对误差最小，使用数学软件LINGO11.0，可以