1) fuzzy basis function extension
模糊基函数展开
2) function basis expansion
函数基展开
3) base function expand
基函数展开
4) fuzzy basis function
模糊基函数
1.
An on-line tracking self-learning algorithm for fuzzy basis function(FBF)neural network classi- fier is proposed in this paper.
提出了一种用于分类的模糊基函数(FBF)神经网络在线跟踪自学习算法,通过带有遗忘因子的样本均值和样本协方差矩阵,保存了原始样本所包含的类可能性分布信息,并在此基础上产生新增样本的目标输出用于训练FBF网络,以实现分类边界的在线跟踪;给出了带有遗忘因子的样本均值和样本协方差矩阵的递推算法,以克服传统方法需要保存大量以往训练样本带来的困难。
2.
Most of the existing intelligent fault diagnosis systems are lack of the ability to track the operation behavior of the machine,thus a online tracking self-learning algorithm for the fuzzy basis function(FBF) network was researched,which was used in the behavior-based intelligent fault diagnosis system.
针对现有绝大多数智能故障诊断系统自适应跟踪设备行为变化能力的不足,对基于行为的智能化故障诊断系统中模糊基函数网络的在线跟踪自学习算法进行了研究,提出了一种在线跟踪故障分类边界的自学习算法。
3.
The support vectors which are used for confirming the fuzzy basis function and creating the corresponding fuzzy rules were extracted from the training samples by the learning mechanism of SVM, and the fuzzy reasoning model was build up as a result.
该建模方法应用支持向量机的学习机制从训练样本中提取支持向量,由支持向量确定模糊基函数,产生相应的模糊规则,建立起模糊推理模型。
5) fuzzy basic functions
模糊基函数
1.
A fuzzy direct adaptive control is designed for GDROV motion control by using fuzzy basic functions to approximate the optimal control output and by adjusting the adaptive law with fuzzy logic dynamically.
采用基于模糊逻辑的直接自适应控制方法,利用模糊基函数网络逼近理想控制输出,通过模糊逻辑动态调整控制器的参数自适应律,可有效解决水下机器人控制问题。
6) fuzzy based function
模糊基函数
1.
A versatile fuzzy sliding-model adaptive controller with a bank of general rules is being presented on the basis of a newly derived self-learning algorithm, in combination with fuzzy based functions of a fuzzy logic system.
通过一种新学习算法的导出,并结合模糊逻辑系统中的模糊基函数,给出了一种带有通用规则库的模糊滑模自适应控制器。
2.
Universal optimization for adjustable parameters of fuzzy based function is realized by using GA and finding adjust law of parameters in general designing adaptive controller is replaced.
针对一类非线性函数未知的非线性离散系统 ,提出一种基于模糊基函数的稳定自适应控制器设计方法 ,该方法基于Lyapunov稳定性理论 ,因此 ,整个闭环系统渐近稳定 。
补充资料：摄动函数的展开问题
在天体力学中，所有的分析方法都要对受摄运动方程进行积分，除个别情况外，在积分前，一般必须把摄动函数展开为时间以及所选择变量的显函数，这就是摄动函数的展开问题。这个问题是摄动理论中的基本课题之一。摄动函数展开式的收敛快慢，在一定程度上决定相应的摄动理论的使用效果。
经典的展开方法是将摄动函数展开为幂级数和三角级数的混合级数，它又称泊松级数。以三体问题为例，摄动函数中包含被摄动天体和摄动天体的轨道要素和时间，而时间则隐含在天体的近点角内。在瞬时轨道为椭圆的情况下，摄动函数展开为两个天体的轨道半长径之比α=α/α ′、偏心率е、е′和两个轨道面交角I一半的正弦sin(I/2)的幂级数,以及平近点角和其他轨道要素(或有关辅助量)的三角级数。当α、е和е′接近于1以及I 较大时，展开式收敛得很慢，甚至不收敛。因此，摄动函数的展开问题实际上就是改进展开式的收敛性问题。二十世纪四十年代以后，不少人研究了各种改进方法。研究得最多的是α接近于1的情况。主要采用的方法有：①用复变函数的线性变换使奇点离变量的应用范围更远些，从而改进展开式的收敛性;②分出形式为(1-α2)-s 的因子或有关项（s为正有理数）,再讨论其余项的展开，从而回避α接近于1时的困难；③以中间轨道的摄动函数展开式作为基础，在相应的改正项中只出现天体之间距离的正幂次项，因而不存在α接近于1的困难；④找出既适用于α<1，也适用于α>1的更一般的展开式，以便适用于投影相交轨道情况（如海王星和冥王星的轨道）。以上几种方法都处于试用阶段，但已取得很多成果。
对于I较大时产生的困难，主要用两种办法解决:①不展开为sin(I/2)的幂级数,而展开为I的三角级数；②展开为cosI的幂级数。另外，不少人用两个天体的瞬时轨道对某惯性参考面的倾角i和i′来代替I。对于偏心率e和e′较大时产生的困难，虽然有一些解决办法,例如用e=sinφ、e′=sinφ′,把摄动函数展开为φ和φ′的三角级数，但效果仍不好，故这个困难依然存在。正因为如此，对于大偏心率轨道的摄动问题（如一些彗星、月球火箭等），还只能用数值方法进行研究。除上述困难外，当两个天体的瞬时轨道的平均角速度接近通约时，在积分受摄运动方程也会出现小分母的困难，这可用共振理论的方法解决。
经典的展开方法是将摄动函数展开为幂级数和三角级数的混合级数，它又称泊松级数。以三体问题为例，摄动函数中包含被摄动天体和摄动天体的轨道要素和时间，而时间则隐含在天体的近点角内。在瞬时轨道为椭圆的情况下，摄动函数展开为两个天体的轨道半长径之比α=α/α ′、偏心率е、е′和两个轨道面交角I一半的正弦sin(I/2)的幂级数,以及平近点角和其他轨道要素(或有关辅助量)的三角级数。当α、е和е′接近于1以及I 较大时，展开式收敛得很慢，甚至不收敛。因此，摄动函数的展开问题实际上就是改进展开式的收敛性问题。二十世纪四十年代以后，不少人研究了各种改进方法。研究得最多的是α接近于1的情况。主要采用的方法有：①用复变函数的线性变换使奇点离变量的应用范围更远些，从而改进展开式的收敛性;②分出形式为(1-α2)-s 的因子或有关项（s为正有理数）,再讨论其余项的展开，从而回避α接近于1时的困难；③以中间轨道的摄动函数展开式作为基础，在相应的改正项中只出现天体之间距离的正幂次项，因而不存在α接近于1的困难；④找出既适用于α<1，也适用于α>1的更一般的展开式，以便适用于投影相交轨道情况（如海王星和冥王星的轨道）。以上几种方法都处于试用阶段，但已取得很多成果。
对于I较大时产生的困难，主要用两种办法解决:①不展开为sin(I/2)的幂级数,而展开为I的三角级数；②展开为cosI的幂级数。另外，不少人用两个天体的瞬时轨道对某惯性参考面的倾角i和i′来代替I。对于偏心率e和e′较大时产生的困难，虽然有一些解决办法,例如用e=sinφ、e′=sinφ′,把摄动函数展开为φ和φ′的三角级数，但效果仍不好，故这个困难依然存在。正因为如此，对于大偏心率轨道的摄动问题（如一些彗星、月球火箭等），还只能用数值方法进行研究。除上述困难外，当两个天体的瞬时轨道的平均角速度接近通约时，在积分受摄运动方程也会出现小分母的困难，这可用共振理论的方法解决。
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