1) C-RBF neural networks
竞争-径向基函数神经网络
2) 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。
3) 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。
4) RBF neural network
径向基函数神经网络
1.
Optimization control of a distillation column based on the RBF neural network and NLJ algorithm;
基于径向基函数神经网络和NLJ优化算法的精馏塔控制
2.
Features Recognitioning of 2-D Part Drawing Based on RBF Neural Network;
基于径向基函数神经网络的二维零件图特征识别
3.
Chaos control of Lorenz system via RBF neural network sliding mode controller;
基于径向基函数神经网络的Lorenz混沌系统滑模控制
5) radial basis function neural network
径向基函数神经网络
1.
Prediction method research based on radial basis function neural network;
基于径向基函数神经网络的预测方法研究
2.
Study on new type of radial basis function neural network;
新型广义径向基函数神经网络结构研究
3.
The Research of Multiuser Detection Algorithm Based on Radial Basis Function Neural Network;
基于径向基函数神经网络多用户检测算法的研究
补充资料：原子径向分布函数
分子式：
CAS号：
性质：电子出现在半径为r的球面附近单位厚度球壳内的概率，以符号D(r)表示。通常定义D(r)为：D(r)=4πr2R2(r)，其中R(r)为原子轨函中的径向部分。它反映电子云的分布随半径r的变化情况。对氢原子而言，径向分布函数最大值在r等于玻尔半径α0处，在此意义上可以说玻尔轨道是氢原子结构的粗略近似。
CAS号：
性质：电子出现在半径为r的球面附近单位厚度球壳内的概率，以符号D(r)表示。通常定义D(r)为：D(r)=4πr2R2(r)，其中R(r)为原子轨函中的径向部分。它反映电子云的分布随半径r的变化情况。对氢原子而言，径向分布函数最大值在r等于玻尔半径α0处，在此意义上可以说玻尔轨道是氢原子结构的粗略近似。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条