1) simplified hysteresis operator
简化迟滞算子
1.
Then a neural network was built to identify the new model based on simplified hysteresis operators.
采用简化迟滞算子对模型进行预处理后,构造神经网络实现模型的辨识。
2) hysteretic operator
迟滞算子
1.
Adaptive control of non-smooth sandwich systems based on hysteretic operator;
基于迟滞算子的非平滑三明治系统自适应控制
3) EHO
基本迟滞算子
1.
Continuous transformation was used to construct an elementary hysteresis operator (EHO).
通过坐标变换建立基本迟滞算子,将基本迟滞算子的输出与迟滞输入同时作为神经网络的输入,使神经网络的输入空间由一维上升为二维,从而使输入与输出之间形成一对一映射关系。
4) elementary inverse hysteresis operator (EIHO)
基本迟滞逆算子
1.
The continuous transfor-mation technique is used to construct an elementary inverse hysteresis operator (EIHO), which extracts the elementary information of inverse hysteresis.
采用连续坐标变换的方法,建立基本迟滞逆算子(EIHO),EIHO为神经网络提供了基本的迟滞逆信息,并与迟滞逆的输入一起作为神经网络的输入,使迟滞逆由多值映射关系转化为一对一映射关系,从而达到用神经网络逼近迟滞逆的目的。
5) dynamic hysteretic operator
动态迟滞算子
1.
A dynamic hysteretic operator is con-structed to represent the rate-dependent characteristic of the dynamic hysteresis.
针对神经网络不能直接用于辨识具有多值映射特征的迟滞非线性的不足,利用输入空间扩张的方法,引入动态迟滞算子来反映动态迟滞的速率依赖性,由迟滞的输入、输入变化率和算子输出构造神经网络的扩张输入空间,将输出空间的迟滞多值映射转换为在新的扩张输入空间上的一一映射,从而将神经网络应用到动态迟滞非线性的辨识中。
6) Dynamic inverse hysteresis operator
动态迟滞逆算子
补充资料：凹算子与凸算子
凹算子与凸算子
concave and convex operators
凹算子与凸算子「阴~皿d阴vex.耳阳.勿韶;.留叮.肠疽“‘.小啊j阅雌口叹甲司 半序空间中的非线性算子，类似于一个实变量的凹函数与凸函数. 一个Banach空间中的在某个锥K上是正的非线性算子A，称为凹的(concave)(更确切地，在K上u。凹的)，如果 l)对任何的非零元x任K，下面的不等式成立: a(x)u。(Ax续斑x)u。，这里u。是K的某个固定的非零元，以x)与口(x)是正的纯量函数; 2)对每个使得 at(x)u。续x《月1(x)u。，al，月l>0，成立的x‘K，下面的关系成立二 A(tx))(l+，(x，t))tA(x)，0
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参考词条