1) sine basis functions neural networks
正弦基函数神经网络
1.
This paper presents the model of sine basis functions neural networks based on BP learning algorithm,gives the convergence condition of the neural networks algorithm and studies optimal design example of the type three FIR band-pass filters with a linear phase.
提出了一种基于BP学习算法的正弦基函数神经网络模型,给出了该网络系统的收敛性条件,研究了3型线性相位FIR带通滤波器优化设计实例。
2) basis function neural network
基函数神经网络
1.
This paper describes a new model of designing intrusion detection system based on basis function neural networks,which contains different and orthogonal active function,simulates biology neural system on higher level.
提出一种新型的基函数神经网络用于入侵检测技术中,其中每个神经元的活跃函数各不相同,彼此正交,在更高层次上完成对生物神经系统的模拟,它即可以用于异常检测以检测出新的攻击,也可以用于误用检测以检测出已恬的攻击及其变种。
4) cosine basis neural network
余弦基神经网络
1.
A cosine basis neural network model based on BP algorithm is put forward.
提出了一种基于BP算法的余弦基神经网络模型,给出了该神经网络算法收敛性条件,研究了该神经网络算法在系统建模中的应用实例。
5) RBFNN
径向基函数神经网络
1.
Radial Basis Function Neural Network Based on EMG - Model(EMG -RBFNN) is constructed, then a two -phase genetic algorithm (GA)-training structure and evolving parameter is used to train EMG -RBFNN so that it has the ability of reconstructed structure.
方法 :构造了以修正高斯模型 (EMG)为基函数的径向基函数神经网络 (EMG-RBFNN) ,在网络学习算法中提出采用基于共享小生境技术的约束最优保留两阶段遗传算法 :结构学习和参数最速梯度下降进化 ,从而使EMG-RBFNN具有结构学习能力 ,使该神经网络能够适应组分数未知的色谱重叠峰解析。
2.
Furthermore,radial basis function neural network(RBFNN) is applied to PD pattern recognition according to the disadvantages of RBFNN.
采用了一种Δu模式参量作为局部放电的图谱特征,并采用不变矩作为放电特征;同时,采用了径向基函数神经网络(RBFNN)对局部放电Δu模式参量构成的图谱特征进行识别。
3.
An approach,which combines radial basis function Neural Network(RBFNN) with self-learning and self-adaptive characteristics with the traditional PID control,is proposed for the tracking control of electro-hydraulic position servo systems with the uncertainties of parameters.
仿真研究表明,利用基于径向基函数神经网络的PID控制能使电液位置伺服系统获得令人满意的跟踪特性和快速响应特性。
6) radial basis function network
径向基函数神经网络
1.
Two-stage partial least squares regression for constructing radial basis function networks;
基于分级偏最小二乘回归的径向基函数神经网络
2.
Aiming at the large inertial time-delay characteristic of the fresh steam temperature variations in thermal power plants, a novel PID control strategy with radial basis function network tuning based on chaotic and genetic algorithm was proposed.
针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性,提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID参数的控制策略。
补充资料：反正弦函数
函数y=sinx的反函数叫做反正弦函数，记作x=arcsiny.
习惯上用x表示自变量，用y表示函数，所以反正弦函数写成y=arcsinx.
定义域是[-1，1]，值域是y∈[－∏/2，∏/2];
arcsinx的含义：
（1） 这里的x满足 ；
（2） arcsinx是 （主值区）上的一个角（弧度数）；分得再细一点，即当 时， ；当 时， 。
（3） 这个角（弧度数）的正弦值等于x，即sin（arcsinx）=x.
函数图象：我们知道这个结论“函数y=f（x）的图象和它的反函数y=f-1（x）的图象关于直线y=x对称”，先画出函数y=sinx在 上的图象，用平板玻璃或透明纸画好图象，翻转过来，从图象上我们可以得到以下两个结论：
（1） 反正弦函数y=arcsinx在区间[-1，1]上是增函数；
（2） 反正弦函数y=arcsinx的图象关于原点对称，这说明它是奇函数，也就是arcsin（-x）=-arcsinx，x∈[-1，1].
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。