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物流需求预测是物流系统规划和物流资源合理配置过程中的重要环节,利用神经网络算法进行物流需求预测时,当样本数据过大,存在着收敛速度慢、搜索结果仅为局部最优等缺点.基于误差梯度信息的神经网络自适应学习算法
倒立摆系统是一种典型的非线性、多变量、不稳定系统,目前,对于这种复杂对象的控制问题在控制领域具有十分重要的研究价值。针对此种非线性系统的控制问题,提出一种智能控制方法来解决这个问题。通过应用神经网络控
针对一类非线性离散动态系统,基于神经网络和多模型设计了一个自适应控制方案。通过合理设计多模型间的切换规则,融合线性鲁棒自适应控制器和基于神经网络的非线性自适应控制器的各自优点,确保在任意时刻都能选择最
讨论了一类含未知参数的非线性系统的自适应无源化问题.通过引入切换拓宽可反馈无源化对象的范围,在控制项前面的系数是未知参数线性函数的条件下构造出自适应无源反馈规律.在该条件不满足时,基于无源性分析给出了
为解决多模医学图像融合边缘模糊,互补信息不充分的问题,提出一种基于改进的引导滤波和双通道脉冲耦合神经网络(PCNN)的医学图像融合算法。利用非下采样轮廓波对医学源图像进行变换,采用双通道PCNN融合图
《Matlab与自适应神经网络模糊推理系统》电子书
自己写了一些注释，主要是刚开始还不是很熟悉Simulink里的一下模块，然后其中的机理就不太清楚，所以加了一些注释在里面
针对TV模型存在分块效应,而四阶PDE模型具有保持平坦区域光滑性的特点,提出自适应耦合TV和四阶PDE的正则化图像放大模型。根据图像内容合理调整耦合系数,在图像渐变和平坦区域运用四阶PDE扩散,消除分
The overfitting is one of the cursing subjects in the deep learning field. To solve this challenge,
提出了一种新型的基于磁耦合的无源无损缓冲电路,该电路能有效抑制主二极管的反向恢复电流, 减小开关管开通期间电压和电流的交叠面积,进而提高功率因数校正的效率和减小电磁干扰。缓冲电路中的缓冲电感和电容通过
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