1) GRBF networks
高斯放射基函数网络
2) Gaussian potential function networks (GPFN)
高斯基函数神经网络
3) Gauss function
高斯基函数
1.
In order to get better performance and eliminate static error in multiple phase permanent-magnet synchronous motor control system,the application of a fuzzy neural network control algorithm based on Gauss function to the control of dual Y shift 30° six-phase permanent-magnet synchronous motor speed is in vestigated in this paper.
针对多相永磁同步电机具有非线性、强耦合等特点,传统的PID控制和模糊控制均不能达到很好的控制效果问题,依据空间矢量解耦的理论,建立了多相永磁同步电机的数学模型,给出了基于模糊高斯基函数神经网络的多相永磁同步电机调速系统控制方法,并在六相永磁同步电机上做了仿真分析研究。
2.
In this paper,using Gauss function as membership function,fuzzy control and neural network are combined.
利用神经网络实现模糊推理,运用了一种模糊高斯基函数神经网络,并用于两关节机器人的轨迹跟踪控制。
3.
A fuzzy neural network is proposed for robtic tracking control,the Gauss function is used as fuzzy membership function.
给出一种模糊神经网络控制器并用于机器人的轨迹控制,该神经网络采用高斯基函数作为模糊隶属度函数,利用神经网络实现模糊推理并对隶属函数进行在线调整,从而使其具有学习能力,进而逼近机器人的逆动力学模型,以达到较好的轨迹控制效果。
4) Gaussian function
高斯基函数
1.
Sliding mode control based on fuzzy Gaussian function neural network;
基于模糊高斯基函数神经网络的滑模控制
6) Gauss Radial Basis Function Network
高斯径向基网络
补充资料：高斯函数模拟斯莱特函数
尽管斯莱特函数作为基函数在原子和分子的自洽场（SCF）计算中表现良好，但在较大分子的SCF计算中，多中心双电子积分计算极为复杂和耗时。使用高斯函数(GTO)则可使计算大大简化,但高斯函数远不如斯莱特函数(STO)更接近原子轨道的真实图象。为了兼具两者之优点，避两者之短,考虑到高斯函数是完备函数集合,可将STO向GTO展开：
式中X(ζS,A,nS,l,m)定义为在核A上，轨道指数为ζS，量子数为nS、l、m 的STO；g是GTO：
其变量与STO有相似的定义；Ngi是归一化常数：
rA是空间点相对于核A的距离;ci是组合系数；K是用以模拟STO的GTO个数（理论上，K→∞，但实践证明K只要取几个，便有很好的精确度）。
ci和ζ在固定K值下, 通过对原子或分子的 SCF能量计算加以优化。先优化出 ζS＝1 时固定K值的ci和(i＝1,2,...,K)，然后利用标度关系式便可得出ζS的STO展开式中每一个GTO的轨道指数，而且，ci不依赖于ζS,因而ζS＝1时的展开系数就是具有任意ζS的STO的展开系数。对不同展开长度下的展开系数和 GTO轨道指数已有表可查。
式中X(ζS,A,nS,l,m)定义为在核A上，轨道指数为ζS，量子数为nS、l、m 的STO；g是GTO：
其变量与STO有相似的定义；Ngi是归一化常数：
rA是空间点相对于核A的距离;ci是组合系数；K是用以模拟STO的GTO个数（理论上，K→∞，但实践证明K只要取几个，便有很好的精确度）。
ci和ζ在固定K值下, 通过对原子或分子的 SCF能量计算加以优化。先优化出 ζS＝1 时固定K值的ci和(i＝1,2,...,K)，然后利用标度关系式便可得出ζS的STO展开式中每一个GTO的轨道指数，而且，ci不依赖于ζS,因而ζS＝1时的展开系数就是具有任意ζS的STO的展开系数。对不同展开长度下的展开系数和 GTO轨道指数已有表可查。
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