论文研究 基于模糊小波网络的复杂系统参数辨识研究 .pdf

研究复杂网络中社区发现方法对分析复杂网络的拓扑结构和层次结构、理解社区的形成过程、预测复杂网络的变化趋势、挖掘复杂网络蕴含的规律特征具有十分重要的意义。同时，复杂网络社区发现方法在众多实际领域还有广泛

选择以Sigmoid函数为基础的小波基波函数构造了一个小波神经网络，用此网络对某型飞机飞控系统中的作动器三种故障进行诊断，仿真结果表明该小波神经网络的泛化性及诊断能力均强于传统的BP神经网络。

提出用支持向量机（SVM）融合三种基于不同特征表示的表情识别方法进行表情识别，即PCA表情表示、SVM表情表示和FLD表情表示。在用SVM进行特征提取时，提出一种高效的方案选择投影轴。在提取各种特征表

基于小波和脊波的分层图像压缩算法，牛宝珂，冀小平，基于分层思想，结合小波变换和脊波变换的分析优势，本文提出了一种新型的分层编码算法。首先对原图像进行一级小波变换，取出低频

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讨论了利用小波神经网络对非线性系统辨识的新方法。在辨识过程中，为了提高小波神经网络对非线性系统的辨识性能，使用一种改进粒子群优化算法对BP小波神经网络参数进行训练，求得最优值，达到对非线性系统辨识目的

快速小波变换是数字信号处理面临的一个重要问题，针对并行小波算法展开研究，缩减小波变换中卷积运算的规模，提高小波变换过程中的并行效能，以实现小波变换的快速并行计算。通过FFT矩阵代入计算，消去了并行计算

基于自适应的微振动陀螺仪参数辨识，杨玉正，费峻涛，针对微振动陀螺仪存在的制造误差以及本身参数易受环境影响，从而导致输入角速率难以测量的问题，提出了一种新颖的自适应方法来获

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